Question

我正在从s3读取csv文件并将其作为orc写入hive表。在写作时，它写的是很多小文件。我需要合并所有这些文件。我有以下属性设置：

 spark.sql("SET hive.merge.sparkfiles = true")
 spark.sql("SET hive.merge.mapredfiles = true")
 spark.sql("SET hive.merge.mapfiles = true")
 spark.sql("set hive.merge.smallfiles.avgsize = 128000000")
 spark.sql("set hive.merge.size.per.task = 128000000")

除了这些配置之外，我尝试了重新分区（1）和coalesce（1），它将合并到单个文件中，但它删除了hive表并再次创建它。

 masterFile.repartition(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy(<partitioncolumn>).orc(<HIVEtablePath>);

如果我使用Append模式而不是Overwrite，它会在每个分区下创建复制文件。

  masterFile.repartition(1).write.mode(SaveMode.Append).partitionBy(<partitioncolumn>).orc(<HIVEtablePath>);

在这两种情况下，火花作业都会运行两次而在第二次执行时会失败。

有没有什么方法可以使用Append模式重新分区/合并而不会在每个分区中重复部分文件？

Answer 1

masterFile.repartition(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy(<partitioncolumn>).orc(<HIVEtablePath>)

.orc（）方法将数据写为文件而不是触摸元信息。所以它无法覆盖HIVE中的表格。

如果您想覆盖hive表中的数据使用方法.insertInto（hive_table_name），其中hive_table_name是HIVE中表的全名（schema + table_name）

根据你的例子

masterFile.repartition(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy(<partitioncolumn>).insertInto(hiveTableName)

也可以使用元数据信息覆盖数据。具有覆盖修饰符的方法.saveAsTable（hive_table_name）也将覆盖Metastore中的数据。

masterFile.repartition(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy(<partitioncolumn>).saveAsTable(hiveTableName)

如何在写入hive orc表时合并spark中的小文件

1 个答案: