MapReduce优化优化（1）资源相关参数：以下参数是在自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限（单位:MB），默认为 1024。如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上
# Spark生成文件大小控制
在使用Apache Spark进行大数据处理时，生成的输出文件大小是一个需要注意的问题。默认情况下，Spark将输出数据存储为多个小文件，这可能会导致文件数量过多、占用过多的存储空间以及文件处理效率低下。为了解决这个问题，可以通过控制文件大小来优化Spark的输出结果。
## 文件大小控制的重要性
生成的文件大小对于文件处理的效率和存储空间的利用率都有很大的影
原创
2023-11-02 10:45:23
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使用spark进行文件过滤ps:分隔线前的内容为4月8日更新
已经将代码整理好上传到github上面该项目链接: 本博客涉及到代码的链接: 注意: 本博客发布的时候所用的spark版本是1.6版本 上传到github上面使用的spark版本是2.4版本(与时俱进) 所以部分测试结果稍有差别,这是spark版本(源码不同)导致的 但是实现方式是一样的, 博客代码和github代码均已经过测试,请放心
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2.&nbs
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2023-07-14 23:15:11
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在有些时候，想要控制hql执行的mapper,reducer个数,reducer设置过少，会导致每个reducer要处理的数据过多，这样可能会导致OOM异常，如果reducer设置过多，则会导致产生很多小文件，这样对任务的执行以及集群都不太好.通常情况下这两个参数都不需要手动设置，Hive会根据文件的大小和任务的情况自动计算,但是某些特殊情况下可能需要进行调优，下面列举两个常用的调优场景看看这两个
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2023-07-14 12:26:53
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自定义输出和输入类型介绍我们在使用MapReduce处理需要两次聚合的数据时,我们会进行两次输出,第二次输出的结果是读取第一次输出的结果进程聚合处理的,但我们只需要看到第二次的聚合的结果就可以了,第一次聚合的结果我们是否能看懂都无所谓, 此时我们在进行第一次输出时,我们可以将输出类型由原来(当我们未自定义时默认的输入和输出类型都是TextInputFormat和TextOutputFormat)改
小文件是数仓侧长期头痛问题，它们会占用过多的存储空间，影响查询性能。因此，我们需要采取一些措施来对小文件进行治理，以保证Hive的高效性和稳定性。在本文中，我将介绍Hive中小文件治理的方法和技巧，希望对大家有所帮助。01背景小文件是如何产生的：日常任务及动态分区插入数据（使用的Spark2 MapReduce引擎），产生大量的小文件，从而导致Map数量剧增；Reduce数量越多，小文件也越多(R
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2023-08-02 21:18:22
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针对hive on mapreduce1：我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并：
原创
2020-08-03 18:21:00
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mybatis generator插件中，如果 mysql数据表中的字段是用下划线划分的(个人一般都是喜欢这么创建表的字段，如：company_name），那么生成的Vo中会自动对应为companyName；但是有时候表不是你设计的，全是这种格式的carBrandName或者是carbrandname，在生成对应的Vo时会是这样：carbrandname解决：在generatorConfig.xm
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2023-05-11 11:59:16
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http://19950603.blog.51cto.com/9921553/1616569
原创
2023-05-10 09:49:05
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1. 前言本文从基础知识开始系统的描述了.Net大文件上传解决方案，希望给有需要的人提供帮助，同时介绍了IIS、Http管道、Asp.Net管道一些相对较底层知识，个人能力有限，不足之处请及时指正。2. HTTP管道2.1. ISAPI当用户在浏览器中键入一个URL、点击一个超链接或提交一个HTML表单，在服务器端，IIS5或IIS6将会收到这个请求，并根据请求URL的扩展名不同交由不同的ISAP
# 如何实现Java写文件并控制文件大小
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现的流程。下面是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建文件输出流 |
| 2 | 写入数据到文件 |
| 3 | 判断文件大小 |
| 4 | 控制文件大小 |
| 5 | 关闭文件输出流 |
## 二、具体步骤
### 步骤1：创建文件输出流
1.shuffle简图2.shuffle细节图分区用到了分区器，默认分区器是HashPartitioner源码：public class HashPartitioner<K2, V2> implements Partitioner<K2, V2> {
public void configure(JobConf job) {}
/** Use {@link Obj
业务处理中，往往需要上传附件，文件过大就会遇到如下图的错误提示； 为了实现对资源合理化利用控制的目的，我们需要一个及时调整上传文件大小的功能，
原创
2015-10-21 15:28:53
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# Python 字节转换成文件大小
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何将字节转换成文件大小。在这篇文章中，我将按照以下步骤来教你实现这个功能：
1. 获取输入的字节数量
2. 判断字节数量的大小单位
3. 根据单位转换字节数量为对应的文件大小
接下来，让我们逐步实现这些步骤。
## 1. 获取输入的字节数量
首先，我们需要获取用户输入的字节数量。在 Python 中，我们可以使用
# Java生成文件控制文件权限
在Java中，如果我们需要创建文件并设置文件权限，有几种常见的方式可以实现。本文将介绍如何使用Java代码生成文件并控制文件权限，并提供相应的代码示例。
## File类
Java中的`File`类是操作文件和目录的主要类之一。通过`File`类，我们可以创建、删除和重命名文件，还可以获取文件的属性和权限。
### 创建文件
要创建文件，我们可以使用`F
1）map阶段： 在这个阶段主要分如下的几个步骤read，map,collect，溢写，combine阶段。 ①：在read阶段，maptask会调用用户自定义的RecordReader方法，在splitInput中解析出一个个的key-value对。②：在map阶段，maptask会接受由前面读取来的数据，然后按照所需的逻辑对数据进行加工处理，形成新的key-value对。③：在collect阶
# 如何实现hive落表文件大小控制
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开始
开始 --> 创建表 --> 设定表文件大小控制 --> 完成
```
## 2. 具体步骤
```mermaid
flowchart TD
A[创建表] --> B[设定表文件大小控制]
B -->
## Hive控制落HDFS文件大小
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现在Hive中控制落HDFS文件大小的方法。下面将分为以下几个步骤来进行讲解：
1. 创建Hive表
2. 导入数据
3. 执行插入操作
4. 检查文件大小
5. 压缩文件
### 1. 创建Hive表
首先，我们需要创建一个Hive表。在Hive中，我们可以使用`CREATE TABLE`语句来创建表。例如，
# Java流式上传文件大小控制
## 概述
本文旨在教给刚入行的开发者如何实现Java流式上传文件大小控制。首先，我们会介绍整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我们会详细解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和代码注释。
## 流程概览
下面的表格展示了实现Java流式上传文件大小控制的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建MultipartC
