在有些时候,想要控制hql执行的mapper,reducer个数,reducer设置过少,会导致每个reducer要处理的数据过多,这样可能会导致OOM异常,如果reducer设置过多,则会导致产生很多小文件,这样对任务的执行以及集群都不太好.通常情况下这两个参数都不需要手动设置,Hive会根据文件的大小和任务的情况自动计算,但是某些特殊情况下可能需要进行调优,下面列举两个常用的调优场景看看这两个参数在调优的时候都是怎么用的: 方法一:设置reducer个数 reducer个数最直接的影响是hq

更新hadoop fs 命令实现: [ss@db csv]$ hadoop fs -count /my_rc/my_hive_db/* 18/01/14 15:40:19 INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. 3 2 0 /my_rc/my_hive_db/.hive-staging_hive_2017-08-19_16-52-39_153_7217997288202811839-170149 2 0 0 /my_rc/my_hive_db/.hi

本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 ---------------------------------

问题描述: 今天有同事运行了一个docker容器,不多时就导致宿主机硬盘直接撑爆,消耗了120G,发生的很是突然. 问题排查: 后续查阅资料,发现是因为docker中的某个进程一直在持续输出,而这些输出会记录到docker日志中,日志默认位置在 /var/lib/docker/containers/containeid 目录下面的 containeid-json.log 文件中.执行命令 du -sh *,可以看大 log 文件非常大. 问题避免: 问题源头已经知道了,那么我们如何避免这种情况再

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

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

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

总结以往的工作中遇到的一个问题. 背景: 操作和维护与scribe从apacheserver一再被推到日志记录,所以在这里ETL处理正在进行的重.有根据业务的输出类型是用于多文件夹一个需求.方便挂分区,使用回. 这两种需求都没有问题分开处理,一个mapreduce里完毕,须要一点技巧. 1.map输入数据,经过一系列处理.输出时: if(ttype.equals("other")){ file = (result.toString().hashCode() & 0x7FFFFF

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti

[转][Linux]Linux下统计当前文件夹下的文件个数.目录个数 统计当前文件夹下文件的个数,包括子文件夹里的 ls -lR|grep "^-"|wc -l 统计文件夹下目录的个数,包括子文件夹里的 ls -lR|grep "^d"|wc -l 统计当前文件夹下文件的个数 ls -l |grep "^-"|wc -l 统计当前文件夹下目录的个数 ls -l |grep "^d"|wc -l 附: 统计输出信息的行数 wc

对于linux终端用户而言,统计文件夹下文件的多少是经常要做的操作,于我而言,我会经常在谷歌搜索一个命令,“如何在linux统计文件夹的个数”,然后点击自己想要的答案,但是有时候不知道统计文件夹命令运行的机理,今天花了两个小时看了一下鸟哥的linux私房菜,看到了管道命令,以及正则化,所以也不难理解如何统计linux下文件夹下文件的个数 以下知识点包括管道命令,正则表达式 1.统计文件夹下文件的个数 可以试着在终端运行ls -l,可以达到如下结果 可以看出,运行ls -l命令之后,终端输出的结果

centos 正则,grep,egrep,流式编辑器 sed,awk -F 多个分隔符  通配符 特殊符号. * + ? 总结  问加星 cat -n  nl  输出文件内容并加上行号 alias放~/.bash_profile 2015-4-10 第十三节课 第一节课 grep. * + ? 特殊符号总结 问加星egrep 第二节课 sed 第三节课 awk nl命令和cat -n grep命令只支持基本正则! 通配符glob模式和正则不一样,例如 find命令 只能使用通配符,grep命令用

shell命令查看某文件夹下的文件个数 2010-06-25 17:05:15|  分类: shell |字号 订阅   1.查看某文件夹下文件的个数: ls -l |grep "^-"|wc -l 或 find ./company -type f | wc -l 2.查看某文件夹下文件的个数,包括子文件夹里的: ls -lR|grep "^-"|wc -l 3.查看某文件夹下文件夹的个数,包括子文件夹里的: ls -lR|grep "^d"|w

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如2 将数据写到临时目录: .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 执行loadTable或loadPartitio

1. 统计文件夹下文件的个数 ls -l | grep "^-" | wc -l 2.统计文件夹下目录的个数 ls -l | grep "^d" | wc -l 3. 统计文件夹下文件个数,包括子文件 ls -lR | grep "^-" | wc -l 4. 统计文件夹下目录个数,包括子目录 ls -lR | grep "^d" | wc -l wc命令: (Word Count)功能为统计指定文件中的字节数.字数.行数,并

极客君最近做项目,刚好遇到需要统计一些sql文件数量的问题,用到一些实用的shell命令,记录下来,以后万一还能用上呢? 如果在终端不打开文件看到一共多少行,则可以使用wc命令来实现: wc -l [filename] 例如我有一个MySQL配置文件my.cnf,其内容如下. [mysqld] sql_mode = NO_ENGINE_SUBSTITUTION max_allowed_packet = 10G wait_timeout = 600010 innodb_buffer_pool_si

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

在本地开发环境没问题,但是发布到服务器出现:未能写入输出文件"c:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\Temporary ASP.Net Files\root\106f9ae8\cc0e1169\App_global.asax.haz99mum.dll"--"拒绝访问. "错误 解决方法: 1,通常的解决方法:原因是由于系统目录下的Temp目录无相应的权限所致,具体操作如下:C:\Windows\temp--&

aspx 常见错误 CS0016: 未能写入输出文件“c:/WINDOWS/Microsoft.NET/Framework/v2.0.50727/Temporary ASP.NET Files/.........dll”--“拒绝访问. ” win7中安装asp.net的问题 编译器错误信息: CS0016: 未能写入输出文件问题解决办法 编译错误 说明: 在编译向该请求提供服务所需资源的过程中出现错误.请检查下列特定错误详细信息并适当地修改源代码. 编译器错误信息: CS0016: 未能写入输

IIS发布时,编译器错误消息: CS0016: 未能写入输出文件 "c:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\Temporary ASP.NET Files\root\2e9aca09\f067b5c4\App_Web_login.aspx.cdcab7d2.5bhornew.dll" --"拒绝访问. " 这是因为在发布IIS服务时,没有权限操作TEMP文件夹所造成的.

win7+iis7.5+asp.net下 CS0016: 未能写入输出文件“c:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\Temporary ASP.NET Files 解决方案   网上搜的解决方案但在我的环境下仍旧没有解决,我的方法如下: 给C:\Windows\temp 文件夹赋予完全控制权限,如图: 其他的解决方案均没有成功如: 1 设置c:windows\temp 目录访问权限 temp--> 属性-->安全-- > 添加netwo