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 hadoop . 及其以上版本有这个类,虽然 . 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: 如果设置了CombineTextInputFormat而不配置分片大小的参数,所有输入会合并为一个文件,也就是说,不管你数据多大,只有一个Map,血泪的教 ...
2017-04-19 10:46 0 7557 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 ...
package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...
历时一个星期的讨论与开发,终于得出了一个合并小文件的雏形。 作为一个开发新生代,实属不易,发布出来与大家共勉。 思路: 这个思路是我与一个大佬一起完成的。接到合并小文件的任务以后,我们开始再网上各种找资料,跟朋友沟通学习。其中在网上找到了一篇博客写的很好: https ...
spark合并小文件有两种办法,分别针对spark core和spark sql #######一、设置spark配置文件的属性(spark sql) example: 这里表示shuffle时自动分区为5个分区 #######二、对DataFrame或者RDD之后调用如下方法重新 ...
一、需求背景 App端的埋点日志通过LogerServer收集到Kafka,再用Flink写入到HDFS,按天或天加小时分区,文件格式为text 或者Parquet,Checkpoint间隔为5分钟,Sink 并行度为10,每个小时产生600个小文件,由于数据量大,每天几十亿的数据,产生的小文件 ...
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 ...
package spark10.access import java.text.SimpleDateFormatimport java.util.Date import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import ...