package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...
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 個分區 二 對DataFrame或者RDD之后調用如下方法重新分區 spark core 調用coalesce num 或者 repartition num 方法,其中num為分區數量,可簡單的理解成文件數量, ...
2019-01-08 13:00 0 854 推薦指數:
package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...
一.輸入文件類型設置為 CombineTextInputFormat hadoop spark (hadoop2.7及其以上版本有這個類,雖然2.6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 ...
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 ...
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 ...
package spark10.access import java.text.SimpleDateFormatimport java.util.Date import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import ...
一、首先使用sparksql讀取需要合並的數據。當然有兩種情況, 一種是讀取全部數據,即需要合並所有小文件。 第二種是合並部分數據,比如只查詢某一天的數據,只合並某一個天分區下的小文件。 二、將讀取到的數據寫入臨時文件中。此處需注意使用coalesce方法對文件進行合並 ...
增加。 小文件帶來的問題 關於這個問題的闡述可以讀一讀Cloudera的這篇文章。簡單來說 ...
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 ...