spark sql/hive小文件问题
针对hive on mapreduce 1：我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并： 参数详细内容可参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...
原文：Spark SQL 小文件问题处理
在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性： . Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会 ...
2020-12-17 09:27 0 1066 推荐指数：
相关推荐
spark sql/hive小文件问题
针对hive on mapreduce 1：我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并： 参数详细内容可参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...
Hive如何处理小文件问题？
一、小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增。 2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。 3.数据源本身就包含大量的小文件。 二、小文件问题的影响 1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个 ...
spark小文件合并
org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.{SparkConf, ...
spark小文件过多
什么是小文件？ 生产上，我们往往将Spark SQL作为Hive的替代方案，来获得SQL on Hadoop更出色的性能。因此，本文所讲的是指存储于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。 小文件问题的影响 ...
从源码看Spark读取Hive表数据小文件和分块的问题
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 ...
针对小文件的spark wholeTextFiles()
场景：推送过来的数据文件数量很多，并且每个只有10-30M的大小 spark读取hdfs一般都是用textfile()，但是对于这种情况，如果使用textFile默认产生的分区数将与文件数目一致，产生大量的任务。 对应这种小文件，spark提供了一个特殊的api ...
hadoop spark合并小文件
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 ...