spark作业性能调优优化的目标保证大数据量下任务运行成功降低资源消耗提高计算性能 一、开发调优：（1）避免创建重复的RDDRDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链”开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。（2）尽可能复用同一个RDD比如说，有一个RDD的数据格式是key-value类型的，另一个是单valu
文章目录1.1 hdfs为什么不能小文件过多？1.1.1 概念1.1.2 发生的问题1.1.3 hadoop的默认内存大小和预估能够存储的文件数量1.1.4 修改namenode datanode的内存1.2 flume、hive、 tez、 hbase、 spark、 flink 写数据到hdfs分别怎么解决小文件？1.2.1 flume1.2.2 hive1.2.3 tez1.2.4 hba
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2023-08-29 13:54:28
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前言本文的注意事项观看本文前，可以先百度搜索一下Spark程序的十大开发原则看看哦文章虽然很长，可并不是什么枯燥乏味的内容，而且都是面试时的干货（我觉得????）可以结合PC端的目录食用，可以直接跳转到你想要的那部分内容图非常的重要，是文章中最有价值的部分。如果不是很重要的图一般不会亲手画，特别是本文2.2.6的图非常重要此文会很大程度上借鉴美团的文章分享内容和Spark官方资料去进行说明，也会结
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，默认情况下会产生非常多的小文件。那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么1h产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，Nam
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2023-10-02 21:13:06
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# SparkSQL 处理小文件问题
在大数据处理过程中，往往会面临着处理大量小文件的情况。这些小文件占据了大量的存储空间，并且会严重影响数据处理的效率。SparkSQL 是一个基于 Apache Spark 的 SQL 引擎，它提供了一种高效处理大量小文件的方法，可以显著提高数据处理的效率。
## 问题描述
通常情况下，大数据处理系统会将大文件切分成多个小文件进行存储。这种存储方式有助于数
原创
2023-08-30 10:49:40
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SparkSql在执行Hive Insert Overwrite Table 操作时 ，默认文件生成数和表文件存储的个数有关，但一般上游表存储个数并非下游能控制的，这样的话得考虑处理小文件问题。小文件产生原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 ，spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小
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2023-08-14 13:19:21
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在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
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# 如何解决"Hadoop小文件太多"问题
## 1. 问题描述
在Hadoop集群中，如果有大量小文件存储会导致NameNode的元数据负载过重，影响系统性能。为了解决这个问题，我们需要将小文件合并成大文件，减少元数据负载。
## 2. 解决流程
通过以下步骤来实现"Hadoop小文件太多"问题的解决：
```mermaid
gantt
title 解决"Hadoop小文件太多"问
原创
2024-07-01 05:17:40
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## SparkSQL 合并小文件
### 引言
在大数据领域，往往会面临海量小文件的问题。小文件指的是文件大小非常小，即使是几KB或者几十KB的文件。对于这些小文件，其带来的问题主要有两个方面：
1. 存储效率低：小文件占用的磁盘空间相对较大，导致存储成本增加。
2. 计算效率低：在进行大规模计算时，处理大量小文件会导致任务调度和处理效率下降。
SparkSQL是Apache Spark
原创
2023-09-30 11:27:30
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# SparkSQL小文件优化
在大数据处理中，SparkSQL是一个被广泛使用的工具，但是在处理大量小文件时，会导致性能下降和资源浪费。本文将介绍如何通过优化来解决这个问题，提高SparkSQL处理小文件的效率。
## 为什么小文件会影响性能
在大数据处理中，数据通常被分成多个文件存储在分布式文件系统中，每个文件的大小一般为128MB或更大。当有大量小文件时，会导致以下问题：
1. **
原创
2024-03-07 05:27:36
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# SparkSQL解决小文件问题
## 介绍
在大数据处理中，小文件问题是一个非常常见的挑战。大量的小文件会导致存储和处理效率低下，影响整个系统的性能。SparkSQL是Apache Spark的一个模块，可以帮助我们解决这个问题。本文将介绍什么是小文件问题，以及如何使用SparkSQL来解决它。
## 什么是小文件问题
小文件问题是指在存储系统中存在大量的小文件，这些小文件的大小通常都
原创
2023-07-15 09:12:29
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HDFS存储小文件的弊端： 每个文件均按照块存储，每个块的元数据存储在Namenode的内存中，因此HDFS的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量小文件会消耗NameNode中的大部分内存。在后期大量的小文件如果不做处理的话，在进行mr运算时会开启大量的mapTask任务，每个小文件会开启独立的mapTask任务，造成资源的浪费。 但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关
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2023-07-12 12:37:05
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# 合并小文件提高SparkSQL性能
在使用SparkSQL时，我们经常会遇到数据分散在多个小文件中的情况，这样会影响查询性能。因为每个小文件都会导致一个独立的任务，从而增加了任务的启动和执行时间。为了提高SparkSQL的性能，我们可以将小文件合并成更大的文件，减少任务的数量，从而提高查询效率。
## 为什么小文件会影响性能
在Hadoop和Spark中，文件是以块的形式存储在分布式文件
原创
2024-03-11 04:17:53
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# SparkSQL 小文件和 Repartition
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。而在 Spark 中，如何处理小文件（small files）问题和重新分区（repartition）是非常重要的主题。本文将探讨 SparkSQL 中小文件的定义、引发的小文件问题、如何使用 `repartition` 方法进行优化的代码示例，最后会展示一个旅行图和状态图，以
原创
2024-09-23 07:08:47
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由于时间久远。该问题十分具有代表性。所以今天将其记录一下。本人使用的是华为C70集群，spark1.5.1的版本，由于版本问题。原先批处理一个小时的程序变慢一倍。达到2小时的处理时长。以jstack和jstat的方式大量观察，排除了gc和oom的问题。 那么问题到底出在哪里?截图为内网。我无法拿出来。 我用语言描述一下：即为可以从spark UI界面观察得出。job界面中 多个stage之间存在了
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2024-05-14 15:38:19
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# Spark SQL 产生小文件的大小
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广受欢迎的计算引擎。通过 Spark SQL，用户可以方便地执行复杂的数据分析任务。随着数据的不断增长，如何优化小文件的处理能力成为了一个重要课题。本文将探讨 Spark SQL 中产生小文件的大小问题，并提供相关代码示例。
## 小文件的概念
小文件问题是指在分布式计算中，数据被切分成众多小的文件，
# 如何实现“spark partitionBy 小文件太多”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导刚入行的小白如何解决“spark partitionBy 小文件太多”的问题。以下是整个流程以及需要做的每一步细节：
## 流程表格
| 步骤 | 操作
原创
2024-07-05 03:58:47
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spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了，我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上，现在 spark 官方主推 structed streaming， spark streaming 维护的也不积极了， 我们基于 spark 来构建大数据计算任务，重心也要向 DataSet 转移，原来基于 RDD 写的代码迁移过来，好处是非常大的，尤其是在性能
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2023-08-28 09:52:55
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# 使用Spark SQL减少小文件的指南
在大数据处理的过程中，小文件问题是一个常见且棘手的挑战。小文件会导致Hadoop和Spark在处理数据时效率低下，从而影响整体性能。本文旨在帮助新入行的开发者了解如何使用Spark SQL减少小文件。
## 流程概览
首先，我们可以将整个减少小文件的过程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# SparkSQL 读小文件表
在大数据处理与分析领域，Apache Spark 无疑是一个强大的工具，尤其是在处理分布式数据时。SparkSQL 是 Spark 提供的一个用于处理结构化数据的模块，非常适合通过 SQL 查询文本和行列数据。在大数据环境下，我们常常需要读取和处理小文件，这也是一个颇具挑战性的问题。
## 小文件问题
“小文件”问题的产生主要是由于许多应用程序生成大量的小文
原创
2024-09-20 06:47:56
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