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 ...

在生產中，無論是通過SQL語句或者Scala/Java等代碼的方式使用Spark SQL處理數據，在Spark SQL寫數據時，往往會遇到生成的小文件過多的問題，而管理這些大量的小文件，是一件非常頭疼的事情。 大量的小文件會影響Hadoop集群管理或者Spark在處理數據時的穩定性： 1. ...

前言 有同事問到，Spark讀取一張Hive表的數據Task有一萬多個，看了Hive表分區下都是3MB~4MB的小文件，每個Task只處理這么小的文件，實在浪費資源浪費時間。而我們都知道Spark的Task數由partitions決定，所以他想通過repartition(num)的方式來改變 ...

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 ...

很多，Namenode壓力大，影響Hive Sql & Spark Sql的查詢性能。定期對H ...

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 ...

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 ...

增加。 小文件帶來的問題 關於這個問題的闡述可以讀一讀Cloudera的這篇文章。簡單來說 ...