hive обрабатывает существующие решения для небольших файлов
hive обрабатывает существующие решения для небольших файлов

Вариант 1

Архив, архив. Hive имеет встроенную поддержку преобразования файлов в существующих разделах в архивы Hadoop (HAR), так что раздел, который когда-то состоял из 100 файлов, занимал только около 3 файлов (в зависимости от настройки).

Однако после архивирования его можно только запросить, а операции обновления и записи не поддерживаются.

Язык кода:javascript
копировать
set hive.archive.enabled=true;
set hive.archive.har.parentdir.settable=true;
set har.partfile.size=1099511627776;

#Архивируем определенный раздел таблицы
alter table test_rownumber2 archive partition(dt='20230324');

#Отменить
alter table test_rownumber2 unarchive partition(dt='20230324');

ссылка:https://www.docs4dev.com/docs/zh/apache-hive/3.1.1/reference/LanguageManual_Archiving.html

Вариант 2

Для файлов orc вы можете использовать команду concatenate, поставляемую с hive, для автоматического объединения небольших файлов.

Язык кода:javascript
копировать
#Для несекционированных таблиц
alter table A concatenate;

#Для секционированных таблиц
alter table B partition(dt='2021-05-07',hr='12') concatenate;

Уведомление:

1. Команда объединения поддерживает только типы файлов RCFILE и ORC. 

2. При использовании команды объединения для объединения небольших файлов вы не можете указать количество объединяемых файлов, но можете выполнить команду несколько раз. 

3. При многократном использовании конкатенации количество файлов не меняется. Это связано с настройкой параметра mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=256mb, который может задавать минимальный размер каждого файла.

Вариант 3 (рекомендуется)

Используйте sql, вставьте перезапись для восстановления данных.

При создании промежуточной таблицы с исходной структурой таблицы данные затем импортируются из исходной таблицы в промежуточную таблицу. Убедившись в согласованности данных, переименуйте промежуточную таблицу в исходное имя таблицы, измените исходную таблицу на имя временной таблицы и, наконец, удалите временную таблицу.

Язык кода:javascript
копировать
#1. Создайте временную таблицу (при создании временной таблицы структура исходной таблицы должна быть согласованной),
create table test.test_table_hive_merge like test.test_table_hive;

#Если таблица хранится в cos или ofs, вам может потребоваться изменить путь хранения после создания таблицы. По умолчанию используется путь hdfs.
alter table test_table_hive_merge set location 'cosn://hadoop-test-cos-1251458/warehouse/test.db/test_table_hive_merge';


#2. Установите параметры сеанса, связанные с объединенными файлами.
set hive.exec.dynamic.partition=true; 
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=5000;
set hive.merge.mapfiles=true ;
set hive.merge.mapredfiles=true ;	
set hive.merge.tezfiles=true ;
set hive.merge.sparkfiles=true ;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;
set hive.merge.size.per.task=512000000;


#3. Объедините файлы во временную таблицу и убедитесь, что никакие данные не записаны в исходную таблицу перед выполнением.
#Если существует несколько уровней разделов, поместите имя раздела в раздел
INSERT OVERWRITE TABLE test.test_table_hive_merge  partition(batch_date) SELECT * FROM test.test_table_hive;


#4. Проверьте объем данных исходной таблицы и временной таблицы.
set hive.compute.query.using.stats=false ;
set hive.fetch.task.conversion=none;
SELECT count(*) FROM test.test_table_hive;
SELECT count(*) FROM test.test_table_hive_merge;


#5. Убедившись в согласованности данных таблицы, измените имя исходной таблицы на временную, измените среднюю таблицу на исходное имя таблицы и используйте оператор alter.
alter table test.test_table_hive rename to test.test_table_hive_tmp;
alter table test.test_table_hive_merge rename to test.test_table_hive;


#6 Проверьте количество объединенных разделов и количество мелких файлов.
hdfs dfs -count  cosn://hadoop-test-cos-1251458/warehouse/test.db/test_table_hive
hdfs dfs -du -h  cosn://hadoop-test-cos-1251458/warehouse/test.db/test_table_hive/batch_date=20210608
hdfs dfs -du -h  cosn://hadoop-test-cos-1251458/warehouse/test.db/test_table_hive/batch_date=20210608 | wc -l


#7. Понаблюдайте некоторое время, прежде чем удалять временную таблицу.
drop  table test.test_table_hive_tmp ;

Примечание. При изменении имени таблицы куста изменится путь хранения соответствующей таблицы. Если есть задача по загрузке данных по определенному пути, обратите внимание, что его может потребоваться изменить.

Похожие скрипты:

Язык кода:javascript
копировать
#!/bin/bash

if [ ! -n "$1" ] ;then
    echo "you have not input a file! The file content is the table name, default.test "
else
    echo "the file you input is $1"
fi

hive=/usr/local/service/hive/bin/hive
#использоватьbeeline необходимо изменить адрес hs2
#hive=' /usr/local/service/hive/bin/beeline --showDbInPrompt=true -u "jdbc:hive2://10.0.0.30:7001" -n hadoop --outputformat=tsv2 --showHeader=false --silent=true '
#В основном передаваемые параметры
hive_sets=" set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set  hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=5000; set hive.merge.mapfiles=true; set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.tezfiles=true; set hive.merge.sparkfiles=true; set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000; set hive.merge.size.per.task=512000000; "
#Файл временного хранения раздела
touch /tmp/partitions_tmp.txt  ;

#Максимальная поддержка глубоких 4-уровневых разделов
funGetPart(){
    pCount=$1 ;
    tName=$2 ;
    taHe=`$3 -n 1 /tmp/partitions_tmp.txt ` ;
    if [ ${pCount} -eq 2 ];then
        partition=$(echo  ${taHe} | awk -F '=|/' '{print $1}')
    elif [ ${pCount} -eq 4 ];then
        partition=$(echo  ${taHe} | awk -F '=|/' '{print $1","$3}')
    elif [ ${pCount} -eq 6 ];then
        partition=$(echo  ${taHe} | awk -F '=|/' '{print $1","$3","$5}')
    elif [ ${pCount} -eq 8 ];then
        partition=$(echo  ${taHe} | awk -F '=|/' '{print $1","$3","$5","$7}')
    else
        echo -e "\033[31m Parsing is not supported  \n \033[0m"
        exit -1 ;
    fi

}

lineTables=$(cat $1)

for dataTab in ${lineTables}
do
    #Определяем, ожидается ли имя таблицы. Имя библиотеки. Имя таблицы.
    dataCount=` echo ${dataTab}| awk -F "." '{print NF}' ` 
    if [ ${dataCount} -ne 2  ];then
       echo -e "\033[31m The file content is incorrect!!! \033[0m"
       echo -e "\033[31m For example: default.test  \n \033[0m"
       exit -1 ;
    fi

    #Определяем, является ли раздел таблицы нормальным
    $hive  -e "SHOW PARTITIONS ${dataTab} ; " > /tmp/partitions_tmp.txt
    if [ ! -s /tmp/partitions_tmp.txt ];then
        echo -e "\033[31m The table => ${dataTab} <= no partitione information \n \033[0m"
        exit -1 ;
    fi
    ##Сначала определите количество извлеченных двухрядных разделов
    tpartCount=`(tail -n 1 /tmp/partitions_tmp.txt | awk -F '=|/' '{print NF}')`
    hpartCount=`(head -n 1 /tmp/partitions_tmp.txt | awk -F '=|/' '{print NF}')`    
    if [ "${tpartCount}" = "" ] || [ "${hpartCount}" = "" ];then
        echo -e "\033[31m The table => ${dataTab} <= no partitione information \n \033[0m"
        exit -1 ;
    fi
    if [ ${tpartCount} -ne ${hpartCount} ];then
        echo -e "\033[31m The table => ${dataTab} <= have different number of partitions \n \033[0m"
        exit -1 ;
    fi
    ## Затем оцените извлеченные 2 строки информации о разделах
    funGetPart ${hpartCount} ${dataTab} head
    hpartValue=${partition}
    funGetPart ${tpartCount} ${dataTab} tail
    tpartValue=${partition}
    if [ "${hpartValue}" != "${tpartValue}" ];then
        echo -e "\033[31m The table => ${dataTab} <= have different value of partitions \n \033[0m"
        exit -1 ;
    fi    


    echo "В настоящее время обрабатывается таблица: ${dataTab} , Раздел: ${tpartValue} "
    echo -e "==> Create table :  ${dataTab}_merge  from: ${dataTab} \n "  
    #Если промежуточная таблица уже существует, выберите, продолжать ли выполнение. По умолчанию выполняется выход из выполнения.
    #${hive} -e "create table if not exists ${dataTab}_merge like ${dataTab} ; "
    ${hive} -e "create table ${dataTab}_merge like ${dataTab} ; "
    if [ $? -ne 0 ];then
       echo -e "\033[31m  ${dataTab}_merge Creat fail \n \033[0m" ;
       exit -1 ;
    fi
    echo -e "==> Overwrite table :  ${dataTab}_merge , partition: ${tpartValue} , from: ${dataTab} \n "  
    ${hive} -e " ${hive_sets} INSERT OVERWRITE TABLE  ${dataTab}_merge partition(${tpartValue}) SELECT * FROM ${dataTab} ; "
    if [ $? -eq 0 ];then
       echo -e "\033[32m  ${dataTab}_merge Overwrite success \n \033[0m" ;
       #Изменяем имя исходной таблицы на временную таблицу и заменяем промежуточную таблицу на имя исходной таблицы
       echo -e "==> Rename  ${dataTab} To ${dataTab}_tmp \n " 
       ${hive} -e " alter table ${dataTab} rename to ${dataTab}_tmp ; "
       echo -e "==> Rename  ${dataTab}_merge To ${dataTab} \n " 
       ${hive} -e " alter table  ${dataTab}_merge rename to ${dataTab} ; "
       echo -e "==> Имена таблиц, которые необходимо удалить позже: ${dataTab}_tmp ; drop table ${dataTab}_tmp \n ; " 
    else
       echo -e "\033[31m => ${dataTab} <= merged fail \n \033[0m" 
       exit -1 ;
    fi

sleep 1
done
wait

Вариант 4

Для файлов в формате txt вы можете использовать Hadoop getmerge для объединения небольших файлов.

Используйте команду getmerge, чтобы сначала объединить данные локально, а затем загрузить их обратно через put.

Язык кода:javascript
копировать
hadoop fs -getmerge  /user/hive/warehouse/xxxx.db/xxxx/pdate=20220815/*  /home/hadoop/pdate/20220815

hadoop fs -rm  /user/hive/warehouse/xxxx.db/xxxx/pdate=20220815/*

hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse/xxxx.db/xxxx/pdate=20220815

hadoop fs -put  /home/hadoop/pdate/20220815  /user/hive/warehouse/xxxx.db/xxxx/pdate=20220815/*

Справочник по соответствующему сценарию

Язык кода:javascript
копировать
#!/bin/bash

if [ ! -n "$1" ] ;then
    echo "you have not input a file!"
else
    echo "the file you input is $1"
fi

lineurl=$(cat $1)

hadoop=/usr/local/service/hadoop/bin/hadoop

localbak=/home/hadoop/pdate

for line in $lineurl
do

    echo «Текущая обработка:  $line "
    file_name=`echo $line | awk -F "=" '{print $NF}'`
    table_name=`echo $line | awk -F "/" '{print $(NF-1)}'`

    mkdir -p ${localbak}/${table_name}
    echo "=> Getmerge  data to ${localbak}/${table_name}/${file_name} "  
    ${hadoop} fs -getmerge  ${line}/*  ${localbak}/${table_name}/${file_name}
    echo "=> Rm ${line} "
    ${hadoop} fs -rm ${line}/*
    ${hadoop} fs -mkdir -p ${line}
    echo "=> Put  ${localbak}/${table_name}/${file_name}  To  ${line}  "  
    ${hadoop} fs -put ${localbak}/${table_name}/${file_name}  ${line}/

    ${hadoop} fs -test -f ${line}/${file_name}
    if [ $? -eq 0 ];then
       echo -e "\033[32m $line merged success \n \033[0m" 
    else
       echo -e "\033[31m $line merged fail \n \033[0m" 
    fi

sleep 1
done
wait

ссылка:

https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd631ad

https://cloud.tencent.com/developer/article/1514064

https://developer.aliyun.com/article/952137

https://www.jianshu.com/p/e5e4fd4b039c

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose