在 Hive 中，小文件是指文件大小远小于 HDFS 块大小（通常为 128 MB 或 256 MB）的文件。小文件过多会导致 NameNode 内存压力增大、查询性能下降以及资源浪费。以下是 Hive 中可能产生小文件的常见场景：

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1. 高频插入数据

场景描述

• 使用 INSERT INTO 或 INSERT OVERWRITE 语句频繁插入少量数据。

• 每次插入操作都会生成一个新的文件。

示例

INSERT INTO TABLE example_table VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO TABLE example_table VALUES (2, 'Bob');

• 每次插入都会生成一个小文件。

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2. 动态分区插入

场景描述

• 使用动态分区插入数据时，如果分区数量较多且每个分区的数据量较小，会导致每个分区生成一个小文件。

示例

INSERT OVERWRITE TABLE partitioned_table PARTITION (dt)
SELECT id, name, dt FROM source_table;

• 如果 dt 分区字段有大量不同的值，且每个分区的数据量较小，会生成大量小文件。

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3. 使用 GROUP BY 或 DISTINCT

场景描述

• 在 GROUP BY 或 DISTINCT 操作中，如果分组字段的基数（Cardinality）较高，且每个分组的数据量较小，会导致每个分组生成一个小文件。

示例

INSERT OVERWRITE TABLE grouped_table
SELECT key, COUNT(*) 
FROM source_table 
GROUP BY key;

• 如果 key 的基数较高，且每个 key 的数据量较小，会生成大量小文件。

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4. 使用 UNION ALL

场景描述

• 使用 UNION ALL 合并多个查询结果时，如果每个查询的结果数据量较小，会导致生成多个小文件。

示例

INSERT OVERWRITE TABLE union_table
SELECT * FROM table_a
UNION ALL
SELECT * FROM table_b;

• 如果 table_a 和 table_b 的数据量较小，会生成多个小文件。

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5. 使用 CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)

场景描述

• 使用 CREATE TABLE AS SELECT 创建新表时，如果源表的数据分布不均匀或数据量较小，会导致生成小文件。

示例

CREATE TABLE new_table AS
SELECT * FROM source_table;

• 如果 source_table 的数据量较小或分布不均匀，会生成小文件。

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6. 使用 MAPREDUCE 任务

场景描述

• 在 MapReduce 任务中，如果 Reduce 任务数设置过多，且每个 Reduce 任务处理的数据量较小，会导致生成大量小文件。

示例

SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000; -- 每个 Reducer 处理 1 MB 数据
INSERT OVERWRITE TABLE reduced_table
SELECT key, COUNT(*) 
FROM source_table 
GROUP BY key;

• 如果数据量较小且 Reducer 数量过多，会生成大量小文件。

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7. 使用 STORED AS SEQUENCEFILE 或 TEXTFILE

场景描述

• 使用 SEQUENCEFILE 或 TEXTFILE 格式存储数据时，如果数据量较小，容易生成小文件。

示例

CREATE TABLE textfile_table (id INT,name STRING
) STORED AS TEXTFILE;

• 如果插入的数据量较小，会生成小文件。

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8. 使用 BUCKETING

场景描述

• 使用分桶表时，如果分桶数设置过多且每个分桶的数据量较小，会导致生成小文件。

示例

CREATE TABLE bucketed_table (id INT,name STRING
) CLUSTERED BY (id) INTO 100 BUCKETS;

• 如果数据量较小且分桶数过多，会生成大量小文件。

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9. 使用 INSERT INTO 追加数据

场景描述

• 使用 INSERT INTO 追加数据时，如果每次追加的数据量较小，会导致生成小文件。

示例

INSERT INTO TABLE example_table VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO TABLE example_table VALUES (2, 'Bob');

• 每次插入都会生成一个小文件。

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10. 使用 MERGE 或 UPDATE 操作

场景描述

• 在支持 ACID 的 Hive 表中，使用 MERGE 或 UPDATE 操作时，可能会生成大量小文件。

示例

MERGE INTO acid_table AS target
USING source_table AS source
ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.name = source.name;

• 每次更新操作可能会生成新的小文件。

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小文件的危害

1. NameNode 压力:

   • 小文件过多会占用大量 NameNode 内存，影响 HDFS 性能。

2. 查询性能下降:

   • 小文件会增加 MapReduce 任务的启动开销，降低查询性能。

3. 资源浪费:

   • 小文件会占用额外的存储空间和计算资源。

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解决方法

1. 合并小文件:

   • 使用 hive.merge.mapfiles 和 hive.merge.mapredfiles 参数自动合并小文件。

   • 示例:

     SET hive.merge.mapfiles = true;
     SET hive.merge.mapredfiles = true;
     SET hive.merge.size.per.task = 256000000; -- 256 MB

2. 调整 Reduce 任务数:

   • 通过 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 参数控制每个 Reducer 处理的数据量。

   • 示例:

     SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 256000000; -- 256 MB

3. 使用分区和分桶:

   • 合理设计分区和分桶策略，避免生成过多小文件。

4. 定期合并小文件:

   • 使用 ALTER TABLE 命令或工具（如 hadoop fs -getmerge）定期合并小文件。

5. 使用 ORC 或 Parquet 格式:

   • 列式存储格式（如 ORC、Parquet）具有更高的压缩率和查询性能，适合存储大规模数据