spark | sparksql insert overwrite 小文件过多

当使用Spark或SparkSQL的insert overwrite操作时，可能会出现小文件过多的问题。这是因为insert overwrite会覆盖原有的文件，而不是追加到已有的文件中。如果原有的文件很小，那么每次insert overwrite操作都会生成一个新的小文件，导致小文件过多。

为了解决这个问题，可以考虑使用以下方法：

1. 增加文件合并的频率：可以通过设置spark.sql.files.maxRecordsPerFile参数来控制每个文件的最大记录数，从而控制文件大小。同时，可以设置spark.sql.files.openCostInBytes参数来控制文件合并的频率，从而减少小文件的数量。

2. 使用分区：可以将数据按照某个字段进行分区，这样每个分区会生成一个文件，从而减少小文件的数量。

3. 使用压缩：可以使用压缩算法对文件进行压缩，从而减少文件大小，降低小文件数量。

总之，解决小文件过多的问题需要综合考虑多个因素，包括文件大小、文件合并频率、分区等因素。

相关问题

insert overwrite

`INSERT OVERWRITE` 是一种 HiveQL 查询语句，它可以将查询结果覆盖写入到指定的表或分区中。具体而言，它会清空表或分区中的数据，然后将查询结果写入其中。

例如，下面的查询语句将会将表 `mytable` 中 `date='2022-01-01'` 的数据删除，并用查询结果覆盖写入该分区：

INSERT OVERWRITE TABLE mytable PARTITION (date='2022-01-01')
SELECT col1, col2, col3
FROM myothertable
WHERE date='2022-01-01';

需要注意的是，使用 `INSERT OVERWRITE` 语句时需要非常小心，因为它会删除现有的数据。在使用该语句之前，最好先备份数据或者将查询结果写入新的表中，以防止数据丢失。

insert和insert overwrite区别

insert和insert overwrite在Hive中用于插入数据到表中，它们之间有几个主要区别。

首先，insert语句用于将数据追加到表的末尾，而不会删除或覆盖已经存在的数据。这意味着每次执行insert语句时，新数据将被添加到表的末尾。

相反，insert overwrite语句会首先删除表中的所有数据，然后再将新的数据插入表中。换句话说，insert overwrite会重写表中的内容。因此，每次执行insert overwrite时，原始表中的数据都会被覆盖。

其次，insert语句支持多种插入方式。可以使用"insert into table ... values ..."语句将固定值插入表中，也可以使用"insert into/overwrite ... select ..."语句从其他表中选择数据进行插入。这使得我们可以根据需求选择不同的插入方式。

最后，insert overwrite语句还可以用于动态分区插入。这意味着我们可以将查询结果分发到不同的分区中，而不是将数据插入整个表。这在处理大量数据时特别有用。

综上所述，insert和insert overwrite之间的主要区别是，insert会追加数据到表的末尾而不覆盖已存在的数据，而insert overwrite会删除原始表中的数据并将新的数据插入表中。此外，insert还支持多种插入方式和动态分区插入的功能。