hive map类型合并
时间: 2023-08-09 19:09:47 浏览: 69
在Hive中,有几种方式可以进行Map类型的合并。首先,如果Hadoop版本支持CombineFileInputFormat,可以启动Map-only job来进行合并。这种方式比较高效,特别是在map端进行文件合并。在Hive中,可以通过设置hive.merge.mapfiles参数来控制是否启用这种方式,默认为true。\[1\]
其次,如果不是分区表(partitioned table),可以根据输出表文件的平均大小来判断是否需要启动合并任务。如果平均大小小于hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数设定的值,就会启动合并任务。对于分区表,还会分别计算每个分区下文件的平均大小,只有平均大小小于设定值的分区才会进行合并。这个设定值只在hive.merge.mapfiles或hive.merge.mapredfiles参数设定为true时有效,默认为1G。\[2\]
此外,当Hive查询将运算好的数据写回HDFS时,有时会产生大量的小文件。为了避免产生大量的map任务和对NameNode造成压力,Hive会在正常任务执行完后启动一个条件任务来判断是否需要合并小文件。如果满足合并条件,就会启动一个Map-only job或MapReduce job来完成合并。这个合并过程可以通过设置参数来控制。\[3\]
综上所述,Hive提供了多种方式来进行Map类型的合并,可以根据具体情况选择合适的方式来优化任务执行效率和减少小文件数量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [HIVE小文件合并(Map输入端、Map/Reduce输出端合并)](https://blog.csdn.net/lovedieya/article/details/107583723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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