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 ...
Spark讀取HDFS目錄,若該目錄下存在大量小文件時,每個文件都會生成一個Task,當存在大量任務時,可能存在性能不足的問題,可以使用CombineTextInputFormat類代替TextInputFormat類進行優化,同時配合使用hadoop參數mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize ...
2022-03-27 15:17 0 625 推薦指數:
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 ...
由於hadoop擅長存儲大文件,因為大文件的元數據信息比較少,如果hadoop集群當中有大量的小文件,那么每個小文件都需要維護一份元數據信息,會大大的增加集群管理元數據的內存壓力,所以在實際工作當中,如果有必要一定要將小文件合並成大文件進行一起處理。 在我們的hdfs 的shell命令 ...
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 ...
package spark99 import java.io.IOException import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}import org.apache.log4j.Loggerimport ...
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 ...
小文件合並是針對文件上傳到HDFS之前 這些文件夾里面都是小文件 參考代碼 最后一點,分清楚hadoop fs 和dfs的區別 FS涉及可以指向任何文件系統(如本地,HDFS等)的通用文件系統。因此,當您處理 ...
1. 任務背景 近日有個項目任務,要求讀取壓縮在Zip中的百科HTML文件,經分析發現,提供的Zip文件有如下特點(=>指代對應解決方案): (1) 壓縮為分卷文件 => 只需將解壓縮在同一目錄中的一個分卷zip即可解壓縮出整個文件 (2) 壓縮文件中又包含不同的兩個文件 ...
磁盤: heads/sectors/cylinders,分別就是磁頭/扇區/柱面,每個扇區512byte(現在新的硬盤每個扇區有4K) 文件系統: 文件系統不是一個扇區一個扇區的來讀數據,太慢了,所以有了block(塊)的概念,它是一個塊一個塊的讀取的,block才是文件 ...