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
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
目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入，Kafka中的数据由业务方负责写入，这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算；另一部分数据则经由Flume存储至HDFS，用于数据挖掘或机器学习。HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”，为了保证数据计算过程中的数据完整性（计算某个小时目录中的数据时，该目录的数据全部写入完毕，且不再变化），我们在Flume中加入
spark小文件过多如何解决
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2023-07-06 08:50:01
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目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入，Kafka中的数据由业务方负责写入，这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算；另一部分数据则经由Flume存储至HDFS，用于数据挖掘或机器学习。HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”，为了保证数据计算过程中的数据完整性（计算某个小时目录中的数据时，该目录的数据全部写入完毕，且不再变化），我们在Flume中加入
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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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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2023-08-10 11:39:13
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我们之前的文章《蚂蚁绊倒大象...》介绍过，海量小文件是大数据领域中公认的难题，对时间和性能都可能造成毁灭性打击。本文将继续针对小文件，讲解小文件产生的原因和一些解决办法，希望对大家能有所启发。什么是小文件？在生产中，我们往往将Spark SQL作为Hive的替代方案，以获得SQL on Hadoop更出色的性能。因此，本文所讲的是指存储于HDFS中小文件，即指文件的大小远小于HDFS上块（dfs
使用Adaptive Execution 动态设置Shuffle partition 可控制spark sql小文件问题
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") // 开启sparksql Adaptive Execution 自动设置 Shuffle Reducer.config("spark.sql.adaptive.shuffle.targ
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2021-08-04 14:49:00
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作者：祝威廉，资深数据架构，11年研发经验。同时维护和开发多个开源项目。擅长大数据/AI领域的一些思路和工具。现专注于构建集大数据和机器学习于一体的综合性平台，降低AI落地成本相关工作上。小文件的问题其实以前也一直困扰着我，对于传统数仓，导致小文件多的原因非常多：分区粒度，如果你分区非常多，就会导致更多的文件数产生很多流式程序是只增操作，每个周期都会产生N个文件，常年累月，积石成山。以前为了解决更
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2023-09-06 13:42:49
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概述 HDFS即Hadoop分布式文件系统。源自GFS论文。有以下特点： 1、高容错性的分布式文件系统。 2、可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。 3、易扩展、为用户提供性能不错的文件存储服务。 缺点：&nb
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2023-08-13 22:53:51
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使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，默认情况下会产生非常多的小文件。那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么1h产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，Nam
1.存储大量小文件存在的问题大量小文件的存在势必占用大量的 NameNode 内存 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条记录大约占用150字节的内存空间(该大小与文件、目录及文件块的大小无关)，namenode的内存就会成为HDFS 的横向扩展能力的一个限制因素。如果我们使用 MapReduce 任务来处理这些小文件，因为每个 Map 会处理一个
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2023-07-12 14:47:41
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1）在win7下使用spark shell运行spark程序，通过以下形式读取文件时 sc.sequenceFile[Int,String]("./sparkF") 偶尔会出现“Input path does not exist”，原因是没有使用“file:///”表示文件时本地文件系统上的文件，相对路径形式如下： sc.sequenceFile[Int,String]("file:///.
问题背景： MR计算引擎一般把一次查询切分成多个stage，每个stage是一次MapReduce计算，而MapReduce计算则是将多个Map Task读取到的数据，划分成不同的分区，汇聚到不同的Reduce上进行计算。 Spark计算引擎也是先将一次查询划分成多个stage，各自计算，再写入表中。 文件的平均大小=分区大小/文件数，理想情况下，文件的平均大小在128MB~256MB之间，如果文
引言：在多台机器上分布数据以及处理数据是Spark的核心能力，即我们所说的大规模的数据集处理。为了充分利用Spark特性，应该考虑一些调优技术。本文每一小节都是关于调优技术的，并给出了如何实现调优的必要步骤。 本文选自《Spark GraphX实战》。1 用缓存和持久化来加速 Spark 我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 ：转换函数包含在 RDD 链中，但仅在调用 act
1、概述小文件是指文件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大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间（见参考资料[1][4][
@hive优化 Hive调优，数据工程师成神之路 前言 毫不夸张的说，有没有掌握hive调优，是判断一个数据工程师是否合格的重要指标 hive调优涉及到压缩和存储调优，参数调优，sql的调优，数据倾斜调优，小文件问题的调优等2hive调优数据的压缩与存储格式图片map阶段输出数据压缩 ，在这个阶段，优先选择一个低CPU开销的算法。 set hive.exec.compress.intermedia
# 项目方案：解决Spark保存小文件数量过多的问题
## 问题描述
在使用Spark进行数据处理的过程中，当输出的结果是大量小文件时，会导致文件数量过多，给后续的数据读取和处理带来一定的困扰。因此，我们需要提出一个解决方案来解决这个问题。
## 问题原因分析
在Spark的数据处理过程中，每个Executor会生成多个分区，每个分区会生成一个输出文件。当输入数据量较大，但单个分区的数据量较小
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
