impala合并小文件,mapreduce合并小文件

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˙＾˙ 1.滴漏数据(Trickling data) - 数据是以小批量的形式进行增量抽取会导致小文件的产生，那只能事后定期使用一些额外的作业去合并这些小文件。2.大量的map或者reduce任务- 大量map或Kudu中只存储最近小时数据，Azkaban定时任务将Kudu数据转换为Parquet存储到Hive[HDFS],组合由Parquet和Kudu提供的视图[View], 通过Impala直接做OLAP查询，这样

set parquet_file_size=512M;create table if not exists xx.xxx_tmp like xx.xxx;insert overwrite xx.xxx_tmp partition(etl_dt)select * from xx.xxx where sub内容概述1.环境准备2.Impala合并小文件实现3.验证小文件是否合并测试环境说明1.CM5.15.0和CDH5.14.2 2.环境准备在这里测试Fayson准备了4张表，两个有数据的表ods_user和

(#｀′)凸 目前产品环境的hive 表没有使用orc 格式，因为impala 2.12.0 不支持orc 格式，不过impala 3.1 开始就支持orc 了。另外提醒，sqoop 的增量同步会产生非常多的小文件，最好HDFS的表里面，按天分区，每个分区都有很多的小文件，长此以往必然会导致性能的下降。所以我们在保持原来的业务逻辑不变，增加每日跑批来合并分区内的小文件。刚

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Impala合并小文件set compression_codec=snappy; set parquet_file_size=512M; create table if not exists xx.xxx_tmp like xx.xxx; insert overwrite xx.x小文件合并小文件合并存储是目前优化LOSF问题最为成功的策略，已经被包括Facebook Haystack和淘宝TFS在内多个分布式存储系统采用。它通过多个逻辑文件共享同一个物理文件，将多个小