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1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能。
2.在HDFS中,每个小文件对象约占150byte,如果小文件过多会占用大量内存。这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩展。
三、小文件问题的解决方案
从小文件产生的途经就可以从源头上控制小文件数量,方法如下:
1.使用Sequencefile作为表存储格式,不要用textfile,在一定程度上可以减少小文件。
2.减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)。
3.少用动态分区,用时记得按distribute by分区。
四、对于已有的小文件,我们可以通过以下几种方案解决:
1.使用hadoop archive命令把小文件进行归档。
2.重建表,建表时减少reduce数量。
3.通过参数进行调节,设置map/reduce端的相关参数,如下:
//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)
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业&#
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