小文件是如何产生的
- 动态分区插入数据的时候，会产生大量的小文件，从而导致map数量的暴增
- 数据源本身就包含有大量的小文件
- reduce个数越多，生成的小文件也越多
小文件的危害
- 从HIVE角度来看的话呢，小文件越多，map的个数也会越多，每一个map都会开启一个JVM虚拟机，每个虚拟机都要创建任务，执行任务，这些流程都会造成大量的资源浪费，严重影响性能
- 在HDFS中，每个小文件约占150byte，如果小文件过多则会占用大量的内存。这样namenode内存容量严重制约了集群的发展
小文件的解决方案
从小文件的产生途径解决：
- 使用sequencefile作为表存储形式，不要使用textfile，在一定程度上可以减少小文件
- 减少reduce的个数（减少生成分区数量）
- 少用动态分区，使用distribute by分区
对已经存在的小文件做出的解决方案：
使用Hadoop achieve把小文件进行归档
重建表，建表时减少reduce的数量
-
通过参数调节，设置map/reduce的数量
-
设置map输入合并小文件的相关参数：
//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; //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; //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; //执行Map前进行小文件合并 set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; -
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 //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
-
