【Hive】Hive 小文件过多怎么解决？
Hive 中小文件过多是一个常见的问题，特别是在数据量较大的情况下。小文件过多会导致存储资源浪费、元数据管理不便、查询性能下降等一系列问题。因此，针对小文件过多问题，需要采取一系列的策略来解决。在接下来的内容中，我将详细分析小文件过多问题的原因，并提供针对性的解决方案及示例代码片段，以帮助读者更好地理解和应用。 1. 小文件过多问题的原因 小文件过多问题主要由以下几个方面的原因导致： 1....
Hive教程（09）- 彻底解决小文件的问题
01 引言在前面的教程，已经初步入门hive了，有兴趣的同学可以参阅：《Hive教程（01）- 初识Hive》《Hive教程（02）- Hive安装》《Hive教程（03）- Hive数据模型》《Hive教程（04）- Hive数据类型》《Hive教程（05）- Hive命令汇总》《Hive教程（06）- Hive SerDe序列化与反序列化》《Hive教程（07）- Hive自定义用户名密码验....
hive 小文件问题及解决方法【重要】
一、小文件形成的原因：（1）动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致 map 数量剧增；（2）reduce 数量越多，小文件也越多，reduce 的个数和输出文件个数一致；（3）数据源本身就是大量小文件；二、小文件的危害：（1）在 HDFS 中，每个文件均按块存储，每个文件在 NameNode 中存储大约占 150 个字节，与块大小无关，如果小文件过多，则会耗尽 NameNode 中的大多数....
flink写hive我这设置了文件滚动策略，但是还是产生了 很多小文件，这是为什么呢？
flink写hive我这设置了文件滚动策略，但是还是产生了 很多小文件，这是为什么呢？按照我设置参数的不应该30分钟滚动一个文件吗？
【Hive】（二十三）简单几招教你如何解决 Hive 中小文件过多的问题
通常在大数据开发的过程中，我们会经常遇见小文件过多的情况，对查询和运算的性能都会有一定的影响，那么这篇文章将会帮助大家解决 hive 中小文件过多的问题 文章目录一、哪里会产生小文件 ?二、影响三、解决方法方法一：通过调整参数进行合并方法二：使用 distribute by rand() 将数据随机分配给 reduce方法三：使用 sequencefile 作为表存储格式，不要用 textfil....
Hive小文件问题：如何产生、造成影响、解放办法
正文一、小文件是如何产生的1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增。2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。3.数据源本身就包含大量的小文件。二、小文件问题的影响1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。2.在HDFS中，每个小文件对象约....
彻底解决Hive小文件问题
最近发现离线任务对一个增量Hive表的查询越来越慢，这引起了我的注意，我在cmd窗口手动执行count操作查询发现，速度确实很慢，才不到五千万的数据，居然需要300s，这显然是有问题的，我推测可能是有小文件。我去hdfs目录查看了一下该目录：发现确实有很多小文件，有480个小文件，我觉得我找到了问题所在，那么合并一下小文件吧：insert into test select * from tabl....
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