spark sql/hive小文件問題
針對hive on mapreduce 1：我們可以通過一些配置項來使Hive在執行結束后對結果文件進行合並： 參數詳細內容可參考官網：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...
原文：Spark SQL 小文件問題處理
在生產中，無論是通過SQL語句或者Scala Java等代碼的方式使用Spark SQL處理數據，在Spark SQL寫數據時，往往會遇到生成的小文件過多的問題，而管理這些大量的小文件，是一件非常頭疼的事情。 大量的小文件會影響Hadoop集群管理或者Spark在處理數據時的穩定性： . Spark SQL寫Hive或者直接寫入HDFS，過多的小文件會對NameNode內存管理等產生巨大的壓力，會 ...
2020-12-17 09:27 0 1066 推薦指數：
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針對hive on mapreduce 1：我們可以通過一些配置項來使Hive在執行結束后對結果文件進行合並： 參數詳細內容可參考官網：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...
Hive如何處理小文件問題？
一、小文件是如何產生的 1.動態分區插入數據，產生大量的小文件，從而導致map數量劇增。 2.reduce數量越多，小文件也越多(reduce的個數和輸出文件是對應的)。 3.數據源本身就包含大量的小文件。 二、小文件問題的影響 1.從Hive的角度看，小文件會開很多map，一個 ...
spark小文件合並
org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.{SparkConf, ...
spark小文件過多
什么是小文件？ 生產上，我們往往將Spark SQL作為Hive的替代方案，來獲得SQL on Hadoop更出色的性能。因此，本文所講的是指存儲於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。 小文件問題的影響 ...
從源碼看Spark讀取Hive表數據小文件和分塊的問題
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 ...
針對小文件的spark wholeTextFiles()
場景：推送過來的數據文件數量很多，並且每個只有10-30M的大小 spark讀取hdfs一般都是用textfile()，但是對於這種情況，如果使用textFile默認產生的分區數將與文件數目一致，產生大量的任務。 對應這種小文件，spark提供了一個特殊的api ...
hadoop spark合並小文件
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 ...