hive小文件过多问题解决方法
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 '/export/score.csv' overwrite into table A -- 导入文件
load data local inpath '/export/score' overwrite into table A -- 导入文件夹
使用 load 方式可以导入文件或文件夹,当导入一个文件时,hive表就有一个文件,当导入文件夹时,hive表的文件数量为文件夹下所有文件的数量
通过查询方式加载数据
insert overwrite table A
select s_id,c_name,s_score from B;
这种方式是生产环境中常用的,也是最容易产生小文件的方式
insert 导入数据时会启动 MR 任务,MR中 reduce 有多少个就输出多少个文件
所以, 文件数量=ReduceTask数量*分区数
也有很多简单任务没有reduce,只有map阶段,则
文件数量=MapTask数量*分区数
每执行一次 insert 时hive中至少产生一个文件,因为 insert 导入时至少会有一个MapTask。
像有的业务需要每10分钟就要把数据同步到 hive 中,这样产生的文件就会很多。
小文件过多产生的影响
首先对底层存储HDFS来说,HDFS本身就不适合存储大量小文件,小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存,严重影响HDFS的性能
对 hive 来说,在进行查询时,每个小文件都会当成一个块,启动一个Map任务来完成,而一个Map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间,就会造成很大的资源浪费。而且,同时可执行的Map数量是受限的。
怎么解决小文件过多
1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令,自动合并小文件
使用方法:
#对于非分区表
alter table A concatenate;
#对于分区表
alter table B partition(day=20201224) concatenate;
举例:
#向 A 表中插入数据
hive (default)> insert into table A values (1,'aa',67),(2,'bb',87);
hive (default)> insert into table A values (3,'cc',67),(4,'dd',87);
hive (default)> insert into table A values (5,'ee',67),(6,'ff',87);
#执行以上三条语句,则A表下就会有三个小文件,在hive命令行执行如下语句
#查看A表下文件数量
hive (default)> dfs -ls /user/hive/warehouse/A;
Found 3 items
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 378 2020-12-24 14:46 /user/hive/warehouse/A/000000_0
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 378 2020-12-24 14:47 /user/hive/warehouse/A/000000_0_copy_1
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 378 2020-12-24 14:48 /user/hive/warehouse/A/000000_0_copy_2
#可以看到有三个小文件,然后使用 concatenate 进行合并
hive (default)> alter table A concatenate;
#再次查看A表下文件数量
hive (default)> dfs -ls /user/hive/warehouse/A;
Found 1 items
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 778 2020-12-24 14:59 /user/hive/warehouse/A/000000_0
#已合并成一个文件
注意:
1、concatenate 命令只支持 RCFILE 和 ORC 文件类型。
2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量,但可以多次执行该命令。
3、当多次使用concatenate后文件数量不在变化,这个跟参数 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=256mb 的设置有关,可设定每个文件的最小size。
2. 调整参数减少Map数量
设置map输入合并小文件的相关参数:
#执行Map前进行小文件合并
#CombineHiveInputFormat底层是 Hadoop的 CombineFileInputFormat 方法
#此方法是在mapper中将多个文件合成一个split作为输入
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; -- 默认
#每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)
set mapred.max.split.size=256000000; -- 256M
#一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=100000000; -- 100M
#一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; -- 100M
设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:
#设置map端输出进行合并,默认为true
set hive.merge.mapfiles = true;
#设置reduce端输出进行合并,默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true;
#设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000; -- 256M
#当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000; -- 16M
启用压缩
# hive的查询结果输出是否进行压缩
set hive.exec.compress.output=true;
# MapReduce Job的结果输出是否使用压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
3. 减少Reduce的数量
#reduce 的个数决定了输出的文件的个数,所以可以调整reduce的个数控制hive表的文件数量,
#hive中的分区函数 distribute by 正好是控制MR中partition分区的,
#然后通过设置reduce的数量,结合分区函数让数据均衡的进入每个reduce即可。
#设置reduce的数量有两种方式,第一种是直接设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces=10;
#第二种是设置每个reduce的大小,Hive会根据数据总大小猜测确定一个reduce个数
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=5120000000; -- 默认是1G,设置为5G
#执行以下语句,将数据均衡的分配到reduce中
set mapreduce.job.reduces=10;
insert overwrite table A partition(dt)
select * from B
distribute by rand();
解释:如设置reduce数量为10,则使用 rand(), 随机生成一个数 x % 10 ,
这样数据就会随机进入 reduce 中,防止出现有的文件过大或过小
4. 使用hadoop的archive将小文件归档
Hadoop Archive简称HAR,是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具,它能够将多个小文件打包成一个HAR文件,这样在减少namenode内存使用的同时,仍然允许对文件进行透明的访问
#用来控制归档是否可用
set hive.archive.enabled=true;
#通知Hive在创建归档时是否可以设置父目录
set hive.archive.har.parentdir.settable=true;
#控制需要归档文件的大小
set har.partfile.size=1099511627776;
#使用以下命令进行归档
ALTER TABLE A ARCHIVE PARTITION(dt='2020-12-24', hr='12');
#对已归档的分区恢复为原文件
ALTER TABLE A UNARCHIVE PARTITION(dt='2020-12-24', hr='12');
注意:
归档的分区可以查看不能 insert overwrite,必须先 unarchive
最后
如果是新集群,没有历史遗留问题的话,建议hive使用 orc 文件格式,以及启用 lzo 压缩。
这样小文件过多可以使用hive自带命令 concatenate 快速合并。
hive小文件过多问题解决方法相关推荐
- hive小文件过多问题解决
起因 数据中台当前有一张流水类表,存在3200个分区,230w个数据文件,150亿条数据,导致该表查询起来及其麻烦,更令人糟心的是,业务人员不懂查询方式,经常有人使用select *的方式查询该表,导 ...
- 解决hive小文件过多问题
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 1. 直接向表中插入数据 insert into table A values (1,'zha ...
- hive 小文件过多解决方案
目录 一.小文件产生原因 二.小文件过多产生的影响 三.怎么解决小文件过多 1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令,自动合并小文件 2. 调整参数减少Map数量 3. 减少Redu ...
- 有效解决hive小文件过多问题
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 ...
- 10分钟掌握Hive小文件过多如何解决?
写在前面 在做数据仓库的时候,使用动态分区会产生许多的小文件,给计算资源造成较大的影响,所以本文针对小文件如何规避计算资源浪费作了一些设计 为什么要处理小文件: 1.从Hive在进行mapreduce ...
- 解决Hive动态分区小文件过多问题
一.问题描述 为了支撑相应的业务需求,本次生产环境通过Hive SQL来完成动态插入分区表数据的脚本开发.但是,动态分区的插入往往会伴随产生大量的小文件的发生.而小文件产生过多的影响主要分为以下两种情 ...
- Hive中数据倾斜和小文件过多的解决方案
数据倾斜: 任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成.因为其处理的数据量和其他reduce差异过大. 原因:某个reduce的数据 ...
- Hive小文件问题:如何产生、造成影响、解放办法
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 ...
- 逆水寒服务器更新响应超时,逆水寒patcher.zip文件更新失败怎么办 更新文件异常问题解决方法...
逆水寒ol是由网易打造的一款国风武侠动作角色扮演类网游,游戏进行了更新推送,但是不少玩家出现了更新文件异常的问题,之后手动下载更新文件也无法下载,那么该如何解决?下面小编带来更新文件异常问题解决方法, ...
最新文章
- part.write java_使用javax.servlet.http.Part类上传文件
- 使用wamp访问localhost时查看项目地址不对
- java实现MD5加密
- 企业托管云模式 浪潮ERP签约山东医药
- 重启sshd_调整linux服务器sshd的MaxStartups,确保可以并行登录
- java IO流小结
- Python GUI 截图小工具 实例Demo
- 一个数据科学家对商学院的建议
- 法国政府正考虑采用开源软件
- 百度移动搜索落地页体验广告白皮书3.0上线
- 谷歌大脑2017技术研究总结 | Jeff Dean执笔(附论文 数据集)
- window10 多桌面切换快捷键 win+tab
- Java多态学习笔记
- HTTP 的前世今生
- jav中spark迁移hive到mongo(更新数据)
- 产品经理之如何快速阐释产品价值(FABE模型)
- 迅雷下载的都是php_为什么用迅雷下载的是PHP文件?
- OFFICES当出现“向程序发送命令时出现问题”错误怎么解决
- 从前有座灵剑山--与邪教辩论(1)
- 毫无破绽!用这个开源项目换了张脸后,连女朋友都难分真假,能否骗过刷脸支付?...
热门文章
- 【Android应用实例之四】计时器之通过ServiceBroadcastReceiver实现UI动态更新
- 电子工程师必须懂得如何规划自己的人生
- MyBatis 学习笔记 - 2021-7-10 - 2021-7-13
- android:exported =true,什么是具有相同用户ID的Android应用程序
- Kubernetes单机部署-一键安装
- 1.如何让另一台电脑访问本机发布的web项目
- 在线白板怎么演示?分享一种思路
- 2021年明日方舟[限定寻访·春节]【月隐晦明】限时寻访抽卡模拟器源代码(自制)
- MongoDB对数据的操作
- 文件服务器鉴权,服务鉴权