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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SparkSql在执行Hive Insert Overwrite Table 操作时 ，默认文件生成数和表文件存储的个数有关，但一般上游表存储个数并非下游能控制的，这样的话得考虑处理小文件问题。小文件产生原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 ，spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小
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2023-08-14 13:19:21
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1.大量小文件影响 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NameNode内存大小决定，如果小文件过多则会造成NameNode的压力过大，且hdfs能存储的数据量也会变小2.HAR文件方案 本质启动mr程序，需要启动yarn 用法：archive -archiveName <NAME>.har -p <
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2023-07-14 19:38:21
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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
本篇文章为Spark shuffle调优系列第一篇，主要分享Spark Shuffle调优之合并map端输出文件。 默认的shuffle过程如下图所示：其中第一个stage中的每个task都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件;第二个stage中每个task会到各个节点上面去拉取第一个stage中每个task输出的，属于自己的那一份文件。问题来了：默认
一、hive小文件 Hive的数据存储在HDFS，它对大文件的处理是非常高效的，如果合理配置文件系统的块大小，NameNode可以支持很大的数据量。HDFS主要分为NameNode，DataNode，SecondaryNameNode。 简单来说，HDFS数据的文件元信息，包括位置、大小、分块
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2023-08-18 23:03:56
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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1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。
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2023-07-24 11:26:03
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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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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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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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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
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
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2023-07-12 14:18:37
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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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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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近期在做的一个项目会用到rsync推送小文件，一开始使用时发现效率并不高，并且如果推送进程过多会导致目的机load飚升、iowait增多，rsync是一个好东西但也要使用得当，遂总结了几条注意事项。 1：同步的时候尽量使用目录同步且单目录里文件不宜过多，否则同步时building file list会比较耗时； 2：目的机的配置对推送效率有很大影响，用150万文件8.3G大小做测试（从4核1
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
一、 上次课回顾第一章：快速入门案例-Spark Streaming运行WC第二章：Spark Streaming基础概念Initializing StreamingContext（初始化Streaming Context）Discretized Streams (DStreams)Input DStreams and ReceiversTransformation on DStream第三章：l
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
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
前言本人集群使用的是cdh5.9.1版本，hive1.1.1，Hadoop2.6。hive中有个数据表有5个分区，每个分区的数据以txt形式存储，大小3G多。想要把当前数据表的数据进行压缩，存储到以orc格式存储的数据表中去。问题使用insert语句将数据进行迁移时，发现orc格式的表中的分区文件达到了10多个，每个文件大小平均20MB。HDFS的多个小文件对于namenode的压力很大，而且在执
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2023-07-12 21:17:32
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