Spark定期合並Hive表小文件
一、需求背景 App端的埋點日志通過LogerServer收集到Kafka，再用Flink寫入到HDFS,按天或天加小時分區，文件格式為text 或者Parquet,Checkpoint間隔為5分鍾，Sink 並行度為10，每個小時產生600個小文件，由於數據量大，每天幾十億的數據，產生的小文件 ...
原文：Spark:spark df插入hive表后小文件數量多，如何合並？
在做spark開發過程中，時不時的就有可能遇到租戶的hive庫目錄下的文件個數超出了最大限制問題。 一般情況下通過hive的參數設置： 通過df.repartition xxx .persist 來實現小文件合並 但是並不是所有的小文件都會合並的，例如： 當設置：repartition 時 當設置：repartition 時 hivesql下采用snappy方式壓縮並且合並： 使用代碼進行重新分 ...
2017-07-04 01:04 0 7697 推薦指數：
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