背景最近在做数仓宽表开发时，发现某些表的在hadoop（命令：hdfs dfs -ls）上小文件特别多，整体数据量不大，每个分区却有几百个小文件。而小文件太多带来的主要影响是：1、占用过多的nameNode 资源，影响hadoop集群稳定性。一个小文件需要在nameNode中维护一份元数据（目录、大小、权限等信息） ，占用的资源是 150字节（Byte），100个小文件则占用 14.6KB。如果每
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2023-08-18 22:57:13
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一：概述在大多数情况下，如果使用MapReduce进行batch处理，文件一般是存储在HDFS上的，但这里有个很重要的场景不能忽视，那就是对于大量的小文件的处理（此处小文件没有确切的定义，一般指文件大小比较小，比如5M以内的文件），而HDFS的文件块一般是64M，这将会影响到HDFS的性能，因为小文件过多，那么NameNode需要保存的文件元信息将占用更多的空间，加大NameNode的负载进而影响
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2023-08-09 23:30:49
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# 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
# 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
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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hdfs小文件使用fsimage分析实例1 小文件来源分析1.1 数据主要来源：2 处理方案2.1 实时计算任务2.2 hive做优化，小文件做合并:2.2.1 已有数据2.2.2 新接入数据做数据合并后在load进hive新表dwd层及以后可以通过设置这些参数。2.2.3 mapreduce 定义规范3fsimage 离线分析hdfs内容3.1创建hive表 存储元数据，做分析用3.2 处理f
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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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 
# 如何在HBase中处理小文件
## 介绍
在HBase中处理小文件是一个常见的问题。由于HBase是一个面向大数据的分布式数据库，它更适合存储大型数据。然而，有时候我们可能会遇到很多小文件，这可能会导致性能下降和资源浪费。因此，我们需要一种解决方案来处理HBase中的小文件问题。
本文将介绍如何处理HBase中的小文件。我们将先讨论解决问题的整体流程，然后逐步详细说明每个步骤所需的代码和
原创
2023-09-01 13:14:52
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数据修改 小史：不过吕老师，我还有问题啊，我记得 HDFS 是不能随机修改文件的，只能追加，那么 HBase 里的数据是不是写了之后就不能改也不能删除呢？ 吕老师：删除同样是追加一条版本最新的记录，只不过标记这个数据被删除而已，查询的时候，看到版本最新的记录是数据删除，就知道这个数据被删了。
当Hive输入由很多个小文件组成，由于每个小文件都会启动一个map任务，如果文件过小，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OOM。 为此，当我们启动一个任务，发现输入数据量小但任务数量多时，需要注意在Map前端进行输入合并 当然，在我们向一个表写数据时，也需要注意输出文件大小 1. Map输入合并小文件 对应参数： set mapred.max.split.
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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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
HRegoin Server上的storefile文件是被后台线程监控的，以确保这些文件保持在可控状态。磁盘上的storefile的数量会随着越来越多的memstore被刷新而变等于来越多——每次刷新都会生成一个storefile文件。当storefile数量满足一定条件时（可以通过配置参数类调整），会触发文件合并操作——minor compaction，
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2023-07-14 22:16:36
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背景Hivequery将运算好的数据写回hdfs(比如insert into语句)，有时候会产生大量的小文件，如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的map task，耗费大量集群资源，而且小文件过多会对namenode造成很大压力。所以Hive在正常job执行完之后，会起一个conditional task，来判断是否需要合并小文件，如果满足要
HDFS小文件问题1.小文件是什么？ 上传到HDFS的文件大小， 明显小于HDFS默认的block块的大小的文件（比如默认的block大小是128MB，上传的文件大小只有10KB，则这样的文件就是小文件）。 小文件会给HDFS的扩展性和性能带来一个很严重的问题，在HDFS中，任何的文件、目录或者block在内存中都是以对象的形式存储的，每个对象都占用 大约150Byte， 比如有一千万个小文件，每
# 解决HBase的小文件问题
在使用HBase时，我们经常会遇到一个常见的问题，即小文件问题。小文件问题是指在HBase中存储的数据过于碎片化，导致文件数量庞大，影响系统性能。本文将介绍HBase的小文件问题，并提供一种解决方案。
## 什么是HBase的小文件问题？
HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，其底层存储数据是通过HDFS文件系统。由于HDFS是针对大文件进行优化的，
使用flume将数据写到HDFS上，出现大量的不到1kb的小文件。 危害：占用NameNode内存 n*150字节 （采用har归档：hadoop archive -archiveName **.har -p /输入路径 /输出路径） 增加切片个数 n个maptask 产生原因： hdfs.roll ...
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2021-08-18 15:32:00
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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
# 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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