HDFS 小文件处理——应用程序实现

在真实环境中,处理日志的时候,会有很多小的碎文件,但是文件总量又是很大.普通的应用程序用来处理已经很麻烦了,或者说处理不了,这个时候需要对小文件进行一些特殊的处理——合并. 在这通过编写java应用程序实现文件的合并并上传到HDFS.整体的处理思路是,从本地加载琐碎的小文件并写到HDFS中. package study.smallfile.javaapp; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IO…

HDFS小文件处理——Mapper处理

处理小文件的时候,可以通过org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer类将所有文件写出到一个seq文件中. 大致流程如下: 实现代码: package study.smallfile.sequence_one; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import…

合并hive/hdfs小文件

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中…

hadoop 小文件挂载小文件对NameNode的内存消耗 HDFS小文件解决方案客户端自身机制 HDFS把块默认复制3次至3个不同节点。

hadoop不支持传统文件系统的挂载,使得流式数据装进hadoop变得复杂. hadoo中,文件只是目录项存在:在文件关闭前,其长度一直显示为0:如果在一段时间内将数据写到文件却没有将其关闭,则若网络中断后,则我们得到的仅仅是一个空白文件:故:最好编写小文件,这样能尽快将其关闭-----错误. [mapper 单个文件块 1:1] 由于hdfs的元数据保存在NameNode的内存中,因此创建的文件越多,所需的RAM就越多.从MapReduce角度看,小文件会导致效率低下.通常情况下,,每个Map…

解决HDFS小文件带来的计算问题

hive优化一.小文件简述 1.1. HDFS上什么是小文件? HDFS存储文件时的最小单元叫做Block,Hadoop1.x时期Block大小为64MB,Hadoop2.x时期Block大小为128MB.(在hadoop部署下可以通过dfs.block.size进行设置) 小文件就是指,在HDFS上落地的文件大小远远小于一个Block块大小的文件. 1.2. 小文件形成的原因 1.3. 小文件的危害内存占用小文件存储在HDFS上,对应的每个文件都会在namenode中存有相应的元数据信息…

Hadoop小文件存储方案

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/8944025.html HDFS总体架构在介绍文件存储方案之前,我觉得有必要先介绍下关于HDFS存储架构方面的一些知识,在对架构有初步了解后,才会明白为什么要单独针对小文件展开介绍,小文件存储和其它文件存储区别在什么地方. 这里我只是就Hadoop生态中的存储层展开介绍,对于其它部分本文暂未描述.众所周知,HDFS是目前非常流行的分布式文件存储系统,其逻辑架构如下图所示: HDFS也是典型的Master/Slave…

MR案例：小文件处理方案

HDFS被设计来存储大文件,而有时候会有大量的小文件生成,造成NameNode资源的浪费,同时也影响MapReduce的处理效率.有哪些方案可以合并这些小文件,或者提高处理小文件的效率呢? 1). 所有HDFS小文件数据导出到本地单个文件后,再存入HDFS [root@ncst ~]# hadoop fs -ls /test/in/small/ Found items -rw-r--r-- root supergroup -- : /test/ -rw-r--r-- root supergrou…

Spark SQL 小文件问题处理

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max…

Hadoop HDFS编程 API入门系列之合并小文件到HDFS（三）

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa…

客户端程序通过TCP通信传送"小文件"到服务器

客户端程序通过TCP通信传送"小文件"到服务器 [c#源码分享]客户端程序通过TCP通信传送"小文件"到服务器源码 (不包含通信框架源码,通信框架源码请另行下载) 上一篇文章写了如何通过TCP通信发送图片到客户端,有朋友问如何传送文件,本文将就如何发送文件进行探讨. 对于比较小的文件,可以把文件转化成字节形式,用契约类包装一下,服务器收到后,再把字节转化成文件即可,这也是本文中实现的方式,这种方式的优点是比较简单灵活,缺点是不适合大文件的发送,也不能显示文件发送…

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 java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import or…

HDFS设计思路，HDFS使用，查看集群状态，HDFS，HDFS上传文件，HDFS下载文件，yarn web管理界面信息查看，运行一个mapreduce程序，mapreduce的demo

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态命令: hdfs dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用也可打开web控制台查看HDFS集群…

hadoop 将HDFS上多个小文件合并到SequenceFile里

背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍.如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率. 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1.生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key,内容为value放入SequenceFile中 //第一个参数是需要打包的目录,第二个参数生成的文件路径和名称 private static void combineToSequenceF…

将众多小文件输入Hadoop的解决方案可挂载的HDFS

配置HDFS为可挂载后: 1-可挂载后才支持非完整POSIX语义: 2-仍然不支持随机写入,仍然为“一次写入,多次读取”: 3-可能误用,导致众多小文件: : 1-使用Solr存储和检索小文件: 2-使用HBase存储小文件,使用路径和文件名称做为键: 3-使用容器格式,如SequenceFiles或Avro,合并小文件.…

HDFS的小文件问题

HDFS 中任何一个文件,目录或者数据块在 NameNode 节点内存中均以一个对象形式表示(元数据),而这受到 NameNode 物理内存容量的限制.每个元数据对象约占 150 byte,所以如果有1千万个小文件,每个文件占用一个block,则 NameNode 大约需要2G空间.如果存储1亿个文件,则 NameNode 需要20G空间,这毫无疑问1亿个小文件是不可取的. 处理小文件并非 Hadoop 的设计目标,HDFS 的设计目标是流式访问大数据集(TB级别).因而,在 HDFS 中存储大…

HDFS 07 - HDFS 性能调优之合并小文件

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…

FileOutputStream字节输出流和FileInputStream输入流（切记：out是输出到本地中,in是输入到程序中）这里介绍大文件和小文件的读取方式

//FileOutputStream public class FileOutputStreamDemo { /**字节流:适用于任何文件,以字节为单位,进行读写操作 *字节流操作步骤: *1.创建文件对象 *2.创建字节流 *3.读写操作 *4.关闭流 */ //字节流(写操作) public static void main(String[] args) { String messageString = "hello world"; byte[] bytes = me…

Hadoop处理大量小文件的问题和解决方法

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.如果在HDFS中存储小文件,那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了).而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件. 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G…

Hadoop对小文件的解决方式

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.不论什么一个文件,文件夹和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中, 每一个object占用150 bytes的内存空间. 所以,假设有10million个文件, 每一个文件相应一个block,那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息. 假设规模再大一些,那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限. 控制小文件的方法有: 1.应用程序自己控制…

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.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加. 小文件带来的问题关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件…

如何利用Hadoop存储小文件

************************************************************************************************************ 1. HDFS上的小文件问题小文件是指文件大小明显小于HDFS上块(block)大小(默认64MB)的文件.如果存储小文件,必定会有大量这样的小文件,否则你也不会使用Hadoop(If you’re storing small files, then you probably h…

<Hadoop><SequenceFile><Hadoop小文件>

Origin 我们首先理解一下SequenceFile试图解决什么问题,然后看SeqFile怎么解决这些问题. In HDFS 序列文件是解决Hadoop小文件问题的一个方法: 小文件是显著小于HDFS块(128M)的文件: 在HDFS中,每个文件.目录.块都被表示成一个对象,占用150bytes: 10million文件,会占用NameNode 3gb内存: In MapReduce map task通常一次处理一个input block(使用default FileInputFormat):…

用Hadoop AVRO进行大量小文件的处理（转）

使用使用使用使用 HDFS 保存大量小文件的缺点:1.Hadoop NameNode 在内存中保存所有文件的“元信息”数据.据统计,每一个文件需要消耗 NameNode600 字节内存.如果需要保存大量的小文件会对NameNode 造成极大的压力.2.如果采用 Hadoop MapReduce 进行小文件的处理,那么 Mapper 的个数就会跟小文件的个数成线性相关(备注:FileInputFormat 默认只对大于 HDFS Block Size的文件进行划分).如果小文件特别多,MapR…

Hadoop案例（六）小文件处理（自定义InputFormat）

小文件处理(自定义InputFormat) 1.需求分析无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案.将多个小文件合并成一个文件SequenceFile,SequenceFile里面存储着多个文件,存储的形式为文件路径+名称为key,文件内容为value. 2.数据准备 one.txt yongpeng weidong weinan sanfeng luozong xiaoming two.txt longlong…

关于hadoop处理大量小文件情况的解决方法

小文件是指那些size比HDFS的block size(默认64m)小的多的文件.任何一个文件,目录和bolck,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,每一个object占用150bytes的内存空间.所以,如果有10milion个文件,每一个文件对应一个block,那么就会消耗namenode 3G来保存这些block的信息.如果规模再大一点,那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限. 控制小文件的方法有: 1应用程序自己控制 2archieve 第一种是我…