在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

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:

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max

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

"+++++++++++++++ LOSF 海量小文件存储和优化方案 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++"一.问题产生原因以及解决思路: 对于LOSF而言,IOPS/OPS是关键性能衡量指标,造成性能和存储效率低下的主要原因包括元数据管理.数据布局和I/O管理.Cache管理.网络开销等方面. 从理论分析以及上面LOSF优化实践来看,优化应该从元数据管理.缓存机制.合并小文件等方面展开,而且优化是一个系统工程,结合硬件.软件,从多

如果客户端访问服务器提示“Too many open files”如何解决? [root@proxy ~]# ab -n 2000 -c 2000 http://192.168.1.100/    #高并发访问Nginx代理的网站,提示打开文件数量过多 Benchmarking 192.168.1.100 (be patient) socket: Too many open files (24) 优化步骤: 1.  调整Nginx的主配置文件,增加并发量. [root@proxy ~]# vim

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

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

针对hive on mapreduce 1:我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并: 参数详细内容可参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties hive.merge.mapfiles 在 map-only job后合并文件,默认true hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件,默认false hive.merg

场景:推送过来的数据文件数量很多,并且每个只有10-30M的大小 spark读取hdfs一般都是用textfile(),但是对于这种情况,如果使用textFile默认产生的分区数将与文件数目一致,产生大量的任务. 对应这种小文件,spark提供了一个特殊的api, wholeTextFiles(), wholeTextFiles主要用于处理大量的小文件,源码如下: /** * Read a directory of text files from HDFS, a local file syste

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

package com.swift.kuozhan; import java.io.File; import java.io.FileFilter; /*使用文件过滤器筛选将指定文件夹下的小于200K的小文件获取并打印(包括所有子文件夹的文件).*/ public class kuaozhan1 { public static void main(String[] args) { File dir = new File("c:/"); if(!dir.exists()) { throw

十七.小文件问题 十八.MR的大容量缓存 在MR中使用和读取大容量缓存,(也就是说,可能包括数十亿键值对,而无法放在一个商用服务器的内存中).本次提出的算法通用,可以在任何MR范式中使用.(eg:MR,Spark)

我们知道,大部分Spark计算都是在内存中完成的,所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张,CPU,网络带宽,内存.Spark的性能,想要它快,就得充分利用好系统资源,尤其是内存和CPU.有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用,例如将小文件进行合并的操作. 一.问题现象 我们有一个15万条总数据量133MB的表,使用SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info全表查询耗时3min,另外一个500万条总数

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

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

海量小文件存储(简称LOSF,lots of small files)出现后,就一直是业界的难题,众多博文(如[1])对此问题进行了阐述与分析,许多互联网公司也针对自己的具体场景研发了自己的存储方案(如taobao开源的TFS,facebook自主研发的Haystack),还有一些公司在现有开源项目(如hbase,fastdfs,mfs等)基础上做针对性改造优化以满足业务存储需求: 一. 通过对若干分布式存储系统的调研.测试与使用,与其它分布式系统相比,海量小文件存储更侧重于解决两个问题: 1.

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat

Spark小课堂Week6 启动日志详解 作为分布式系统,Spark程序是非常难以使用传统方法来进行调试的,所以我们主要的武器是日志,今天会对启动日志进行一下详解. 日志详解 今天主要遍历下Streaming的启动日志. 授权等操作 Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties 16/07/19 15:06:04 INFO SparkContext: Running Spark ve