背景:hdfs上的文件最好和hdfs的塊大小的N倍。如果文件太小,浪費namnode的元數據存儲空間以及內存,如果文件分塊不合理也會影響mapreduce中map的效率。 本例中將小文件的文件名作為key,其內容作為value生成SequenceFile 1、生成文件 查找文件 ...
轉自:http: yanyiwu.com work Haystack.html 一篇 頁的論文Facebook Haystack, 看完之后我的印象里就四句話: 因為 傳統文件系統的弊端 因為 緩存無法解決長尾問題 所以 多個圖片信息 Needle 存在同一個文件 SuperBlock 中 所以 顯著提高性能 傳統文件系統的弊端 傳統的 POSIX 文件系統不適合高性能的圖片存儲, 主要原因是基於 ...
2017-03-07 19:56 2 1412 推薦指數:
背景:hdfs上的文件最好和hdfs的塊大小的N倍。如果文件太小,浪費namnode的元數據存儲空間以及內存,如果文件分塊不合理也會影響mapreduce中map的效率。 本例中將小文件的文件名作為key,其內容作為value生成SequenceFile 1、生成文件 查找文件 ...
Hive的后端存儲是HDFS,它對大文件的處理是非常高效的,如果合理配置文件系統的塊大小,NameNode可以支持很大的數據量。但是在數據倉庫中,越是上層的表其匯總程度就越高,數據量也就越小。而且這些表通常會按日期進行分區,隨着時間的推移,HDFS的文件數目就會逐漸 ...
1、背景 在實際項目中,輸入數據往往是由許多小文件組成,這里的小文件是指小於HDFS系統Block大小的文件(默認128M), 然而每一個存儲在HDFS中的文件、目錄和塊都映射為一個對象,存儲在NameNode服務器內存中,通常占用150個字節。 如果有1千萬個文件,就需要消耗大約3G ...
由於hadoop擅長存儲大文件,因為大文件的元數據信息比較少,如果hadoop集群當中有大量的小文件,那么每個小文件都需要維護一份元數據信息,會大大的增加集群管理元數據的內存壓力,所以在實際工作當中,如果有必要一定要將小文件合並成大文件進行一起處理。 在我們的hdfs 的shell命令 ...
package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...
hive小文件合並。 當使用union all會產生多個文件夾,可以設定distributed by 或者reduce個數。 hive合並。 SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET ...
文件數目過多,會給HDFS帶來壓力,並且會影響處理效率,可以通過合並Map和Reduce的結果文件來消除這樣的影響: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任務結束時合並小文件 set hive.merge.mapredfiles ...
小文件合並是針對文件上傳到HDFS之前 這些文件夾里面都是小文件 參考代碼 最后一點,分清楚hadoop fs 和dfs的區別 FS涉及可以指向任何文件系統(如本地,HDFS等)的通用文件系統。因此,當您處理 ...