HDFS被设计来存储大文件,而有时候会有大量的小文件生成,造成NameNode资源的浪费,同时也影响MapReduce的处理效率.有哪些方案可以合并这些小文件,或者提高处理小文件的效率呢? 1). 所有HDFS小文件数据导出到本地单个文件后,再存入HDFS [root@ncst ~]# hadoop fs -ls /test/in/small/ Found items -rw-r--r-- root supergroup -- : /test/ -rw-r--r-- root supergrou…

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…

MapReduce自定义InputFormat和OutputFormat案例 自定义InputFormat 合并小文件 需求 无论hdfs还是mapreduce,存放小文件会占用元数据信息,白白浪费内存,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景 优化小文件的三种方式 1.在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS 2.在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并 3.在mapreduce处理时,可采用combineInputFormat提高效率 用代码…

一.概述 小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件.这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题.首先,在HDFS中,任何block,文件或者目录在内存中均以对象的形式存储,每个对象约占150byte,如果有1000 0000个小文件,每个文件占用一个block,则namenode大约需要2G空间.如果存储1亿个文件,则namenode需要20G空间.这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展. 其次,访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件.HDFS最初是为流式访…

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…

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式有以下好处: 1). 支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优)2). 本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的.3). 难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务…

  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…

************************************************************************************************************ 1. HDFS上的小文件问题 小文件是指文件大小明显小于HDFS上块(block)大小(默认64MB)的文件.如果存储小文件,必定会有大量这样的小文件,否则你也不会使用Hadoop(If you’re storing small files, then you probably h…

使用 使用使用 使用 HDFS 保存大量小文件的缺点:1.Hadoop NameNode 在内存中保存所有文件的“元信息”数据.据统计,每一个文件需要消耗 NameNode600 字节内存.如果需要保存大量的小文件会对NameNode 造成极大的压力.2.如果采用 Hadoop MapReduce 进行小文件的处理,那么 Mapper 的个数就会跟小文件的个数成线性相关(备注:FileInputFormat 默认只对大于 HDFS Block Size的文件进行划分).如果小文件特别多,MapR…

小文件是如何产生的: 动态分区插入数据的时候,会产生大量的小文件,从而导致map数量的暴增 数据源本身就包含有大量的小文件 reduce个数越多,生成的小文件也越多 小文件的危害: 从HIVE角度来看的话呢,小文件越多,map的个数也会越多,每一个map都会开启一个JVM虚拟机,每个虚拟机都要创建任务,执行任务,这些流程都会造成大量的资源浪费,严重影响性能 在HDFS中,每个小文件约占150byte,如果小文件过多则会占用大量的内存.这样namenode内存容量严重制约了集群的发展 小文件的解决…