标签：hive
如果HIVE的输入文件是大量的小文件，而每个文件启动一个map的话是对yarn资源的浪费，同样的，Hive输出的文件也远远小于HDFS块大小，对后续处理也是不利的
HIVE中支持通过参数调整输入和输出的文件大小
1、合并输入文件
set mapred.max.split.size=256000000; #每个Map最大输入大小
set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; #执行Map前进行小文件合并
开启org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat后，一个data node节点上多个小文件会进行合并，合并文件数由mapred.max.split.size限制的大小决定
mapred.min.split.size.per.node决定了多个data node上的文件是否需要合并
mapred.min.split.size.per.rack决定了多个交换机上的文件是否需要合并
2、合并输出文件
set hive.merge.mapfiles = true #在Map-only的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapredfiles = true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 #合并文件的大小
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge
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原文地址：http://blog.csdn.net/opensure/article/details/46545445
