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. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 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.     SequeuesF

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; 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 or

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

当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 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. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

set hive.execution.engine=mr; --在 map-reduce 作业结束时合并小文件.如启用,将创建 map-only 作业以合并目标表/分区中的文件. set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.rcfile.block.level=true; --合并后所需的文件大小.应大于 hive.merge.smallfiles.avgsize.(8G) ; --当作业的平均输出文件大小小于此属性的值时,Hive 将启动额外

1.背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们选择一种适合的方案来解决本项目的小文件问题 2.介绍 本地 D:\data目录下有 2012-09-17 至 2012-09-23 一共7天的

项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小文件是128M.然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们要先了解一下 hadoop 处理小文件的各种方案,然后

背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍.如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率. 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1.生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key,内容为value放入SequenceFile中 //第一个参数是需要打包的目录,第二个参数生成的文件路径和名称 private static void combineToSequenceF

1.使用mr进行合并 2.使用getmerge 将文件拉取到本地,再上传到hdfs,注意nl参数 3.使用appendToFile 4.使用hadoop提供的打包压缩技术 Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile … ] [-getmerge [-nl] ] hdfs dfs -getmerge -nl /user/hive/warehouse/achi/20* /data/t1.txt

转自:http://yanyiwu.com/work/2015/01/04/Haystack.html 一篇14页的论文Facebook-Haystack, 看完之后我的印象里就四句话: 因为[传统文件系统的弊端] 因为[缓存无法解决长尾问题] 所以[多个图片信息(Needle)存在同一个文件(SuperBlock)中] 所以[显著提高性能] 传统文件系统的弊端 传统的 POSIX 文件系统不适合高性能的图片存储, 主要原因是基于该文件系统来存储的话,是讲每个图片存储成某目录下的一个文件, 每次

1. 什么是Hadoop archives Hadoop archives是特殊的档案格式.一个Hadoop archive对应一个文件系统目录. Hadoop archive的扩展名是.har.Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据(part-)文件._index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息. 2. 创建archives 创建archives是一个Map/Reduce job.你应该在map reduce集群上运行这个命令. 用法

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入,Kafka中的数据由业务方负责写入,这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算:另一部分数据则经由Flume存储至HDFS,用于数据挖掘或机器学习.HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”,为了保证数据计算过程中的数据完整性(计算某个小时目录中的数据时,该目录的数据全部写入完毕,且不再变化),我们在Flume中加入了如下策略:   每五分钟关闭一次正在写入的文件,即新创建文件进行数据写入.   这样的方式可以保证

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中

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

基于iceberg的master分支的9b6b5e0d2(2022-2-9). 参数说明 1.PARTIAL_PROGRESS_ENABLED(partial-progress.enabled) 默认为 false.该参数能够让合并任务以group为单位做提交,当其中一个group任务失败,可以单独对该group任务重试. 2.USE_STARTING_SEQUENCE_NUMBER(use-starting-sequence-number) 默认为 true. 该参数使用做合并时的sequen