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 ...
. 引入 Apache Hudi是一个流行的开源的数据湖框架,Hudi提供的一个非常重要的特性是自动管理文件大小,而不用用户干预。大量的小文件将会导致很差的查询分析性能,因为查询引擎执行查询时需要进行太多次文件的打开 读取 关闭。在流式场景中不断摄取数据,如果不进行处理,会产生很多小文件。 . 写入时 vs 写入后 一种常见的处理方法先写入很多小文件,然后再合并成大文件以解决由小文件引起的系统扩 ...
2021-04-11 09:26 0 717 推荐指数:
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 ...
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: 1. ...
1. 小文件的产生原因 定义: 当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小(默认128MB)就认定为小文件,否则就是大文件 批处理,离线计算, 会有小文件的产生; 数据处理时,把数据源搬迁到 HDFS,如果数据源本身就是有很多小文件; MapReduce作业 ...
小文件是如何产生的: 动态分区插入数据的时候,会产生大量的小文件,从而导致map数量的暴增 数据源本身就包含有大量的小文件 reduce个数越多,生成的小文件也越多 小文件的危害: 从HIVE角度来看的话呢,小文件 ...
1.如何写入Hudi数据集 通常,你会从源获取部分更新/插入,然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源(如Kafka或tailf DFS)中提取数据,那么DeltaStreamer将会非常有用,其提供了一种简单的自我管理解决方案,可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码,使用 ...
小文件问题原因: ① 众所周知,小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间,那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程,会占用JVM的空间。 ② 在Hive中,动态分区会造成在插入数据过程中,生成过多零碎的小文件 ...
HDFS小文件弊端: HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引,这个索引的大小约为150byte,这样当小文件比较多的时候,就会产生很多的索引文件,一方面会大量占用namenode的内存空间,另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢 ...
1、hive.merge.mapfiles,True时会合并map输出。2、hive.merge.mapredfiles,True时会合并reduce输出。3、hive.merge.size.per.task,合并操作后的单个文件 ...