Hive小文件合並
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 ...
原文：hive map-reduce個數及合並小文件
. map數計算方式 . 影響map個數的因素 .修改map個數 . 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 set mapred.max.split.size 一個節點上split的至少的大小 ，決定了多個data node上的文件是否需要合並，不知道怎么用set mapred.min.split.size.per.nod ...
2019-09-05 10:06 0 1119 推薦指數：
相關推薦
hive小文件合並
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 ...
Hive 設置map 和 reduce 的個數
一、 控制hive任務中的map數: 1. 通常情況下，作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。 主要的決定因素有： input的文件總個數，input的文件大小，集群設置的文件塊大小(目前為128M, 可在hive中通過set ...
hive優化之小文件合並
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中合並小文件
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 ...
合並hive/hdfs小文件
磁盤： heads/sectors/cylinders，分別就是磁頭/扇區/柱面，每個扇區512byte（現在新的硬盤每個扇區有4K） 文件系統： 文件系統不是一個扇區一個扇區的來讀數據，太慢了，所以有了block（塊）的概念，它是一個塊一個塊的讀取的，block才是文件 ...
mongodb 聚合(Map-Reduce)
介紹 Map-reduce 是一種數據處理范式，用於將大量數據壓縮為有用的聚合結果。對於 map-reduce 操作，MongoDB 提供MapReduce數據庫命令。 MongoDB中的MapReduce主要有以下幾階段： 1、Map：把一個操作Map到集合中 ...
3.控制hive map reduce個數
參考： https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...