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

1. 任务背景 近日有个项目任务,要求读取压缩在Zip中的百科HTML文件,经分析发现,提供的Zip文件有如下特点(=>指代对应解决方案): (1) 压缩为分卷文件 => 只需将解压缩在同一目录中的一个分卷zip即可解压缩出整个文件 (2) 压缩文件中又包含不同的两个文件夹,且各包含n个小zip文件,小zip文件中包含目录及对应的HTML文本文件 采用第一方案:依次解压缩各小zip文件,存放在一个目录中,然后上传到HDFS中 存在问题:每个小zip都包含上万个小文件,按照第一方案解压缩,耗费的

不多说,直接上干货! 问题现象 当执行创建文件的的时候, 即: String Path = "hdfs://host2:9000"; FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(Path),new Configuration()); String DIR_PATH = "hdfs://host2:9000/user/hadoop/ok"; fileSystem.mkdirs(new Path(DIR_PATH));/

1. 基本原理: 通过hadoop fs -ls *命令获取相关文件或目录的修改时间,然后与设定的过期时间进行比较,之后执行删除操作即可 2. 相关代码: #!/bin/bash source ~/.bashrc # HADOOP所在的bin目录 HADOOP_BIN_PATH=/home/hadoop/hadoop--cdh5.0.0/bin #待检测的HDFS目录 data1_file=/user/gas/data1data2_file=/user/gas/data2 #将待检测的目录(可以

1.使用mr进行合并 2.使用getmerge 将文件拉取到本地,再上传到hdfs,注意nl参数 3.使用appendToFile 4.使用hadoop提供的打包压缩技术 Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile … ] [-getmerge [-nl] ] hdfs dfs -getmerge -nl /user/hive/warehouse/achi/20* /data/t1.txt

1 import java.text.SimpleDateFormat; 2 import java.util.Scanner; 3 4 import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; 5 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 6 import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus; 7 import org.apache.hadoop.fs.Path; 8 import org.a

1 import java.io.FileInputStream; 2 import java.io.IOException; 3 import java.text.SimpleDateFormat; 4 import java.util.Scanner; 5 6 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 7 import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; 8 import org.apache.had

1 import org.apache.hadoop.fs.*; 2 import java.text.SimpleDateFormat; 3 public class D_ReadFileStatus { 4 public static void main(String[] args) { 5 try{ 6 Var_init var = new Var_init(); 7 SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat( 8 "yyyy-MM-dd

1 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 2 import org.apache.hadoop.fs.*; 3 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 4 import java.io.*; 5 6 public class B_DownLoadFile { 7 public static void copyToLocal(FileSystem fs, Path p_LocalPath, 8 Path p

在windows上压缩的文件,是以系统默认编码中文来压缩文件.由于zip文件中没有声明其编码,所以linux上的unzip一般以默认编码解压,中文文件名会出现乱码. 通过unzip行命令解压,指定字符集unzip -O CP936 xxx.zip (用GBK, GB18030也可以)有趣的是unzip的manual中并无这个选项的说明, unzip --help对这个参数有一行简单的说明.

问题 QtCreator中打开一个项目,在编辑器中打开普通的.cpp或.h等文件正常,构建正常,运行正常,但是打开ui文件(QtCreator自动调用designer)时会卡死然后崩溃退出. 解决方法 Linux下 删除或者重命名~/.designer/gradients.xml文件,重启QtCreator. (亲测可用) Windows下 删除或者重命名C:\Users\Administrator\.designer\gradients.xml文件,重启QtCreator. (未测试)

从同事手中接手项目之后.npm install 然后npm start的时候.开始报上图的错误.解决方法一(比较 愚蠢)当时找到的解决方法都没有用.然后只能按照报错的路径,从同事那边复制了node_modules下面的文件(报错路径文件替换掉),ran然后在npm start的时候,项目可以正常运行.(下图为当时替换掉的文件) 解决方法二  替换roadhog的版本为   "roadhog": "^2.5.0-beta.4", 然后删掉node_modules文件夹

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

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

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

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

删除文件   bin/hdfs dfs -rm output2/* 删除文件夹   bin/hdfs dfs -rm -r output2 抓取内容     bin/hdfs dfs -cat /user/output1/part-r-00000 传文件到hdfs中去    bin/hdfs dfs -put LICENSE.txt 传文件到hdfs的某个文件夹中去    bin/hdfs dfs -put LICENSE.txt input2 将hdfs中的output文件夹复制到本地文件目录

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

************************************************************************************************************ 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