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 ...
. Map輸入合並小文件對應參數:set mapred.max.split.size 每個Map最大輸入大小set mapred.min.split.size.per.node 一個節點上split的至少的大小set mapred.min.split.size.per.rack 一個交換機下split的至少的大小set hive.input.format org.apache.hadoop.hi ...
2019-04-10 15:57 0 718 推薦指數:
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 ...
1、背景 在實際項目中,輸入數據往往是由許多小文件組成,這里的小文件是指小於HDFS系統Block大小的文件(默認128M), 然而每一個存儲在HDFS中的文件、目錄和塊都映射為一個對象,存儲在NameNode服務器內存中,通常占用150個字節。 如果有1千萬個文件,就需要消耗大約3G ...
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 ...
1. 小文件的產生原因 定義: 當一個文件的大小小於 HDFS 的塊大小(默認128MB)就認定為小文件,否則就是大文件 批處理,離線計算, 會有小文件的產生; 數據處理時,把數據源搬遷到 HDFS,如果數據源本身就是有很多小文件; MapReduce作業 ...
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 ...
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.merge ...
HDFS總體架構 在介紹文件存儲方案之前,我覺得有必要先介紹下關於HDFS存儲架構方面的一些知識,在對架構有初步了解后,才會明白為什么要單獨針對小文件展開介紹,小文件存儲和其它文件存儲區別在什么地方。 這里我只是就Hadoop生態中的存儲層展開介紹,對於其它部分本文暫未描述。眾所周知,HDFS ...