1、背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件、目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节。 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G ...
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。 ,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 r . . cn hdfs shell.html 使用方法:hado ...
2013-03-08 20:33 1 19752 推荐指数:
1、背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件、目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节。 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G ...
一.输入文件类型设置为 CombineTextInputFormat hadoop spark (hadoop2.7及其以上版本有这个类,虽然2.6也可能用这个类,但不兼容,会出一些bug导致任务失败;或者直接就报错找不到类) 二.再配置以下参数 ...
项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小文件是128M。然而每一个存储在HDFS中的文件、目录和块都映射为一个对象,存储 ...
本文翻译自如下网址:http://jugnu-life.blogspot.com/2013/01/merging-small-files-in-hadoop.html,如需转载,请注明出处,谢谢! 在讲述如何解决这个问题(小文件问题)之前,我们先总结一下问题是什么和它为什么会成为一个问题 ...
不多说,直接上代码。 代码版本1 ...
背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍。如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率。 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1、生成文件 查找文件 ...
不多说,直接上代码。 Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat。 Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR ...
场景 合并小文件,存放到HDFS上。例如,当需要分析来自许多服务器的Apache日志时,各个日志文件可能比较小,然而Hadoop更合适处理大文件,效率会更高,此时就需要合并分散的文件。如果先将所有文件合并,在复制上传到HDFS上的话,需要占用本地计算机的大量磁盘空间。采取在向HDFS复制上传 ...