hadoop文件系统上的小文件合并-Hadoop Archives
1. 什么是Hadoop archives
Hadoop archives是特殊的档案格式。一个Hadoop archive对应一个文件系统目录。 Hadoop archive的扩展名是.har。Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据(part-)文件。_index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息。
2. 创建archives
创建archives是一个Map/Reduce job。你应该在map reduce集群上运行这个命令。
用法:hadoop archive -archiveName name -p <parent> <src>* <dest>
(1) -archiveName用来指定要创建的archive的文件名,必须以.har结尾,例如:foo.har;
(2) 参数"-p"为src path的前缀
示例1:
hadoop archive -archiveName IotBillBackup201805.har -p /IotBillBackup201805 /har/IotBillBackup201805
在上面的例子中,/IotBillBackup201805目录下的所有文件会被归档到这个文件系统目录下/har/IotBillBackup201805/IotBillBackup201805.har。
示例2:
hadoop archive -archiveName foo.har -p /user/hadoop dir1 dir2 /user/zoo/
在上面的例子中,/user/hadoop/dir1 和 /user/hadoop/dir2 会被归档到这个文件系统目录下/user/zoo/foo.har。
注意:当创建archive时,源文件不会被更改或删除。
3. 访问archives
hdfs dfs -ls har:///har/IotBillBackup201805/IotBillBackup201805.har
hdfs dfs -ls har:///user/zoo/foo.har
4. 解压archives
(1) 串行解压
# 把IotBillBackup201805.har中的文件全部解压到/IotBillBackup201805目录下
hdfs dfs -cp har:///har/IotBillBackup201805/IotBillBackup201805.har/* hdfs:/IotBillBackup201805
hdfs dfs -cp har:////user/hadoop/dir1 hdfs:/user/zop/newdir1
hdfs dfs -cp har:////user/hadoop/dir2 hdfs:/user/zop/newdir2
(2) 并行解压(Map/Reduce job),使用DistCp:
hadoop distcp har:///har/IotBillBackup201805/IotBillBackup201805.har/* hdfs:/IotBillBackup201805
启动一个Mapreduce任务来完成解压
5. archives的局限性
(1) 创建archive文件要消耗和原文件一样多的硬盘空间;
(2) archive文件不支持压缩,尽管archive文件看起来象已经被压缩过了;
(3) archive文件一旦创建就无法改变,这就意味这你要改一些东西的话,你需要重新创建archive文件。
hadoop文件系统上的小文件合并-Hadoop Archives的更多相关文章
- Hadoop实战项目:小文件合并
项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小 ...
- Hadoop MapReduce编程 API入门系列之小文件合并(二十九)
不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 ...
- Hadoop经典案例(排序&Join&topk&小文件合并)
①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.n ...
- Hadoop记录-hive merge小文件
1. Map输入合并小文件对应参数:set mapred.max.split.size=256000000; #每个Map最大输入大小set mapred.min.split.size.per.no ...
- hive小文件合并设置参数
Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些 ...
- HDFS操作及小文件合并
小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; import java.io.IOException; import j ...
- Hive merge(小文件合并)
当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至 ...
- hive优化之小文件合并
文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map on ...
- MR案例:小文件合并SequeceFile
SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件 ...
随机推荐
- 实战开发,使用 Spring Session 与 Spring security 完成网站登录改造!!
上次小黑在文章中介绍了四种分布式一致性 Session 的实现方式,在这四种中最常用的就是后端集中存储方案,这样即使 web 应用重启或者扩容,Session 都没有丢失的风险. 今天我们就使用这种方 ...
- 要点4:C的文件操作
关于文件操作个人比较困惑的地方有两点: 关于w和wb的区别 如何定位文件的读写位置 文件格式和打开模式 c中的文件打开模式分为:文本模式和二进制模式,分别处理文本格式文件和二进制格式文件. 两个模式的 ...
- 第七篇Scrum冲刺博客--Interesting-Corps
第七篇Scrum冲刺博客 站立式会议 1.会议照片 2.队友完成情况 团队成员 昨日完成 今日计划 鲍鱼铭 各界面数据请求云函数设计及实现 代码交接及整体架构搭建 叶学涛 进行代码优化 和队友进行交接 ...
- HTTP基础 --响应
响应,由服务端返回给客户端,分为三部分:响应状态码(Response Status Code),响应头(Response Headers)和响应体(Response Body). 响应状态码 响应服务 ...
- phoenix PQS的kerberos相关配置
thin 客户端的实例代码 jdbc:phoenix:thin:url=<scheme>://<server-hostname>:<port>;authentica ...
- promise和async await的区别
在项目中第一次遇到async await的这种异步写法,来搞懂它 项目场景 :点击登录按钮后执行的事件,先进行表单校验 this.$refs.loginFormRef.validate(element ...
- struts中的一些问题
QueryRunner()方法内要传数据源
- RabbitMQ配置文件(rabbitmq.conf)
rabbitmq.conf配置文件示例: #====================================== #RabbitMQ经纪人部分 #======================= ...
- 神奇的BUG系列-01
有时候遇见一个bug,感觉就是他了 其实他也不过是你职业生涯中写的千千万万个bug中的一员 你所要做的,是放下 日子还长,bug很多,不差这一个 就此别过,分手快乐 一辈子那么长,一天没放下键盘 你就 ...
- UI 科学
以简书为案例讲述「尼尔森十大可用性原则」 http://www.jianshu.com/p/a45e4ad68e20 你真的懂得尼尔森的十大可用性原则么? http://jy.sccnn.com/po ...