当前位置：首页 > news >正文

hive on spark 合并小文件

news 2025/8/3 13:28:30

最近在做用户画像相关的数据开发，在hive中做行转列的过程中，每个标签即tag在写入hive表时，有大量的小文件生成，通过增加参数解决了小文件过多的问题，但是在完成特殊要求--（因后续需要同步ck，ck也有个为解决的问题，超过200M可能会丢失数据，故需要将hive在行转列的时候，合并的小文件在200M一下，方便后续ck数据同步）时，又产生了新的问题，通过hive合并小文件的参数，总是有些tag的数据生成的文件在200M以上；最终使用hive sql

repartition的方式，重新打散数据最终实现了数据文件200M一下的目标；

1.hive on spark 中，开始以为是通过spark合并小文件的参数，结果spark的相关参数不熟悉，也不生效，还是一堆小文件产生

2.增加hive合并小文件的相关参数

SET hive.exec.dynamic.partition=true;            
set hive.stats.column.autogather=false;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.sparkfiles=true;
SET hive.merge.size.per.task=180000000;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=180000000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=3000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
set spark.executor.instances=8;
set spark.executor.memory=2g;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

特别需要指出的是，hive.merge.sparkfiles=true; 增加此参数，才会在hive on spark模式中进行小文件合并。

3.增加小文件后，解决个别tag数据扔不满足200M以下的情况

了解相关 hive sql repartition 的使用，在语句中增加 cluster by ，即重新打散数据

(distribute by 个别tag报错，原因待定)

关于hive on spark 合并小文件参考

关于较大规模hadoop集群的小文件问题-腾讯云开发者社区-腾讯云
【Hive任务优化】—— 小文件合并相关参数_hive.merge.sparkfiles-CSDN博客

关于 hive sql repartition 参考

Hive SORT BY vs ORDER BY vs DISTRIBUTE BY vs CLUSTER BY-腾讯云开发者社区-腾讯云

加cluster by之前