package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...
package spark .access import java.text.SimpleDateFormatimport java.util.Date import org.apache.hadoop.fs. FileSystem, Path import org.apache.log j.Loggerimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimp ...
2019-04-12 11:09 0 523 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 ...
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 ...
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 ...
參考https://www.cnblogs.com/flymin/p/11345646.html 小文件:存儲於HDFS中小文件,即指文件的大小遠小於HDFS上塊(dfs.block.size)大小的文件。 ...
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 ...