5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率。在处理文件中,压缩很重要。在处理Hadoop的文件时,更是如此。为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力 ...
. 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 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,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中。很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的 ...
2014-03-20 06:47 0 3911 推荐指数:
5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率。在处理文件中,压缩很重要。在处理Hadoop的文件时,更是如此。为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力 ...
4.3 抽样(Sampling) 用基于MapReduce的程序来处理TB级的数据集,要花费的时间可能是数以小时计。仅仅是优化代码是很难达到良好的效果。 在开发和调试代码的时候,没有必要处理整个数据集。但如果在这种情况下要保证数据集能够被正确地处理,就需要用到抽样了。抽样是统计学中的一个方法 ...
1. 小文件的产生原因 定义: 当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小(默认128MB)就认定为小文件,否则就是大文件 批处理,离线计算, 会有小文件的产生; 数据处理时,把数据源搬迁到 HDFS,如果数据源本身就是有很多小文件; MapReduce作业 ...
4.2 排序(SORT) 在MapReduce中,排序的目的有两个: MapReduce可以通过排序将Map输出的键分组。然后每组键调用一次reduce。 在某些需要排序的特定场景中,用户可以将作业(job)的全部输出进行总体排序。 例如:需要了解前N个最受欢迎的用户或网页 ...
4.1.2 复制连接(Replication join) 复制连接是map端的连接。复制连接得名于它的具体实现:连接中最小的数据集将会被复制到所有的map主机节点。复制连接有一个假设前提:在被连接的数据集中,有一个数据集足够小到可以缓存在内存中。 如图4.5所示,MapReduce复制连接工作 ...
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。 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 ...
HDFS小文件弊端: HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引,这个索引的大小约为150byte,这样当小文件比较多的时候,就会产生很多的索引文件,一方面会大量占用namenode的内存空间,另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢 ...