Hadoop案例之自定义分片策略解决大量小文件问题1.默认的分片策略TextInputFormat应该都知道默认的TextInputFormat是一行行的读取文件内容，这对于一个或几个超大型的文件来说并没有什么问题，但是在实验读取大量小文件的时候，性能及其低下。1.1实验过程分别有5个文件夹，每个文件夹下有不同数量（1-2千个）的小文件（10+k大小），总量大概有8k+个文件，使用CLI命令上传到
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2023-07-24 10:09:19
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(一) Map输入数据块的切分算法（基于hadoop源码 1.0.1）：
（1）分片算法 MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit数。hadoop中切片大小主要由以下几个因素：blockSize:块大小minSize:最小分片大小，由参数
1、hdfs-site.xml# 副本数
dfs.replication=2
# 数据块大小
dfs.blocksize=134217728
# 磁盘选择策略：DataNode 将会使用 volume 选择策略来为这个块选择存储的地方
dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy=org.apache.hadoop.hdfs.server.datano
文章目录一、切片1. FileInputFormat的切片策略(默认)2. 从Job的配置中获取参数3. TextInputFormat判断文件是否可切4.片大小的计算5.片和块的关系二、常见的输入格式1. TextInputFormat2. NlineInputFormat3. KeyValueTextInputFormat4. ConbineTextInputFormat三、关键设置1.如何
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2023-07-12 12:19:02
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一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为： 一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例 二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下： 1.简单地按照文件的内容长度进行切片 2.切片大小默认是data
Hadoop之HDFS分布式文件系统 特点：高容错性：多副本策略高扩展性：可部署在廉价的机子一、组成架构NameNode存储数据块存放位置的元数据（映射信息）配置副本策略管理HDFS的命名空间处理Client的请求DataNode数据存储的节点，以文件块的形式进行存储，分布在不同机架，节点上执行数据块的读/写任务块的大小可以通过配置参数 ( dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoo
数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题。对应大数据行业，处理的数据量可能都是BP或者TP级的，需要多台机器进行集群处理，如果存在分配不合理的情况，就会极大的影响集群任务处理的效率。故数据倾斜，就是由于数据处理任务在任务分配时，对拥有相同处理资源的机器，数据量分配不均造成的集群整体处理效率低下的问题。Hadoop的数据分配主要有数据分片，数据分区和数据下载，
1.分片（splits）相关概念由InputFormat这个接口来定义的，其中有个getSplits方法。这里有一个新的概念：fileSplit。每个map处理一个fileSplit，所以有多少个fileSplit就有多少个map（map数并不是单纯的由用户设置决定的）。 我们来看一下hadoop分片splits的源码：long goalSize = totalSize / (numSplits
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2023-07-20 17:15:24
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Hadoop采用的是分布式并行计算的模式来处理大数据，在处理时必然要对数据进行分片，将数据由大化小，将一个大的任务化为几个小的任务，这就是hadoop处理大数据的核心思想。 这里要讨论的是hadoop对数据进行分片的方案，这里的分
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2023-07-14 15:20:17
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HDFS前言HDFS：Hadoop Distributed File System ，Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题设计思想1、分散均匀存储 dfs.blocksize = 128M2、备份冗余存储 dfs.replication = 3在大数据系统中作用为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。重点概念文件切块，副本存放
在前面一篇文章中（hadoop2.7之作业提交详解（上））中涉及到文件的分片。JobSubmitter.submitJobInternal方法中调用了int maps = writeSplits(job, submitJobDir); //设置map的数量，而map的数量是根据文件的大小和分片的大小，以及文件的数量决定的接下来我们看一下JobSubmitter.writeSplits方法： pr
MapReduce: MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元，包括：输入数据，MapReduce程序和配置信息 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为 输入分片(input split)或 简称 "分片" Hadoop为每个分片构建
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2023-08-06 10:20:56
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mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。 输入分片（input split）：InputSplit是Hadoop定义的用来传送给每个单独的map的数据，在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split
CombineTextInputFormat切片机制关于大量小文件的优化策略 1）默认情况下TextInputformat对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个maptask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的maptask，处理效率极其低下。2）优化策略 （1）最好的办法，在数据处理系统的最前端（预处理/采集），将小文件先合并成大文件，再上传到HDF
# Hadoop中常见的输入分片策略
在Hadoop中，输入数据通常会被划分为多个分片（input splits），以便在集群中并行处理。这些分片可以根据不同的策略进行划分，以实现更高效的数据处理和计算。下面介绍一些常见的Hadoop输入分片策略及其代码示例。
## 1. 默认分片策略
默认情况下，Hadoop使用的是FileInputFormat类来进行输入数据的分片，默认的输入分片大小是
Hadoop InputFormat介绍1 概述我们在编写MapReduce程序的时候，在设置输入格式的时候，会调用如下代码：job.setInputFormatClass(KeyVakueTextInputFormat.class)通过上面的代码来保证输入的文件是按照我们想要的格式被读取，所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInpu
和数据库中的表空间类似，不过分片是为每个索引设置，一个索引可以有多个分片，分片分为主分片和副本分片，主分片和副本分片类
# HBase 分片策略实现
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现 HBase 分片策略。在开始之前，让我们先了解一下整个流程，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 HBase 分片策略的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建 HBase 表 |
| 步骤2 | 配置表的分区策略 |
| 步骤3 | 设置分
# 实现Mysql分片策略
## 概述
在实际开发中，当数据库中的数据量过大时，为了提高查询效率和负载均衡，通常会对数据库进行分片存储。在Mysql中实现分片策略可以通过使用分布式数据库中间件来实现，比如使用MySQL Proxy或者使用中间件工具如MyCAT等。
### 步骤概览
下面是实现Mysql分片策略的主要步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
# MongoDB分片策略
## 概述
MongoDB是一种非关系型数据库，它具有水平扩展的能力，可以通过分片来分散数据负载和提高性能。分片是将数据库水平划分为多个部分，分布在不同的服务器上。在分片环境中，每个分片服务器都存储部分数据，从而实现高并发和大规模数据存储的需求。
本文将介绍MongoDB的分片策略，包括如何创建分片集群、选择分片键、路由查询等内容。我们还将通过代码示例来说明每个步
原创
2023-08-29 10:52:08
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