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 ...
. 引入 Apache Hudi是一個流行的開源的數據湖框架,Hudi提供的一個非常重要的特性是自動管理文件大小,而不用用戶干預。大量的小文件將會導致很差的查詢分析性能,因為查詢引擎執行查詢時需要進行太多次文件的打開 讀取 關閉。在流式場景中不斷攝取數據,如果不進行處理,會產生很多小文件。 . 寫入時 vs 寫入后 一種常見的處理方法先寫入很多小文件,然后再合並成大文件以解決由小文件引起的系統擴 ...
2021-04-11 09:26 0 717 推薦指數:
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 ...
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: 1. ...
1. 小文件的產生原因 定義: 當一個文件的大小小於 HDFS 的塊大小(默認128MB)就認定為小文件,否則就是大文件 批處理,離線計算, 會有小文件的產生; 數據處理時,把數據源搬遷到 HDFS,如果數據源本身就是有很多小文件; MapReduce作業 ...
小文件是如何產生的: 動態分區插入數據的時候,會產生大量的小文件,從而導致map數量的暴增 數據源本身就包含有大量的小文件 reduce個數越多,生成的小文件也越多 小文件的危害: 從HIVE角度來看的話呢,小文件 ...
1.如何寫入Hudi數據集 通常,你會從源獲取部分更新/插入,然后對Hudi數據集執行寫入操作。如果從其他標准來源(如Kafka或tailf DFS)中提取數據,那么DeltaStreamer將會非常有用,其提供了一種簡單的自我管理解決方案,可將數據寫入Hudi。你還可以自己編寫代碼,使用 ...
小文件問題原因: ① 眾所周知,小文件在HDFS中存儲本身就會占用過多的內存空間,那么對於MR查詢過程中過多的小文件又會造成啟動過多的Mapper Task, 每個Mapper都是一個后台線程,會占用JVM的空間。 ② 在Hive中,動態分區會造成在插入數據過程中,生成過多零碎的小文件 ...
HDFS小文件弊端: HDFS上每個文件都要在namenode上建立一個索引,這個索引的大小約為150byte,這樣當小文件比較多的時候,就會產生很多的索引文件,一方面會大量占用namenode的內存空間,另一方面就是索引文件過大是的索引速度變慢 ...
1、hive.merge.mapfiles,True時會合並map輸出。2、hive.merge.mapredfiles,True時會合並reduce輸出。3、hive.merge.size.per.task,合並操作后的單個文件 ...