在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题。 一般情况下通过hive的参数设置: 通过df.repartition(xxx).persist()来实现小文件合并 但是并不是所有的小文件都会合并 ...
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 分钟,Sink 并行度为 ,每个小时产生 个小文件,由于数据量大,每天几十亿的数据,产生的小文件很多,Namenode压力大,影响Hive Sql amp Spark Sql的查询性能。定期对HDFS小文件 ...
2020-06-17 22:12 0 1142 推荐指数:
在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题。 一般情况下通过hive的参数设置: 通过df.repartition(xxx).persist()来实现小文件合并 但是并不是所有的小文件都会合并 ...
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 ...
hive小文件合并。 当使用union all会产生多个文件夹,可以设定distributed by 或者reduce个数。 hive合并。 SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET ...
org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.{SparkConf, ...
文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive ...
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 ...
#!/bin/bash #set -x DB=$1 #获取hive表定义 ret=$(hive -e "use ${DB};show tables;"|grep -v _es|grep -v _hb|grep -v importinfo) for tem in $ret; do ...
前言 有同事问到,Spark读取一张Hive表的数据Task有一万多个,看了Hive表分区下都是3MB~4MB的小文件,每个Task只处理这么小的文件,实在浪费资源浪费时间。而我们都知道Spark的Task数由partitions决定,所以他想通过repartition(num)的方式来改变 ...