小文件是如何產生的： 動態分區插入數據的時候，會產生大量的小文件，從而導致map數量的暴增 數據源本身就包含有大量的小文件 reduce個數越多，生成的小文件也越多 小文件的危害： 從HIVE角度來看的話呢，小文件 ...

一、小文件是如何產生的 1.動態分區插入數據，產生大量的小文件，從而導致map數量劇增。 2.reduce數量越多，小文件也越多(reduce的個數和輸出文件是對應的)。 3.數據源本身就包含大量的小文件。 二、小文件問題的影響 1.從Hive的角度看，小文件會開很多map，一個 ...

1. map數計算方式 2. 影響map個數的因素 3.修改map個數 3.1 合並小文件減少map數 a)輸入合並。即在Map前合並小文件set mapred.min.split.size=100000000;set ...

Hive的后端存儲是HDFS，它對大文件的處理是非常高效的，如果合理配置文件系統的塊大小，NameNode可以支持很大的數據量。但是在數據倉庫中，越是上層的表其匯總程度就越高，數據量也就越小。而且這些表通常會按日期進行分區，隨着時間的推移，HDFS的文件數目就會逐漸 ...

hive小文件合並。 當使用union all會產生多個文件夾，可以設定distributed by 或者reduce個數。 hive合並。 SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET ...

1.小文件產生 使用hive過程中經常會遇到小文件問題： 在執行插入數據操作過程中，可能會產生小文件（map輸入）； map-only作業，可能會產生小文件（map輸出）； map-reduce作業，每個reduce輸出一個文件，可能產生小文件（reduce輸出）。 2. ...

文件數目過多，會給HDFS帶來壓力，並且會影響處理效率，可以通過合並Map和Reduce的結果文件來消除這樣的影響： set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任務結束時合並小文件 set hive ...

Hive小文件產生的原因 一方面hive數據倉庫中匯總表的數據量通常比源數據少的多，而且為了提升運算速度，我們會增加Reduce的數量，Hive本身也會做類似的優化----Reducer數量等於源數據的量除以hive.exec.reducers.bytes.per.reduce所配置的量 ...