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: www.cnblogs.com heguoxiu p .html 这篇博客已经很完善了,但是我们后边并没有完全按照他的思路来,其 ...
2019-12-12 13:44 0 288 推荐指数:
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 ...
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 ...
package spark10.access import java.text.SimpleDateFormatimport java.util.Date import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import ...
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 ...
增加。 小文件带来的问题 关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章。简单来说 ...
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 ...