【大数据】SmallFile-Analysis-Script
1.root账号先在namenode节点上配置一个定时任务,将fsimage定时传到其他客户机上进行操作
whereis hadoop命令确定安装目录,然后去配置文件找到namenode节点(data-93 emr-header-1)
0 1 * * * sh /root/fsimage.sh 每晚一点将fsimage文件发送到集群其他机器上,fsimage.sh如下
- #!/bin/bash
- TARGET_HOST=192.168.11.130
- SCP_PORT=
- IMAGE_DIR=/mnt/disk1/hdfs/name/current
- TARGET_DIR=/data/hdfs
- DAY=`date +%Y%m%d`
- echo "day=$DAY"
- cd $IMAGE_DIR
- fsname=`ls fsimage* | head -`
- echo $fsname
- scp -P $SCP_PORT $fsname ${TARGET_HOST}:${TARGET_DIR}/fsimage.${DAY}
- echo "done"
脚本在/mnt/disk1/hdfs/name/current下执行【scp -P 58422 fsimage_0000000007741688997 192.168.11.130:/data/hdfs/fsimage.20190920】,将namenode上的fsimage镜像文件传递到data130(192.168.11.130)上的文件夹里
2.切换账号gobblin,在data-130的机子上配置crontab 任务,每天2点执行分析脚本
small_file_analysis.sh如下
- #!/bin/bash
- source /etc/profile
- basepath=$(cd `dirname $`; pwd)
- cd $basepath
- IMAGE_DIR="/data/hdfs"
- IMAGE_PREFIX="fsimage"
- # . 解析日期
- cur_date="`date +%Y%m%d`"
- cur_month="`date +%Y%m`"
- cur_day="`date +%d`"
- echo "cur month = $cur_month"
- echo "cur day = $cur_day"
- echo "cur date = $cur_date"
- IMAGE_NAME=$IMAGE_PREFIX.$cur_date
- echo "fsimage name is $IMAGE_NAME"
- # . 解析 fsimage 镜像文件,生成txt 文件
- export HADOOP_HEAPSIZE=
- hdfs oiv -i $IMAGE_NAME -o $IMAGE_NAME.txt -p Delimited
- # . 将 txt 文件load进 hive 表中
- hive -e "load data local inpath '$IMAGE_DIR/$IMAGE_NAME.txt' overwrite into table dataplatform.fsimage partition (month='$cur_month',day='$cur_day');"
- # . sql
- hive -hivevar CUR_MONTH=$cur_month -hivevar CUR_DAY=$cur_day -f small_file_analysis.hql
- rm -f fsimage*
- echo "done"
脚本逻辑很简单:使用image分析工具iov将image转为txt格式的文件,然后将文件导入hive 表(dataplatform.fsimage),再通过hive命令执行sql,将sql查询结果插入分析结果表(dataplatform.small_file_report_day),最后删除fsimage开头的2个文件即可
注意:export HADOOP_HEAPSIZE=10240 要加上,不然会报堆内存溢出
设置堆内存大小之后执行:
small_file_analysis.hql 如下:
- set mapreduce.job.queuename=root.production.gobblin;
- set mapreduce.job.name=small_file_analysis;
- set hive.exec.parallel=true;
- set hive.exec.parallel.thread.number=4;
- set mapreduce.map.memory.mb=1024;
- set mapreduce.reduce.memory.mb=1024;
- INSERT OVERWRITE TABLE dataplatform.small_file_report_day PARTITION (month='${CUR_MONTH}', day='${CUR_DAY}')
- SELECT b.path as path, b.total_num as total_num FROM (
- SELECT path, total_num, root_path
- FROM
- (
- SELECT
- SUBSTRING_INDEX(path, '/', 4) AS path,
- COUNT(1) AS total_num,
- SUBSTRING_INDEX(path, '/', 2) AS root_path
- FROM
- dataplatform.fsimage
- WHERE
- file_size < 1048576
- AND month='${CUR_MONTH}' AND day='${CUR_DAY}'
- AND SUBSTRING_INDEX(path, '/', 2) in ('/warehouse', '/tmp')
- GROUP BY SUBSTRING_INDEX(path, '/', 4),SUBSTRING_INDEX(path, '/', 2)
- UNION
- SELECT
- SUBSTRING_INDEX(path, '/', 5) AS path,
- COUNT(1) as total_num,
- SUBSTRING_INDEX(path, '/', 3) AS root_path
- FROM
- dataplatform.fsimage
- WHERE
- file_size < 1048576
- AND month='${CUR_MONTH}' AND day='${CUR_DAY}'
- AND SUBSTRING_INDEX(path, '/', 3) = '/gobblin/source'
- GROUP BY SUBSTRING_INDEX(path, '/', 5),SUBSTRING_INDEX(path, '/', 3)
- ) a
dataplatform.fsimage建表语句
- CREATE TABLE `fsimage`(
- `path` string,
- `block_num` int,
- `create_time` string,
- `update_time` string,
- `block_size` bigint,
- `unknown1` int,
- `file_size` bigint,
- `unknown2` int,
- `unknown3` int,
- `permission` string,
- `user` string,
- `group` string)
- PARTITIONED BY (
- `month` string,
- `day` string)
- ROW FORMAT SERDE
- 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
- WITH SERDEPROPERTIES (
- 'field.delim'='\t',
- 'serialization.format'='\t')
- STORED AS INPUTFORMAT
- 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
- OUTPUTFORMAT
- 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
- LOCATION
- 'hdfs://emr-cluster/warehouse/dataplatform.db/fsimage'
dataplatform.small_file_report_day建表语句:
- CREATE TABLE `dataplatform.small_file_report_day`(
- `path` string,
- `total_num` bigint)
- PARTITIONED BY (
- `month` string,
- `day` string)
- ROW FORMAT SERDE
- 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
- STORED AS INPUTFORMAT
- 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'
- OUTPUTFORMAT
- 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
- LOCATION
- 'hdfs://emr-cluster/warehouse/dataplatform.db/small_file_report_day'
- TBLPROPERTIES
- 'parquet.compression'='SNAPPY'
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