目录一.引言二.增加 _SUCCESS 标识1.SparkContext 生成2.FileSystem 生成3.Hadoop 生成三.获取最新文件1.获取 SparkContext2.按照时间排序3.遍历生成 Input四.总结一.引言有任务需要每小时生成多个 split 文件分片，为了保证线上任务读取最新的 SUCCESS 文件，需要在文件生成后增加 _SUCCESS 标识供线上文件判
图文理解 Spark 3.0 的动态分区裁剪优化1.Spark 中的静态分区裁剪2.动态分区裁剪3.物理计划阶段优化 Spark 3.0 为我们带来了许多令人期待的特性。动态分区裁剪（dynamic partition pruning）就是其中之一。本文将通过图文的形式来带大家理解什么是动态分区裁剪。1.Spark 中的静态分区裁剪在介绍动态分区裁剪之前，有必要对 Spark 中的静态分区裁剪进
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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对这个问题的回答分为两部分：一，人类目前是如何描述引力的？二，你为什么对这些描述还不满意？关键是，什么叫做“原因”？ 一，人类目前是如何描述引力的？ 万有引力定律是牛顿提出的。虽然在此以前，也有胡克等人产生了类似的想法，甚至连反比平方律都想到了，但他们的数学水平不够，不能用这个猜想定量地推导出天体的
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2017-12-21 08:53:00
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# Spark SQL 小文件产生的原因及解决办法
## 引言
在使用Spark SQL进行数据分析和处理时，我们经常会遇到小文件问题。小文件问题指的是将大量小文件存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）或其他分布式存储系统中，这些小文件可能会对性能和资源利用率产生负面影响。本文将详细介绍小文件产生的原因，并提出相应的解决办法。
## 小文件产生的原因
小文件问题主要源于数据存储和数据写
原创
2023-09-13 05:37:16
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程序产生小文件的原因程序运行的结果最终落地有很多的小文件，产生的原因：读取的数据源就是大量的小文件动态分区插入数据，会产生大量的小文件，从而导致map数量剧增 Reduce/Task数量较多，最终落地的文件数量和Reduce/Task的个 数是一样的 
# 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
# 解决Spark产生小文件问题
## 什么是Spark产生小文件问题？
在使用Spark进行大数据处理的过程中，经常会遇到一个常见问题，即Spark会产生大量的小文件。小文件在Hadoop分布式文件系统中会导致元数据开销增加，降低文件系统的性能，同时也会增加作业的启动时间。因此，解决Spark产生小文件问题是非常重要的。
## 为什么Spark会产生小文件？
Spark产生小文件的主要原
Hive简介 Hive是什么 Hive是构建 在Hadoop之上的数据仓库平台。 Hive是一个
SQL解析引擎，将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行。 Hive是HDFS的一个
文件目录，一个表名对应一个目录名，若该表是分区表，则分区值对应子目录名。
Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 
一、小文件产生的原因
当文件的大小远远小于HDFS block块的大小（hadoop2：128m）就可以当作是一个小文件；具体产生的原因包括一下：
1）实时计算时，如果窗口开的小，在hdfs上会产生很多小文件
2）离线计算，批处理时，在spark或者mr时，没有设置好partition或者reduce的个数，会产生小文件
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2023-07-05 09:31:31
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过多小文件导致的问题?1、在HDFS中，任何一个文件，目录或者block在NameNode节点的内存中均以一个对象表示（元数据），而这受到NameNode物理内存容量的限制。每个元数据对象约占150byte，所以如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要15G空间。如果存储1亿个文件，则NameNode需要150G空间，这毫无疑问1亿个小文件是不可取的。2、处理小
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2023-08-10 18:33:16
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# Spark SQL产生小文件问题解析与解决方案
## 介绍
在使用Spark SQL进行数据处理的过程中，有时候会面临一个常见的问题：产生大量小文件。这些小文件可能是由于数据量较小，或者是由于数据被分割到多个分区中导致的。这些小文件对于后续的数据读取和处理操作都会造成性能上的影响，因此需要采取一些措施来解决这个问题。
本文将介绍Spark SQL产生小文件的原因，并提供一些解决方案和示例
原创
2023-09-10 11:33:37
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一、首先使用sparksql读取需要合并的数据。当然有两种情况， 一种是读取全部数据，即需要合并所有小文件。 第二种是合并部分数据，比如只查询某一天的数据，只合并某一个天分区下的小文件。val df: DataFrame = spark.sql("sql")二、将读取到的数据写入临时文件中。此处需注意使用coalesce方法对文件进行合并。df.coalesce(1).write.mode(S
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2022-01-04 22:20:00
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SQL on HadoopSQL是一种传统的用来进行数据分析的标准 Hive是原始的SQL-on-Hadoop解决方案 Impala：和Hive一样，提供了一种可以针对已有Hadoop数据编写SQL查询的方法 Presto：类似于Impala，未被主要供应商支持 Shark：Spark SQL的前身，设计目标是作为Hive的一个补充 Phoenix：基于HBase的开源SQL查询引擎Spark S
解决Hadoop小文件问题1 Hadoop小文件弊端 HDFS上每个文件都要在NameNode上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。 小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数
小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件, 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150B 如果有10,000,000 个小文件每个文件占用一个block,则namenode大约需要2G的空间,存储1亿个文件则namenode需要20G空间,访问大量小文件,需要不断从一个datanode跳到另一个datanode,严重影响性能,每一个小
（1）hadoop小文件影响效率原因：
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
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2023-07-14 10:02:10
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小文件指的是hdfs文件远远小于hdfs block块的大小，比如默认的block大小是128m，文件size只有几k。当这种类型的文件又很多的情况下，就会造成在spark任务处理过程中map的任务数过多（我们都知道map数量的决定因素之一是一个hdfs文件对应一个map）。一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的
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2023-09-04 17:37:23
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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
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2023-09-01 09:35:47
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