hdfs的小文件治理
1. 有没有问题
· NameNode存储着文件系统的元数据，每个文件、目录、块大概有150字节的元数据；
· 因此文件数量的限制也由NN内存大小决定，如果小文件过多则会造成NN的压力过大
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2023-07-12 08:38:07
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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
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2024-02-28 11:07:50
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作者：梁世威“ 对 spark 任务数据落地(HDFS) 碎片文件过多的问题的优化实践及思考。”此文是关于公司在 Delta Lake 上线之前对Spark任务写入数据产生碎片文件优化的一些实践。形成原因数据在流转过程中经历 filter/shuffle 等过程后，开发人员难以评估作业写出的数据量。即使使用了 Spark 提供的AE功能，目前也只能控制 shuffle read
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2023-08-08 11:38:59
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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
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2024-06-11 12:57:39
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HDFS存储小文件的弊端： 每个文件均按照块存储，每个块的元数据存储在Namenode的内存中，因此HDFS的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量小文件会消耗NameNode中的大部分内存。在后期大量的小文件如果不做处理的话，在进行mr运算时会开启大量的mapTask任务，每个小文件会开启独立的mapTask任务，造成资源的浪费。 但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关
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2023-07-12 12:37:05
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为什么hdfs不适合小文件的存储？1.因namenode将文件系统的元数据存放在内存中，因此存储的文件数目受限于 namenode的内存大小。HDFS中每个文件、目录、数据块占用150Bytes。如果存放1million的文件至少消耗300MB内存，如果要存 放1billion的文件数目的话会超出硬件能力 2.HDFS适用于高吞吐量，而不适合低时间延迟的访问。如果同时存入1million的fil
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2023-08-16 11:39:31
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文章目录1.1 hdfs为什么不能小文件过多？1.1.1 概念1.1.2 发生的问题1.1.3 hadoop的默认内存大小和预估能够存储的文件数量1.1.4 修改namenode datanode的内存1.2 flume、hive、 tez、 hbase、 spark、 flink 写数据到hdfs分别怎么解决小文件？1.2.1 flume1.2.2 hive1.2.3 tez1.2.4 hba
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2023-08-29 13:54:28
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在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
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spark小文件处理一、问题二、解决思路2.1 spark 计数方式2.2 计数部分代码实现2.3 性能影响评估三、总结 一、问题某个需求流程处理在上传s3阶段会使用spark 计算写入的数据，但是由于spark写入时是使用的默认分区200，虽然部分数据进行了分区数的处理，但是分区数效果不好。还是会存在几G或者更小十几M每个文件的情况，希望的是有一个通用的处理方式。二、解决思路使用spark 数
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2023-08-29 00:12:44
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我们知道，HDFS 被设计成存储大规模的数据集，我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据（比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上）全部都是由 NameNode 节点维护，为了达到高效的访问，NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条信息大
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2023-08-08 15:55:52
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Spark读取HDFS目录，若该目录下存在大量小文件时，每个文件都会生成一个Task，当存在大量任务时，可能存在性能不足的问题，可以使用CombineTextInputFormat类代替TextInputFormat类进行优化，同时配合使用hadoop参数mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsizeimport org.apache.hadoop.io
原创
2022-03-28 10:46:07
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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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[size=large]前提Spark集群已经搭建完毕,如果不知道怎么搭建
注意提交作业，需要使用sbt打包成一个jar，然后在主任务里面添加jar包的路径远程提交即可，无须到远程集群上执行测试，本次测试使用的是Spark的Standalone方式
sbt依赖如下：
[/size]
name := "spark-hello"
version
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2024-07-24 08:48:35
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flume----HDFS sink 启动时产生大量小文件处理办法 1.问题背景通过flume直接上传实时数据到hdfs，会常遇到的一个问题就是小文件，需要调参数来设置，往往在生产环境参数大小也不同1.flume滚动配置为何不起作用？2.通过源码分析得出什么原因？3.该如何解决flume小文件？2. 过程分析接着上一篇，本人在测试hdfs的sink，发现sink端的文件滚动配置项起不到任何作用，配
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2024-04-19 09:02:34
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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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HDFS是什么HDFS是Hadoop distributed file system的的缩写，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的分布式文件系统。HDFS的优势高容错性与恢复机制raid1，独立冗余磁盘阵列。会有多个副本存储在hdfs中，提高容错性。可以通过其他副本进行恢复。适合大数据处理能够存储百万规模以上的文件数据。处理数据的大小可以达到PB的级别
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2024-03-19 17:32:11
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# 如何使用Spark读取HDFS中的小文件
## 1. 流程概述
在使用Spark读取HDFS中的小文件时，我们通常会遇到性能问题，因为小文件数量过多会导致Spark作业运行缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用`wholeTextFiles`方法将小文件合并成更大的文件，然后再进行处理。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取HD
原创
2024-06-20 03:21:03
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hive优化二. 小文件的处理方式2.1. HDFS上现存的小文件问题 : HDFS集群上目前存在的大量小文件解决 : 不定期调用HDFS和sync()方法 和 append()方法, 整理小文件生成大文件2.2. MapReduce上的小文件上面已经描述过，一个文件对应启动一个mapTask，则小文件太多，会带来相应的很多问题。处理方式如下:2.2.1. Hadoop Archive(略)2.2
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2024-02-19 13:01:46
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性（1）一组分片（Partition），即
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2024-06-17 11:06:41
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1. Flume配置 a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.channels=c1
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2024-05-06 16:33:32
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