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 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 |
| ----
背景1、许多Spark SQL用户都要求一种方法来控制Spark SQL中的输出文件数；2、Scala/Java/Python代码中可以使用coalesce()和repartition()方法有效的控制Spark文件数量；3、但用户需要在SparkSQL服务的SQL语句中使用提示；4、建议在SparkSQL中添加以下Hive样式的COALESCE和REPARTITION提示。提示名称不区分大小写。
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2023-07-27 16:33:10
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今天仍然处于感冒状态，打开电脑随便写一篇，然后滚回床上休息。我们都知道，在HDFS中不宜存储大量的小文件。所谓小文件，就是大小远小于dfs.block.size的文件。如果有大量小文件的话，会浪费block，使元数据增加，挤占宝贵的NameNode内存。另外，大文件能够发挥磁盘顺序读写的优势，小文件会产生很多随机读写，性能下降。在我们的数仓体系中，有一部分业务的日志数据来源是RocketMQ。我们
本篇文章为Spark shuffle调优系列第一篇，主要分享Spark Shuffle调优之合并map端输出文件。 默认的shuffle过程如下图所示：其中第一个stage中的每个task都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件;第二个stage中每个task会到各个节点上面去拉取第一个stage中每个task输出的，属于自己的那一份文件。问题来了：默认
背景小文件带来的问题对于HDFS从 NN RPC请求角度，文件数越多，读写文件时，对于NN的RPC请求就越多，增大NN压力。从 NN 元数据存储角度，文件数越多，NN存储的元数据就越大。对于下游流程下游流程，不论是MR、Hive还是Spark，在划分分片（getSplits）的时候，都要从NN获取文件信息。这个过程的耗时与文件数成正比，同时受NN压力的影响。在NN压力大，上游小文件多的情况下，下游
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2023-09-08 20:38:04
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# 如何实现“Spark输出合并小文件”
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Spark输出合并小文件”的流程：
```mermaid
erDiagram
|步骤1: 读取数据|
|步骤2: 进行数据处理|
|步骤3: 输出数据|
```
## 每一步的具体操作
### 步骤1: 读取数据
在这一步，我们需要使用Spark的API来读取我们的数据。这里
# Spark SQL 合并小文件
在大数据处理中，通常会遇到大量的小文件的情况，这些小文件可能会影响数据处理的效率和性能。合并小文件是一种常见的优化策略，可以将多个小文件合并为较少的大文件，减少文件数量，提高数据处理的效率。
## 问题描述
在数据处理过程中，通常会使用 Spark SQL 来处理大规模的数据。但是，当数据以大量小文件的形式存储在分布式文件系统（如 HDFS）中时，会导致每
# Spark分区小文件合并
在使用Spark进行大数据处理时，经常会遇到分区数据过多而导致小文件过多的问题。这些小文件会影响作业的性能，增加读取和写入的开销。因此，我们需要将分区小文件合并，以提高作业的效率。
## 为什么要合并小文件
当我们使用Spark处理大规模数据时，数据通常会被划分到多个分区中进行处理。每个分区生成的结果会被写入到不同的文件中。如果分区过多，会导致生成大量的小文件，
# Spark合并小文件程序实现流程
## 1. 理解问题
首先，我们需要明确什么是“Spark合并小文件程序”。在大数据处理中，由于数据量巨大，会产生很多小文件，这些小文件会降低Spark的性能。因此，我们需要将这些小文件合并成较大的文件，以提高Spark的处理效率。
## 2. 实现步骤
下面是实现“Spark合并小文件程序”的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
Spark SQL小文件小文件是指文件大小显著小于hdfs block块大小的的文件。过于繁多的小文件会给HDFS带来很严重的性能瓶颈，对任务的稳定和集群的维护会带来极大的挑战。由于Spark本身并不支持小文件合并功能，小文件问题日益突出。Spark为什么会产生小文件Spark生成的文件数量直接取决于RDD里partition的数量和表分区数量。注意这里的两个分区概念并不相同，RDD的分区与任务并
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2023-07-27 16:13:00
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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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调优参数：Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会**增加hash分桶数，严重影响性能。在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产
为了优化Spark应用提升运行速度，一般会把数据缓存到内存 或者 开启一些试验特性进行优化。本篇就来说说Spark SQL中的一些优化参数。1 缓存Spark SQL支持把数据缓存到内存，可以使用 spark.catalog.cacheTable("t") 或 df.cache()。这样Spark SQL会把需要的列进行压缩后缓存，避免使用和GC的压力。可以使用 spark.catalog.unc
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2023-09-06 22:19:31
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性（1）一组分片（Partition），即
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
原创
2022-01-04 22:20:00
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# Spark SQL 读合并小文件的全面指南
在大数据处理的场景中，许多小文件可能带来性能问题，例如，占用过多的内存，导致处理效率低下。为了解决这个问题，我们可以利用Apache Spark SQL来读和合并小文件。本文将为您详细介绍这一过程，包括处理步骤、代码示例以及配图。
## 流程概述
在实现“Spark SQL 读合并小文件”的时候，可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Branch：spark-3.0 有不对的地方欢迎各位大佬批评指正！相关参数： spark.sql.adaptive.enabled AQE是否开启 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled 分区合并是否开启 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum 合并后最小的分区数，下文我们简称
# Spark Reduce合并小文件参数详解
在大数据处理的过程中，尤其是在使用Apache Spark时，小文件问题是一个常见而又棘手的挑战。小文件不仅会增加存储的开销，还会导致MapReduce作业的性能下降。为了解决这个问题，Spark提供了一些方法来合并小文件，使得数据处理更加高效。本文将深入探讨如何利用Spark中的`reduce`和其他参数合并小文件，并通过代码示例和序列图进行说明
# Spark RDD合并读取小文件的实现
## 简介
在Spark中，当需要处理大量小文件时，直接读取这些小文件可能会导致性能问题。为了提高效率，我们可以将小文件合并成一个或多个较大的文件，然后再进行读取和处理。本文将介绍如何使用Spark来合并读取小文件，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取小文件] --> B[合并小
原创
2023-10-08 14:57:54
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