Presto insert into如何避免小文件过多？

在Presto中，可以通过以下几个方式避免小文件过多：

1. 调整`hive.max-partitions-per-writer`参数：默认情况下，这个参数的值为100，也就是说默认情况下每个输出分区最多包含100个小文件。如果你想要减少小文件数量，可以将这个参数调小。

2. 调整`hive.target-file-size`参数：这个参数控制每个小文件的大小，默认值是134217728（即128MB）。如果你想要减少小文件数量，可以将这个参数调小。

3. 使用`INSERT INTO ... SELECT`语句：在执行`INSERT INTO ... SELECT`语句时，Presto会将源数据按照分区规则进行划分，并将每个分区的数据合并后写入目标表中。这样可以避免生成过多的小文件。

4. 合并小文件：如果已经生成了过多的小文件，可以使用Hadoop提供的工具对小文件进行合并，将多个小文件合并成一个大文件。常用的工具包括`hadoop fs -getmerge`和`hadoop archive`等。

相关问题

presto insert into 小文件过多达到万级别以上 如何优化

如果您想在 Presto 中插入大量数据到小文件中，可以尝试以下优化方法：

1. 使用批量操作：将多个插入操作合并成一个批量操作，这样可以减少每个操作的开销。Presto 支持 INSERT INTO SELECT 语法，可以使用它来批量插入数据。

2. 分区表：如果您的数据可以按照某个字段进行分区，可以使用分区表来提高插入的效率。Presto 支持分区表，可以根据需要进行分区。

3. 调整 Presto 的配置参数：Presto 有许多配置参数可以调整，例如 max-page-size、task-concurrency、query-max-memory 等，可以根据实际情况来调整这些参数，以提高插入的效率。

4. 调整数据源的配置参数：如果您的数据源是 Hive 或 Hadoop，可以调整 Hadoop 的配置参数来提高插入的效率。例如，可以调整 hdfs-site.xml 中的参数来优化 HDFS 的性能。

5. 使用分布式数据库：如果您需要插入大量数据且需要高性能，可以考虑使用分布式数据库，例如 Apache Cassandra 或 Apache HBase。这些数据库可以水平扩展，可以处理大规模数据插入的需求。

请注意，在进行大量数据插入时，还应该考虑到数据的一致性和错误处理。如果出现插入错误，应该及时处理并回滚事务。

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抱歉，我无法执行具体的数据操作。我是一个文本AI助手，不具备直接执行代码或数据库操作的能力。但是，我可以提供关于Presto和数据插入的一般信息。Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于处理大规模数据。要将数据插入Presto中的表，可以使用INSERT INTO语句。你需要提供目标表的名称以及要插入的数据值。具体的插入语法和用法可能会根据你所使用的Presto版本和数据源而有所不同。请参考Presto官方文档或特定的教程来获取更多详细信息。