1.hive.merge.mapfiles,True时会合并map输出.2.hive.merge.mapredfiles,True时会合并reduce输出.3.hive.merge.size.per.task,合并操作后的单个文件大小.4.hive.merge.size.smallfiles.avgsize,当输出文件平均大小小于设定值时,启动合并操作.这一设定只有当hive.merge.mapfiles或hive.merge.mapredfiles设定为true时,才会对相应的操作有效.5.m

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

本文首发于公众号:五分钟学大数据 小文件产生原因 hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生,所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式 直接向表中插入数据 insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61); 这种方式每次插入时都会产生一个文件,多次插入少量数据就会出现多个小文件,但是这种方式生产环境很少使用,可以说基本没有使用的 通过load方式加载数据 load data local inpath '/ex

hive优化 一.小文件简述 1.1. HDFS上什么是小文件? HDFS存储文件时的最小单元叫做Block,Hadoop1.x时期Block大小为64MB,Hadoop2.x时期Block大小为128MB.(在hadoop部署下可以通过dfs.block.size进行设置) 小文件就是指,在HDFS上落地的文件大小远远小于一个Block块大小的文件. 1.2. 小文件形成的原因 1.3. 小文件的危害 内存占用 小文件存储在HDFS上,对应的每个文件都会在namenode中存有相应的元数据信息

1.先在hive-site.xml中设置小文件的标准. <property> <name>hive.merge.smallfiles.avgsize</name> <value>536870912</value> <description>When the average output file size of a job is less than this number, Hive will start an additional

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,每个小文件对象约占150byte,如果小文件过多会占用大量内存.这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中

1. Map输入合并小文件对应参数:set mapred.max.split.size=256000000;  #每个Map最大输入大小set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小 set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.Com

针对hive on mapreduce 1:我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并: 参数详细内容可参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties hive.merge.mapfiles 在 map-only job后合并文件,默认true hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件,默认false hive.merg

小文件是如何产生的: 动态分区插入数据的时候,会产生大量的小文件,从而导致map数量的暴增 数据源本身就包含有大量的小文件 reduce个数越多,生成的小文件也越多 小文件的危害: 从HIVE角度来看的话呢,小文件越多,map的个数也会越多,每一个map都会开启一个JVM虚拟机,每个虚拟机都要创建任务,执行任务,这些流程都会造成大量的资源浪费,严重影响性能 在HDFS中,每个小文件约占150byte,如果小文件过多则会占用大量的内存.这样namenode内存容量严重制约了集群的发展 小文件的解决

Hive 利用 on tez 引擎 合并小文件 标签(空格分隔): Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=

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 table distribute by floor (rand()*5); 这里使用distribute

产生背景:sqoop抽取oracle数据到hive表时,只能写入到固定分区(--hive-partition-key #hive分区字段 --hive-partition-value #hive分区值).于是先把数据抽取到一张增量表,然后从增量表动态写入分区表. set hive.exec.dynamic.partition.mode = true; --使用动态分区时,设置为ture. set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态

set hive.execution.engine=mr; --在 map-reduce 作业结束时合并小文件.如启用,将创建 map-only 作业以合并目标表/分区中的文件. set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.rcfile.block.level=true; --合并后所需的文件大小.应大于 hive.merge.smallfiles.avgsize.(8G) ; --当作业的平均输出文件大小小于此属性的值时,Hive 将启动额外

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max

不多说,直接上代码.  代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF