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 ...
一.輸入文件類型設置為CombineTextInputFormat hadoop spark hadoop . 及其以上版本有這個類,雖然 . 也可能用這個類,但不兼容,會出一些bug導致任務失敗 或者直接就報錯找不到類 二.再配置以下參數: 如果設置了CombineTextInputFormat而不配置分片大小的參數,所有輸入會合並為一個文件,也就是說,不管你數據多大,只有一個Map,血淚的教 ...
2017-04-19 10:46 0 7557 推薦指數:
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 ...
package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...
歷時一個星期的討論與開發,終於得出了一個合並小文件的雛形。 作為一個開發新生代,實屬不易,發布出來與大家共勉。 思路: 這個思路是我與一個大佬一起完成的。接到合並小文件的任務以后,我們開始再網上各種找資料,跟朋友溝通學習。其中在網上找到了一篇博客寫的很好: https ...
spark合並小文件有兩種辦法,分別針對spark core和spark sql #######一、設置spark配置文件的屬性(spark sql) example: 這里表示shuffle時自動分區為5個分區 #######二、對DataFrame或者RDD之后調用如下方法重新 ...
一、需求背景 App端的埋點日志通過LogerServer收集到Kafka,再用Flink寫入到HDFS,按天或天加小時分區,文件格式為text 或者Parquet,Checkpoint間隔為5分鍾,Sink 並行度為10,每個小時產生600個小文件,由於數據量大,每天幾十億的數據,產生的小文件 ...
項目背景 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),早期的版本所定義的小文件是64M,這里的hadoop-2.2.0所定義的小文件是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 ...
本文翻譯自如下網址:http://jugnu-life.blogspot.com/2013/01/merging-small-files-in-hadoop.html,如需轉載,請注明出處,謝謝! 在講述如何解決這個問題(小文件問題)之前,我們先總結一下問題是什么和它為什么會成為一個問題 ...
package spark10.access import java.text.SimpleDateFormatimport java.util.Date import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import ...