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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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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[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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小文件是 Hadoop 集群运维中的常见挑战，尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。如果处理不好，可能会导致许多并发症。Hadoop集群本质是为了TB,PB规模的数据存储和计算因运而生的。为啥大数据开发都说小文件的治理重要，说HDFS 存储小文件效率低下，比如增加namenode负载等，降低访问效率等？究竟本质上为什么重要？以及如何从本质上剖析小文件，治理小文件呢？今天就带你走进小文件的世界。
概述HDFS小文件是指文件远远小于HDFS配置的block文件大小的文件。在HDFS上中block的文件目录数、或增删改查操作等都是存储在内存中，以对象的方式存储，每个对象约占150byte。若大量的小文件存储占用一个block，则会占用大量内存。常见方案小文件上传时合并上传Hadoop Archive方式Sequence file方式小文件上传时合并上传将本地的小文件合并，上传到H
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2023-10-02 20:51:23
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从数据处理的方式角度:流式: 一条数据一条数据的处理 微批量: 一小批一小批的处理 批量: 一批数据一批数据的处理(Spark)从数据处理的延迟角度 离线: 数据处理的延迟是以小时,天为单位 准(近)实时: 以秒为单位 实时:延迟以毫秒为单位,Spark是一个批量数据处理的离线数据分析框架 为了适应实时分析的场景,创建新功能模块,SparkStreaming SparkStreaming 微批次
# Spark 合并小文件的处理方法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。一个常见问题是“小文件”，即大量小文件导致任务执行效率低下。本文将教你如何在 Spark 中合并这些小文件。
## 整体流程
首先，我们来概述处理“小文件”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
# 如何在Spark中合并小文件
在大数据处理的场景中，我们经常会发现小文件过多的问题。处理小文件不仅会消耗更多的系统资源，还会影响Spark应用的性能。为了提高处理效率，合并小文件是一个常见的解决方案。本篇文章将指导你使用Spark来实现小文件的合并，下面是详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
我们将整个流程分为几个主要步骤，以下是步骤概览表：
| 步骤 | 描述 |
|------|
LOSF(lots of small files）问题是很多互联网企业都会遇到的, 文本、图片、音乐是典型的小文件应用场景，比如58同城、淘宝网、虾米网、汽车之家等网站都是有海量小文件存储需求的。 小文件存储问题集中表现在如下几个方面：1. 小文件太多，单机无法存储 2. 小文件的存取性能 3. 小文件的高效备份与恢复 对于问题1，主要是借助分布式技术来解决，单机存储不了，就将数据分散存储到多台
磁盘：
heads/sectors/cylinders，分别就是磁头/扇区/柱面，每个扇区512byte（现在新的硬盘每个扇区有4K）
文件系统：
文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据，太慢了，所以有了block（块）的概念，它是一个块一个块的读取的，block才是文件存取的最小单位。
文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成。
HDFS:
默认文件大小64M（或者是128M）
h
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2019-01-04 17:20:00
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2评论
hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/tmpdata/* | hdfs dfs -put - /user/hive/warehouse/test.db/tmpfile
原创
2021-06-21 17:43:04
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hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/tmpdata/* | hdfs dfs -put - /user/hive/warehouse/test.db/tmpfile
原创
2022-01-07 16:05:22
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HDFS小文件的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
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2023-10-15 01:13:27
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今天仍然处于感冒状态，打开电脑随便写一篇，然后滚回床上休息。我们都知道，在HDFS中不宜存储大量的小文件。所谓小文件，就是大小远小于dfs.block.size的文件。如果有大量小文件的话，会浪费block，使元数据增加，挤占宝贵的NameNode内存。另外，大文件能够发挥磁盘顺序读写的优势，小文件会产生很多随机读写，性能下降。在我们的数仓体系中，有一部分业务的日志数据来源是RocketMQ。我们
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2023-11-20 10:14:18
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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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2023-07-27 16:33:10
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不多说，直接上代码。 代码版本1 1 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7;
2
3 import
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2023-10-21 18:54:56
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背景小文件带来的问题对于HDFS从 NN RPC请求角度，文件数越多，读写文件时，对于NN的RPC请求就越多，增大NN压力。从 NN 元数据存储角度，文件数越多，NN存储的元数据就越大。对于下游流程下游流程，不论是MR、Hive还是Spark，在划分分片（getSplits）的时候，都要从NN获取文件信息。这个过程的耗时与文件数成正比，同时受NN压力的影响。在NN压力大，上游小文件多的情况下，下游
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2023-09-08 20:38:04
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# Spark SQL 小文件合并指南
在大数据开发中，常常会遇到“小文件”问题，这会影响到数据处理的性能。Spark SQL 提供了有效的方法来解决这个问题。本文将指导你了解小文件合并的流程，并通过代码实例帮你实现这一功能。
## 合并小文件的流程
以下是合并小文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化 Spark 会话 |
| 2
# Spark SQL小文件合并：提高数据处理效率
在大数据处理的过程中，文件的管理和组织极为重要。尤其是在使用Apache Spark进行数据分析时，如何有效利用资源，减少文件数量，提升处理效率成为了一个关键问题。本文将主要讨论Spark SQL中小文件的合并问题，以及针对这一问题我们可以采取的解决方案，并提供相关的代码示例和图示。
## 一、小文件生成的背景
在数据处理的流程中，由于多个
# Spark 小文件合并参数实践指南
在大数据处理中，Spark作为处理框架，常常会遇到小文件问题。小文件会导致Spark处理的效率大大降低，因此合并小文件是提高性能的一种常见手段。在这篇文章中，我们将系统地讲解如何在Spark中实现小文件的合并，包括具体的步骤和代码实现。
## 整体流程
以下是实现Spark小文件合并的整体流程：
| 步骤 | 描述
