mapreduce合并小文件成sequencefile http://blog.csdn.net/xiao_jun_0820/article/details/42747537…

上一例是直接用SequenceFile的createWriter来实现,本例采用mapreduce的方式. 1.把小文件整体读入需要自定义InputFormat格式,自定义InputFormat格式需要先定义RecordReader读取方式,为了整体读入,RecordReader使用一次性读入所有字节. 1.1 继承RecordReader泛型,重写这个类. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop…

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…

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…

Hive 利用 on tez 引擎 合并小文件 标签(空格分隔): Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=…

1.Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-Reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成: 缺点: 一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包. 2.SequeuesFile 适用于非文体格式,可作小文件容器,并可压缩: 3.CombineFileInputFormat 将多个文件合并成一个split作为输入,减少map输入与HDFS块的耦合: 4.Java代码实现,使用HDF…

小文件导致任务执行缓慢的原因: 1.很容易想到的是map task 任务启动太多,而每个文件的实际输入量很小,所以导致了任务缓慢 这个可以通过 CombineTextInputFormat,解决,主要需要设置 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize(单位byte) 2.其次是set input 文件太多,需要一个一个set ,所以花费的时间很多,导致任务启动就很慢了 这个只能提前merge好小文件,组成大文件,可能还有更好的办法,需要再研究…

基于iceberg的master分支的9b6b5e0d2(2022-2-9). 参数说明 1.PARTIAL_PROGRESS_ENABLED(partial-progress.enabled) 默认为 false.该参数能够让合并任务以group为单位做提交,当其中一个group任务失败,可以单独对该group任务重试. 2.USE_STARTING_SEQUENCE_NUMBER(use-starting-sequence-number) 默认为 true. 该参数使用做合并时的sequen…

  一.输入文件类型设置为 CombineTextInputFormat hadoop job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class) spark val data = sc.newAPIHadoopFile(args(1), classOf[CombineTextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], hadoopConf) .map { //TODO } (hadoop…

需求背景 在互联网教育行业,做内容相关的项目经常碰到的一个问题就是如何动态生成一张word试卷.事先把题库中的每一道试题都已经保存成一个独立的word文件了,但是在选择了部分试题生成一张word试卷的时候,如果不能通过java程序来合并已经选择了的word试题文件,那么就只能通过手动录入和拷贝的方式来合并word内容,效率低下,而且人工成本和录入出错率都较高. 问题难点 使用POI来实现word合并需要面对的困难主要有以下几个方面: word 结构问题 —— word不开源,且含有很多非文本内容…