由於hadoop擅長存儲大文件，因為大文件的元數據信息比較少，如果hadoop集群當中有大量的小文件，那么每個小文件都需要維護一份元數據信息，會大大的增加集群管理元數據的內存壓力，所以在實際工作當中，如果有必要一定要將小文件合並成大文件進行一起處理。 在我們的hdfs 的shell命令 ...

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 ...

小文件合並是針對文件上傳到HDFS之前 這些文件夾里面都是小文件 參考代碼 最后一點，分清楚hadoop fs 和dfs的區別 FS涉及可以指向任何文件系統（如本地，HDFS等）的通用文件系統。因此，當您處理 ...

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 ...

一、首先使用sparksql讀取需要合並的數據。當然有兩種情況， 　　一種是讀取全部數據，即需要合並所有小文件。 　　第二種是合並部分數據，比如只查詢某一天的數據，只合並某一個天分區下的小文件。 二、將讀取到的數據寫入臨時文件中。此處需注意使用coalesce方法對文件進行合並 ...

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 ...