目录 1 - 为什么要合并小文件 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS 3 - 合并 HDFS 的小文件,下载到本地 4 - 通过 Java API 实现文件合并和上传 版权声明 1 - 为什么要合并小文件 HDFS 擅长存储大文件: 我们知道,HDFS 中,每个文件都有各自的元数据信息,如果 HDFS 中有大量的小文件,就会导致元数据爆炸,集群管理的元数据的内存压力会非常大. 所以在项目中,把小文件合并成大文件,是一种很有用也很常见的优化方法. 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS…

合理使用文件存储格式 建表时,尽量使用 orc.parquet 这些列式存储格式,因为列式存储的表,每一列的数据在物理上是存储在一起的,Hive查询时会只遍历需要列数据,大大减少处理的数据量. 采用合适的文件压缩 Hive最终是转为 MapReduce 程序来执行的,而 MapReduce 的性能瓶颈在于网络 IO 和 磁盘 IO,要解决性能瓶颈,最主要的是减少数据量,对数据进行压缩是个好的方式.压缩虽然是减少了数据量,但是压缩过程要消耗CPU的,但是在Hadoop中, 往往性能瓶颈不在于CPU…

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6440709.html 一.大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律,软件是不存在的!所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程,最终思考的都是硬件方面的问题!最终思考都是在一秒.一毫秒.甚至一纳秒到底是如何运行的,并且基于此进行算法实现和性能调优,最后都是回到了硬件! 在大数据性能的调优,它的本质是硬件的调优!即基于 CPU(计算).Memory(存储).IO-Disk/ Network(数据交互) 基础上…

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在…

1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg…

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. 基本概念和原则 <1>  每一台host上面可以并行N个worker,每一个worker下面可以并行M个executor,task们会被分配到executor上面 去执行.Stage指的是一组并行运行的task,stage内部是不能出现shuffle的,因为shuffle的就像篱笆一样阻止了并行task的运 行,遇到shuffle就意味着到了stage的边界. <2>  CPU的c…

六.实战汇总31.powercenter 字符集 了解源或者目标数据库的字符集,并在Powercenter服务器上设置相关的环境变量或者完成相关的设置,不同的数据库有不同的设置方法: 多数字符集的问题,需要源读和目标写分开来考虑,而不是混为一谈. 31.1 oracle字符集 获取Oracle数据库字符集, 以sys用户登录,select value$ from props$ where name='NLS_CHARACTERSET'; 返回数据库本身的字符集 --ZHS16GBK 设置Orac…

第 15 章 可扩展性设计之Cache与Search的利用 前言: 前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来.这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸! 15.1 可扩展设计的数据库之外延伸 数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性.所…

一.Fetch抓取 1.理论分析 Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.limit查找等…

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. Data Serialization,默认使用的是Java Serialization,这个程序员最熟悉,但是性能.空间表现都比较差.还有一个选项是Kryo Serialization,更快,压缩率也更高,但是并非支持任意类的序列化. Memory Tuning,Java对象会占用原始数据2~5倍甚至更多的空间.最好的检测对象内存消耗的办法就是创建RDD,然后放到cache里面去,然后在UI 上…