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 ...
本文翻译自如下网址:http: jugnu life.blogspot.com 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,如果你已经知道了其中的详细情况,你可以直接跳到解决方法部分。 问题 每一个比block size小的文件都会消耗掉一个完整bloc ...
2013-09-01 23:27 0 4189 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 ...
Hive小文件产生的原因 一方面hive数据仓库中汇总表的数据量通常比源数据少的多,而且为了提升运算速度,我们会增加Reduce的数量,Hive本身也会做类似的优化----Reducer数量等于源数据的量除以hive.exec.reducers.bytes.per.reduce所配置的量 ...
5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件。实际上大数据可以是大量的小文件。比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档。这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术。 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将 ...
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 ...
Hive的后端存储是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。但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小。而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐 ...