众所周知,Hadoop对处理单个大文件比处理多个小文件更有效率,另外单个文件也非常占用HDFS的存储空间。所以往往要将其合并起来。1,getmergehadoop有一个命令行工具getmerge,用于将一组HDFS上的文件复制到本地计算机以前进行合并参考:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/hdfs_shell.html使用方
转载 2024-08-09 14:34:16
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目录HDFS上的小文件问题MapReduce上的小文件问题解决方案第一种情况第二种情况HAR FileSequenceFileHBase HDFS上的小文件问题  首先,在HDFS中,任何一个文件,目录或者block在NameNode节点的内存中均以元数据表示,而这受到NameNode物理内存容量的限制。   其次,处理小文件并非Hadoop的设计目标,HDFS的设计目标是流式访问大数据集(TB
转载 2023-07-12 14:18:37
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一:小文件合并几种方式:1、 在数据采集的时候,客户端就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS2、 在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并3、 在mapreduce处理时,可采用combineInputFormat提高效率二:自定义InputFormat合并小文件通过自定义实现FileInputFormat,设置读取小文件时不进行切
  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(元数据的记录),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。这
转载 2023-10-15 18:54:12
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目录1-背景1.1-造成大量小文件的原因:1.2-小文件的危害:2-解决方案实操2.1-解决方案12.2-解决方案22.3-解决方案33-总结扩展3.1-总结3.2-扩展(map任务数量的准确控制) 1-背景公司数据治理过程中,发现apache hadoop大数据环境下hdfs中有数量惊人的小文件。 如图所示为hdfs的web管理页面:如上图所示可以看到hive中的这个表的20200630这个分
前言hdfs并不擅长存储小文件,因为每个文件最少一个block,每个block的元数据都会在NameNode中占用150byte内存。如果存储大量的小文件,它们会吃掉NameNode节点的大量内存。MR案例:小文件处理方案Hadoop Archive或者HAR,是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具。它能将多个小文件打包成一个HAR文件,这样在减少NameNode内存使用的同时,仍然允
背景: presto计算落地出现了大量的小文件,目前暂时没有发现可以通过参数优化解决,所以开发了小文件合并工具工具架构如下工具主要分为三部分:collector负责将合并规则推送到redis队列,合并规则对象定义如下,public class FileCombineRuleDto { private int fileSize;//默认单位mb private String fil
Hadoop 核心-HDFS 链接:https://pan.baidu.com/s/1OnlZcZlYEj41V9ddZ9pCfA 提取码:o7us1:HDFS 的 API 操作1.1 配置Windows下Hadoop环境在windows系统需要配置hadoop运行环境,否则直接运行代码会出现以下问题:缺少winutils.exeCould not locate executable null \
转载 2023-08-28 16:15:02
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众所周知,Hadoop对处理单个大文件比处理多个小文件更有效率,另外单个文件也非常占用HDFS的存储空间。所以往往要将其合并起来。1,getmergehadoop有一个命令行工具getmerge,用于将一组HDFS上的文件复制到本地计算机以前进行合并参考:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/hdfs_shell.html使用方法:hado
转载 2023-05-30 12:38:03
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众所周知,Hadoop对处理单个大文件比处理多个小文件更有效率,另外单个文件也非常占用HDFS的存储空间。所以往往要将其合并起来。 1,getmerge hadoop有一个命令行工具getmerge,用于将一组HDFS上的文件复制到本地计算机以前进行合并 参考:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/hdfs_shell.html 使用方法
 如何在Hadoop中处理小文件Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 本文约6000字,阅读时间约为15分钟。 1.什么是小文件 小文件一般是指明显小于Hadoop的block size的文件Hadoop的block size一般是64MB,128
## Hadoop合并小文件命令 在使用Hadoop进行大数据处理的过程中,经常会遇到大量小文件的情况。这些小文件会导致Hadoop集群的性能下降,因为每个小文件都需要占用一个Hadoop的数据块,导致存储空间的浪费。为了解决这个问题,我们可以使用Hadoop合并小文件命令来将多个小文件合并成一个或少量的大文件。 ### 合并小文件的需求 在实际应用中,我们常常会遇到以下几种情况需要合并小文
原创 2024-01-14 07:16:19
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## Hadoop合并小文件MapFile 在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,小文件是指文件大小相对较小的文件,通常是几KB或几MB的文件。然而,由于HDFS是为存储大型文件而设计的,它对大量小文件的处理效率较低。因此,当我们在HDFS上存储大量小文件时,会导致资源的浪费和性能下降。为了解决这个问题,我们可以使用Hadoop的MapFile来合并小文件。 ### MapFile的介绍
原创 2024-01-22 05:42:42
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HDFS小文件合并优化我们都知道,HDFS设计是用来存储海量数据的,特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移,HDFS上可能会存在大量的小文件,这里说的小文件指的是文件大小远远小于一个HDFS块(128MB)的大小;HDFS上存在大量的小文件至少会产生以下影响:消耗NameNode大量的内存 延长MapReduce作业的总运行时间本文将介绍如何在MapReduce作业层面上将大量的
小文件治理原因小文件同样需要对应的元数据,过多的小文件元数据浪费内存空间寻址大量小文件浪费时间hadoop archivehadoop archive实际上底层实现是运行了一个MR任务。 官方文档地址:https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hadoop_archives.html治理命令name: 生成的压缩包文件名。文件名必须以.har结尾parent pa
   不多说,直接上代码。                  代码版本1 1 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7; 2 3 import
转载 2023-10-21 18:54:56
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hadoop为什么要合并小文件?        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
Hadoop 分布式文件系统中,小文件通常会被合并成大文件以提高性能和效率。这个过程通常由Hadoop合并工具(如 hadoop fs -merge或hadoop fs -cat)完成。以下是合并小文件成大文件的基本步骤:确定合并策略:首先,需要确定如何合并小文件。一种常见的策略是将多个小文件合并成一个大的输出文件,其中每个小文件的内容被复制到输出文件中。另一种策略是将所有小文件合并到一个输
# Hadoop中的小文件合并:提升大数据处理效率的解决方案 在大数据生态系统中,Hadoop作为一个广泛应用的分布式处理框架,承担着存储和处理海量数据的任务。然而,处理小文件(例如小图片、日志文件等)时,Hadoop面临了一些挑战。这篇文章将讨论小文件问题的根源、影响,并提供一个解决方案,通过小文件合并来提升Hadoop的处理效率。 ## 小文件问题的根源 Hadoop底层采用HDFS(H
原创 8月前
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# Hadoop 合并小文件实操 在大数据处理中,Hadoop 是一个广泛使用的框架,它处理PB级别的大数据并提取有价值的信息。在使用Hadoop的过程中,我们常常会遇到一个问题——小文件问题。小文件不仅浪费存储空间,还会降低MapReduce的处理效率。因此,合并小文件是数据预处理的重要环节之一。 ## 为什么要合并小文件 1. **存储效率**:Hadoop的HDFS文件系统为大文件而设
原创 2024-08-10 07:11:32
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