在做spark開發過程中,時不時的就有可能遇到租戶的hive庫目錄下的文件個數超出了最大限制問題。 一般情況下通過hive的參數設置: 通過df.repartition(xxx).persist()來實現小文件合並 但是並不是所有的小文件都會合並 ...
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 分鍾,Sink 並行度為 ,每個小時產生 個小文件,由於數據量大,每天幾十億的數據,產生的小文件很多,Namenode壓力大,影響Hive Sql amp Spark Sql的查詢性能。定期對HDFS小文件 ...
2020-06-17 22:12 0 1142 推薦指數:
在做spark開發過程中,時不時的就有可能遇到租戶的hive庫目錄下的文件個數超出了最大限制問題。 一般情況下通過hive的參數設置: 通過df.repartition(xxx).persist()來實現小文件合並 但是並不是所有的小文件都會合並 ...
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 ...
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 ...
org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.{SparkConf, ...
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 ...
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 ...
#!/bin/bash #set -x DB=$1 #獲取hive表定義 ret=$(hive -e "use ${DB};show tables;"|grep -v _es|grep -v _hb|grep -v importinfo) for tem in $ret; do ...
前言 有同事問到,Spark讀取一張Hive表的數據Task有一萬多個,看了Hive表分區下都是3MB~4MB的小文件,每個Task只處理這么小的文件,實在浪費資源浪費時間。而我們都知道Spark的Task數由partitions決定,所以他想通過repartition(num)的方式來改變 ...