Iceberg Hive实战小文件合并源码解析

Hive 的内部表老是有一堆小文件？你不是一个人。用 Java 撸个合并程序，其实没那么难。核心就是读 HDFS 上的小文件，一个个塞进SequenceFile里，搞成一个大文件，再让 Hive 识别新路径，清掉旧的，查询效率能快不少。这套方案蛮适合对 Hive 自动合并不放心、或者想精细控制合并节奏的你。要是用惯 Java 操作 HDFS，那这个思路你应该挺熟的，搭配FileSystem和FSDataInputStream这些 API，用起来顺手还稳定。别忘了更新元数据，走一遍ALTER TABLE或者 Hive metastore API，不然 Hive 找不到新文件可不行。

摆脱Spark小文件困扰 这款Java开发的工具能够高效合并Spark生成的小文件，支持多种常见格式，如text、parquet和orc，助力优化Spark作业性能。

深入剖析Redis实战核心源码，探索Redis内部机制与实现原理。

由于数据迁移导致导出的文件接近2GB，为了便于处理，可以使用此工具将文件按需分割成更小的部分。用户可以根据需要自定义每个分割文件的大小。这个工具支持将表结构和数据分开存储，输出一个建表的SQL文件和一系列数据SQL文件，同时支持UTF-8格式和中文字符。

我强烈建议编译这个。 SPLITTXTFILE(infile, size, formattype, TEST) 将文件拆分成N行，使每个文件大小接近指定的字节数。 例如，指定1 MB文件，SPLITTXTFILE将infile拆分为接近1 MB的文件，每个文件会多出1字节。 infile 是输入文件名。 size 以字节为单位指定每个拆分文件的最大大小。 formattype 为文件命名格式： 0 (默认)：in.txt 变成 001in.txt, 002in.txt 等； 1：in.txt 变成 in.001, in.002 等。 TEST = 1 时会打印每个拆分后的文件名。 这个方法

Antlr 的 Hive 语法文件资源，挺适合想搞懂 Hive SQL 底层逻辑的朋友。hive3.1.0-antrl3.5.2-Hivegrammar 源码.zip里头包括了完整的词法、语法解析文件，像HiveLexer.g、HiveParser.g这些都能直接看怎么从 SQL 一步步拆成 AST。嗯，想改 SQL 语法、扩展函数的，也能照着来。有意思的是，像IdentifiersParser.g专门函数名这些标识符，还有FromClauseParser.g管 FROM 语句的细节，逻辑还挺清楚的。Antlr配合 Hive，一步步生成抽象语法树，整个编译流程都靠它了。你要是经常撸 Hive

在信息技术领域，数据库连接组件是软件开发过程中不可或缺的一部分，特别是在利用Delphi进行Windows应用程序编程时，选择适当的数据库连接组件显得尤为重要。MyDAC（MySQL数据访问组件）是一款专为MySQL数据库优化的组件库，其开放的源代码为开发者提供了宝贵的资源。详细探讨了MyDAC 7.5版本的源码结构及其功能，帮助读者理解其工作原理，并展示如何利用该组件优化Delphi与MySQL之间的数据交互。MyDAC不仅提供高性能和全面的MySQL特性支持，还通过简化的组件设计和详细的错误处理机制提升了开发效率。

flink-connector-hive_2.12-1.12.0.jar 文件是 Apache Flink 用于连接 Hive 数据源的连接器。 文件名的组成部分解析如下：* flink-connector-hive：表示这是一个 Flink 连接器，用于连接 Hive。* 2.12：表示该连接器兼容的 Scala 版本为 2.12。* 1.12.0：表示该连接器的版本号为 1.12.0。* .jar：表示这是一个 Java 归档文件（JAR 文件）。

经测试可用的 Hive War 文件 hive-hwi-0.12.0-cdh5.0.0.war，可直接置于 hive/lib 文件夹中使用。