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 ...

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 ...

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 ...

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 ...