一.输入文件类型设置为 CombineTextInputFormat hadoop job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class) spark val data = sc.newAPIHadoopFile(args(1), classOf[CombineTextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], hadoopConf) .map { //TODO } (hadoop…

不多说,直接上代码.  代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa…

小文件是指那些size比HDFS的block size(默认64m)小的多的文件.任何一个文件,目录和bolck,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,每一个object占用150bytes的内存空间.所以,如果有10milion个文件,每一个文件对应一个block,那么就会消耗namenode 3G来保存这些block的信息.如果规模再大一点,那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限. 控制小文件的方法有: 1应用程序自己控制 2archieve 第一种是我…

目录 1 - 为什么要合并小文件 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS 3 - 合并 HDFS 的小文件,下载到本地 4 - 通过 Java API 实现文件合并和上传 版权声明 1 - 为什么要合并小文件 HDFS 擅长存储大文件: 我们知道,HDFS 中,每个文件都有各自的元数据信息,如果 HDFS 中有大量的小文件,就会导致元数据爆炸,集群管理的元数据的内存压力会非常大. 所以在项目中,把小文件合并成大文件,是一种很有用也很常见的优化方法. 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS…

mapreduce合并小文件成sequencefile http://blog.csdn.net/xiao_jun_0820/article/details/42747537…

Hive 利用 on tez 引擎 合并小文件 标签(空格分隔): Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] 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=…

上一例是直接用SequenceFile的createWriter来实现,本例采用mapreduce的方式. 1.把小文件整体读入需要自定义InputFormat格式,自定义InputFormat格式需要先定义RecordReader读取方式,为了整体读入,RecordReader使用一次性读入所有字节. 1.1 继承RecordReader泛型,重写这个类. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop…

1.Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-Reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成: 缺点: 一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包. 2.SequeuesFile 适用于非文体格式,可作小文件容器,并可压缩: 3.CombineFileInputFormat 将多个文件合并成一个split作为输入,减少map输入与HDFS块的耦合: 4.Java代码实现,使用HDF…

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max…

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.如果在HDFS中存储小文件,那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了).而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件. 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G…