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 ...

小文件問題原因： ① 眾所周知，小文件在HDFS中存儲本身就會占用過多的內存空間，那么對於MR查詢過程中過多的小文件又會造成啟動過多的Mapper Task, 每個Mapper都是一個后台線程，會占用JVM的空間。 ② 在Hive中，動態分區會造成在插入數據過程中，生成過多零碎的小文件 ...

1、hive.merge.mapfiles，True時會合並map輸出。2、hive.merge.mapredfiles，True時會合並reduce輸出。3、hive.merge.size.per.task，合並操作后的單個文件 ...

針對hive on mapreduce 1：我們可以通過一些配置項來使Hive在執行結束后對結果文件進行合並： 參數詳細內容可參考官網：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...

針對hive on mapreduce 1：我們可以通過一些配置項來使Hive在執行結束后對結果文件進行合並： 參數詳細內容可參考官網：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...

最近發現離線任務對一個增量Hive表的查詢越來越慢，這引起了我的注意，我在cmd窗口手動執行count操作查詢發現，速度確實很慢，才不到五千萬的數據，居然需要300s，這顯然是有問題的，我推測可能是有小文件。 我去hdfs目錄查看了一下該目錄： 發現確實有很多小文件，有480個小文件 ...

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 ...