package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...

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 ...

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 ...

一、首先使用sparksql读取需要合并的数据。当然有两种情况， 　　一种是读取全部数据，即需要合并所有小文件。 　　第二种是合并部分数据，比如只查询某一天的数据，只合并某一个天分区下的小文件。 二、将读取到的数据写入临时文件中。此处需注意使用coalesce方法对文件进行合并 ...

参考https://www.cnblogs.com/flymin/p/11345646.html 小文件：存储于HDFS中小文件，即指文件的大小远小于HDFS上块（dfs.block.size）大小的文件。 ...

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 ...