Map阶段优化 1.在代码书写时优化,如尽量避免在map端创建变量等,因为map端是循环调用的,创建变量会增加内存的消耗,尽量将创建变量放到setup方法中 2.配置调优,可以在集群配置和任务运行时进行调优,如:调优总的原则给shufflfflffle过程尽量多提供内存空间,在map端,可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*,io.sort.mb),在reduce端,中间数据全部驻留在内存时,就能获得最佳性能,但是默认情况下,这是不可能发生的,因为一般情况所有内存都

/var/spool/postfix/maildrop 小文件太多造成inode索引使用完解决办法 问题表现和检查: 1.运行df -i / 查看inode使用是否满: 2.查看/var/spool/postfix/maildrop是否有非常多的小文件,ls直接卡死等情况: 解决:1.cd /var/spool/postfix/maildrop: ls | xargs rm -rf; 2.vi /etc/crontab :将‘MAILTO=root’替换成‘MAILTO="",然后se

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

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

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

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

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

在一台两G内存的win server 2008电脑上运行一个程序,一段时间后mongod自动停止,发现日志文件最后有这样的错误: 2014-11-30T00:32:32.914+0800 [conn30751] command taskdb.$cmd command: count { count: "result25", fields: null, query: { md5: "c390a22da3d411675883d6f692f266de" } } planSu

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

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

1.1 需求 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 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1.  在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.  在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入,Kafka中的数据由业务方负责写入,这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算:另一部分数据则经由Flume存储至HDFS,用于数据挖掘或机器学习.HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”,为了保证数据计算过程中的数据完整性(计算某个小时目录中的数据时,该目录的数据全部写入完毕,且不再变化),我们在Flume中加入了如下策略:   每五分钟关闭一次正在写入的文件,即新创建文件进行数据写入.   这样的方式可以保证

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

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

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

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

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

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

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