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

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

1.先在hive-site.xml中设置小文件的标准. <property> <name>hive.merge.smallfiles.avgsize</name> <value>536870912</value> <description>When the average output file size of a job is less than this number, Hive will start an additional

一.小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据,产生大量的小文件,从而导致map数量剧增. 2.reduce数量越多,小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的). 3.数据源本身就包含大量的小文件. 二.小文件问题的影响 1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能. 2.在HDFS中,每个小文件对象约占150byte,如果小文件过多会占用大量内存.这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩

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

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

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.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

1.hive.merge.mapfiles,True时会合并map输出.2.hive.merge.mapredfiles,True时会合并reduce输出.3.hive.merge.size.per.task,合并操作后的单个文件大小.4.hive.merge.size.smallfiles.avgsize,当输出文件平均大小小于设定值时,启动合并操作.这一设定只有当hive.merge.mapfiles或hive.merge.mapredfiles设定为true时,才会对相应的操作有效.5.m

一.小文件优化 1.Mapper类 package com.css.combine; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /** * 思路? * wordcou

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

在MapReduce使用过程中.一般会遇到输入文件特别小(几百KB.几十MB).而Hadoop默认会为每一个文件向yarn申请一个container启动map,container的启动关闭是很耗时的. Hadoop提供了CombineFileInputFormat.一个抽象类.作用是将多个小文件合并到一个map中,我们仅仅需实现三个类: CompressedCombineFileInputFormat CompressedCombineFileRecordReader CompressedCom

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.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

小文件是如何产生的: 动态分区插入数据的时候,会产生大量的小文件,从而导致map数量的暴增 数据源本身就包含有大量的小文件 reduce个数越多,生成的小文件也越多 小文件的危害: 从HIVE角度来看的话呢,小文件越多,map的个数也会越多,每一个map都会开启一个JVM虚拟机,每个虚拟机都要创建任务,执行任务,这些流程都会造成大量的资源浪费,严重影响性能 在HDFS中,每个小文件约占150byte,如果小文件过多则会占用大量的内存.这样namenode内存容量严重制约了集群的发展 小文件的解决

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

小文件背景知识 小文件定义 分布式文件系统按块Block存放,文件大小比块大小小的文件(默认块大小为64M),叫做小文件. 如何判断存在小文件数量多的问题 查看文件数量 desc extended + 表名 判断小文件数量多的标准 1.非分区表,表文件数达到1000个,文件平均大小小于64M2.分区表: a) 单个分区文件数达到1000个,文件平均大小小于64M,               b) 整个非分区表分区数达到五万 (系统限制为6万) 产生小文件数量多的主要原因 1.表设计不合理导致:

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 only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

本文首发于公众号:五分钟学大数据 小文件产生原因 hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生,所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式 直接向表中插入数据 insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61); 这种方式每次插入时都会产生一个文件,多次插入少量数据就会出现多个小文件,但是这种方式生产环境很少使用,可以说基本没有使用的 通过load方式加载数据 load data local inpath '/ex

最近发现离线任务对一个增量Hive表的查询越来越慢,这引起了我的注意,我在cmd窗口手动执行count操作查询发现,速度确实很慢,才不到五千万的数据,居然需要300s,这显然是有问题的,我推测可能是有小文件. 我去hdfs目录查看了一下该目录: 发现确实有很多小文件,有480个小文件,我觉得我找到了问题所在,那么合并一下小文件吧: insert into test select * from table distribute by floor (rand()*5); 这里使用distribute

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

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

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 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.     SequeuesF