问题使用spark sql执行etl时候出现了，最终结果大小只有几百K或几M，但是小文件一个分区有上千的情况。运行spark sql 效率比较低危害：hdfs有最大文件数限制浪费磁盘资源（可能存在空文件）；hive中进行统计,计算的时候,会产生很多个map,影响计算的速度。解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法val rdd2 = rdd1.coa
# Spark小文件处理及优化
## 1. 引言
在大数据处理过程中，我们经常会遇到大量小文件的情况。小文件指的是文件大小比较小（通常小于128MB）且数量庞大的文件。由于小文件的特殊性，会给大数据处理系统带来一些问题，如资源浪费、性能下降等。本文将介绍Spark中处理小文件的方法和优化策略。
## 2. Spark处理小文件的方法
### 2.1 合并小文件
合并小文件是一种常见的处理
HIVE 生成大量小文件小文件的危害为什么会生成多个小文件不同的数据加载方式生成文件的区别解决小文件过多的问题 今天运维人员突然发来了告警，有一张表生成的小文件太多，很疑惑，然后排查记录了下HIVE的版本 2.x，使用的引擎是 MR；注意：HIVE ON SPARK 或 SPARK-SQL 生成的小文件的方式不同，该篇文章针对 MR 引擎的 HIVE小文件的危害① 增加 TASK 的数量当我们执
Spark SQL 小文件问题1、 小文件现象2、小文件产生的原因3、小文件的危害4、如何解决小文件问题4.1 spark-sql adaptive框架解决小文件问题4.2 Coalesce and Repartition Hint5、小文件过多带来的问题 1、 小文件现象文件大小只有几KB，数量有4800个。2、小文件产生的原因在使用spark sql处理数据的过程中，如果有shuffle产生
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2023-08-20 16:51:15
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spark小文件处理一、问题二、解决思路2.1 spark 计数方式2.2 计数部分代码实现2.3 性能影响评估三、总结 一、问题某个需求流程处理在上传s3阶段会使用spark 计算写入的数据，但是由于spark写入时是使用的默认分区200，虽然部分数据进行了分区数的处理，但是分区数效果不好。还是会存在几G或者更小十几M每个文件的情况，希望的是有一个通用的处理方式。二、解决思路使用spark 数
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2023-08-29 00:12:44
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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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往期链接： Spark基础：Spark SQL入门
Spark基础：数据读写
Spark基础：读写Parquet
Spark基础：读写Hive
Spark基础：读写JDBC
Spark基础：Spark SQL优化
Spark基础：分布式SQL查询引擎Spark SQL设计的时候就考虑了与Hive元数据、SerDes、UDF的兼容性。1 与现有的Hive数仓集
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2023-09-26 22:24:40
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作者：梁世威“ 对 spark 任务数据落地(HDFS) 碎片文件过多的问题的优化实践及思考。”此文是关于公司在 Delta Lake 上线之前对Spark任务写入数据产生碎片文件优化的一些实践。形成原因数据在流转过程中经历 filter/shuffle 等过程后，开发人员难以评估作业写出的数据量。即使使用了 Spark 提供的AE功能，目前也只能控制 shuffle read
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2023-08-08 11:38:59
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# Spark 3解决小文件问题指南
在大数据处理中，小文件问题是一个常见的挑战。当数据量庞大时，如果数据被分割成大量小文件保存在存储系统中，会导致性能下降、资源浪费等问题。Spark 3作为一种流行的大数据处理框架，能否解决小文件问题呢？本文将详细介绍Spark 3如何应对小文件问题，并给出代码示例进行演示。
## 什么是小文件问题？
小文件问题指的是将大量小文件存储在存储系统中造成的一系
数据倾斜处理方法1.过滤掉不符合预期的热点key，例如由于日志信息丢失导致某个字段产生大量空值 2.加入随机因素，打散热点key 3.使用map join解决小表关联大表造成的数据倾斜问题文件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：处理方法向量化读取spark.sql.parquet.enableVectorizedReader=true调整输入文件分割– 小文件
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2023-09-30 20:59:25
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# Spark AQE小文件优化
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，它的优势之一是可以处理大规模数据集。然而，当处理大量小文件时，由于每个小文件都需要一个独立的Task来处理，这会导致Spark作业的性能变得很差。为了解决这个问题，Spark引入了AQE（Adaptive Query Execution）来优化处理小文件的性能。
## 什么是Spark AQE？
Sp
# 处理Spark小文件过多的问题
随着数据处理技术的不断发展，Apache Spark已经成为大数据生态系统中最流行的计算框架之一。然而，在使用Spark时，常常会面临“小文件过多”的问题，这会导致性能下降、资源浪费以及更长的计算时间。本文将为你详细介绍如何应对这个问题，并提供解决方案的步骤和示例代码。
## 整体流程
在处理“小文件过多”问题时，可以通过以下步骤进行优化：
| 步骤 |
# Spark 小文件治理指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何实现Spark小文件治理。这个问题对于刚入行的小白来说可能有些复杂，但不用担心，我会一步一步教你如何操作。
## 什么是小文件问题？
在Spark中，小文件问题是指一个分区中包含大量的小文件。这会导致大量的任务启动，从而增加任务调度的开销，降低作业的执行效率。
## 治理流程
下面是一个简单的治理流程，我会用表格的
# 优化Spark处理小文件问题
随着数据规模的不断增长，Spark作为一种强大的大数据处理框架，在处理大规模数据时表现出色。然而，在处理大量小文件时，Spark的性能可能会受到影响。小文件数量多、文件大小小会增加文件系统的开销，影响整体性能。因此，需要对Spark进行小文件优化，提高处理效率。
## 为什么小文件会影响Spark性能
在Spark中，每个文件都会对应一个partition，
# Spark小文件优化实践指南
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(合并小文件)
B --> C(调整分区数量)
C --> D(优化缓存)
D --> E(调整shuffle分区数)
E --> F(调整内存和CPU资源)
```
## 2. 实现步骤
### 2.1 准备工作
在开始
# Spark产生小文件的探讨
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据领域。然而，尽管它的性能异常优异，在实际构建数据处理管道时，有时会无意中导致“小文件”的产生。小文件是指那些文件大小较小（例如，小于128 MB）且数量庞大的数据文件。小文件的存在会使得分布式计算的效率显著下降，因此理解产生小文件的原因以及解决方案至关重要。
## 小文件产生的原因
在使
# Spark 读取小文件
## 引言
在大数据处理领域，Apache Spark 因其高效的并行计算能力而备受青睐。但是在实际应用中，我们经常会面临一个问题：如何高效地处理大量的小文件？因为在 Spark 中，每个小文件都会被视为一个分区，这可能会导致资源浪费和性能下降。接下来，我们将介绍如何使用 Spark 来读取小文件，并提高处理效率。
## Spark 读取小文件的问题
当我们需要处理
# Spark 合并小文件的处理方法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。一个常见问题是“小文件”，即大量小文件导致任务执行效率低下。本文将教你如何在 Spark 中合并这些小文件。
## 整体流程
首先，我们来概述处理“小文件”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
# Spark 读取小文件
在使用 Spark 进行数据处理时，经常会遇到需要读取大量小文件的情况。由于每个小文件都会占用一个输入分片，这样会导致 Spark 作业的性能下降，因为 Spark 会为每个输入分片启动一个任务。
为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略，来高效地读取大量小文件。本文将介绍如何使用 Spark 来读取小文件，并对其中的关键概念和代码进行详细讲解。
## Spar
