Hive处理小文件_怎么hive 中map的读取文件大小

1、输入中小文件过多 
主要是通过参数调节
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat ：设置Inputformat。
set mapred.max.split.size=256000000：用来设置每个Map最大的输入大小。
set mapred.min.split.size.per.node=100000000：用来设置每个map中从一个node读取的最小数据量。合并的时候，会优先把一个node下的数据合并到一个split里，这样比较容易保证数据节点和计算节点本地行。
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000：用来设置每个map中从一个机架上读取的最小数据量。如果没法保证一个split中数据尽量在一个node上，会尽量保证数据在一个机架上。


2，输出小文件过多
2.1 只有map，没有reduce的场景
对于部分简单的sql查询，可能只有map阶段，没有reduce阶段。如下面的sql：insert overwrite table t1  elect  c1 from  t2 ;


方法1：还是用CombineInputformat，通过让一个map处理更多的数据量，一个map的结果会写到一个输出里。
方法2：参数调节。会单独起一个mapreduce任务完成小文件合并，会额外浪费一些集群资源。
set hive.merge.mapfiles = true  ： 该参数默认为true，故无需设置
set hive.merge.size.per.task = 256000000 ：设置每个task合并的size
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 ：当map的平均输出大小小于该值时，才会启动第二轮的merge任务。


2.2  既有map，也有reduce场景
set hive.merge.mapredfiles = true ：该参数默认为false，需要手动设置
set hive.merge.size.per.task = 256000000 
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000