目前，很多internet服务都具有上百万的用户。这些服务产生海量的数据，如何针对海量数据进行分析和处理是目前亟待解决的问题。Google提出了一个令人兴奋的架构。MapReduce把任务分解成小任务，这些小任务可以在普通PC集群上并行执行。这种架构的一种开源实现是yahoo!的hadoop。目前国内在用此架构的公司为百度，淘宝，腾讯等，国外Amazon,Facebook,New York Tim
一个job的运行，涉及4个实体： 客户端，
JobTracker，
TaskTracker，
HDFS 【客户端】使用 Job.submit()
提交任务，任务提交后
。 1 向 jobtracker 请求一个新的作业ID ( JobTracker.
getNewJobId
文章目录一、小文件产生原因1、直接向表中插入数据2、通过load方式加载数据3、通过查询方式加载数据二、小文件过多产生的影响三、怎么解决小文件过多1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令，自动合并小文件2、调整参数减少Map数量1) 设置map输入合并小文件的相关参数：2) 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:3) 启用压缩3、 减少Reduce的数量4. 使用
# Hadoop为何不能处理小文件？
在分布式计算的环境中，Hadoop作为一种流行的数据处理框架，因其效率与可扩展性而广受欢迎。然而，Hadoop在处理小文件时面临诸多挑战，这可能让刚入行的小白感到困惑。本文将通过对Hadoop背后的原理进行剖析，帮助你理解为何Hadoop并不适合处理小文件，并提供解决方案。
## 一、Hadoop中的文件处理流程
首先，我们来了解Hadoop是如何处理文
测试数据：20GB gz数据，文件数4.7万个
原创
2023-07-13 18:52:28
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#1.## MapReduce的简单介绍 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framew
1、MapReduce 跑的慢的原因Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2）I/O 操作优化（1）数据倾斜 （2）map 和 reduce 数设置不合理 （3）map 运行时间太长，导致 reduce 等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件（6）spill 次数过多 （7）merge 次数过多等。2、MapReduce 优化方法
目录一、打包jar包以及上传的步骤在eclipse把mapreduce程序进行打包通过Xshell把JAR包上传到linux二、执行jar包的注意事项出现jdk版本异常的问题情况描述原因解决办法执行jar包命令主类名问题问题描述原因一及解决办法原因二及解决办法 ———————————————————————————————————————— 一、打包jar包以及上传的步骤执行mapreduce
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2024-02-14 22:56:05
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通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节：向 client 端提交 MapReduce job。随后 yarn 的 ResourceManager 进行资源的分配。由 NodeManager 进行加载与监控containers。通过 applicationMaster 与 ResourceManager 进行资源的申请及状态的交互，由 NodeManagers 进
补充：个人理解 在map结束的收尾工作 和 在reduce 开始的取数据 工作里 都有 merge 和 combine 工作。区别是对应单一的map 还是对应不同的mapmap里还有partition（选择reducer） 和 sort（序列化后的结果） 工作。在Hadoop这样的集群环境中，大部分map task与reduce task的执行是在不同的节点上。当然很多情况下Reduce执行时需要
这里写目录标题概述MapReduce工作流程Shuffle过程Map端的Shuffle过程Reduce端的Shuffle过程 概述MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集的并行运算，将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到两个函数：Map和Reduce，极大的方便了分布式编程工作，对不会分布式并行编程的人员十分友好。MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计
目前，随着全球信息产业在不断融合发展，网络资源与数据规模也在不断增长，尤其是在科学研究(天文学、生物学、高能物理)等、计算机仿真、互联网应用、电子商务等领域，数据量呈现快速增长的趋势，并由此产生了许多机遇。 传统的数据分析技术已经越来越不适应当前密集型海量数据处理的需求。而近几年兴起的云计算（Cloud Computing），其实本质上是一种新的提供资源按需租用的服务模式，是一种新型的互联网
MapReduce是大数据分布式计算框架，是大数据技术的一个核心。它主要有两个函数，Map() 和 Reduce()。直接使用MapReduce的这两个函数编程有些困难，所以Facebook推出了Hive。Hive支持使用 SQL 语法来进行大数据计算，比如说你可以写个 Select 语句进行数据查询，然后 Hive 会把 SQL 语句转化成 MapReduce
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2023-07-12 09:58:08
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在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
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针对MapReduce而言，每一个小文件都是一个Block，都会产生一个InputSplit，最终每一个小文件都会 产生一个map任务，这样会导致同时启动太多的Map任务，Map任务的启动是非常消耗性能的，但是启动了以后执行了很短时间就停止了，因为小文件的数据量太小了，这样就会造成任务执行消耗的时间还没有启动任务消耗的时间多，这样也会影响MapReduce执行的效率。针对这个问题,解决办法通常是选
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2024-04-15 13:55:33
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hdfs的小文件治理
1. 有没有问题
· NameNode存储着文件系统的元数据，每个文件、目录、块大概有150字节的元数据；
· 因此文件数量的限制也由NN内存大小决定，如果小文件过多则会造成NN的压力过大
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2023-07-12 08:38:07
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1）处理超大文件 这里的超大文件通常是指百MB、设置数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来存储管理PB级的数据了。 2）流式的访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应"一次写入、多次读写"任务的基础上。这意味着一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的大部分数据，也就是说
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2024-05-04 12:30:51
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问题使用spark sql执行etl时候出现了，最终结果大小只有几百K或几M，但是小文件一个分区有上千的情况。运行spark sql 效率比较低危害：hdfs有最大文件数限制浪费磁盘资源（可能存在空文件）；hive中进行统计,计算的时候,会产生很多个map,影响计算的速度。解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法val rdd2 = rdd1.coa
小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，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。
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2023-07-24 11:26:03
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HDFS存储小文件的弊端： 每个文件均按照块存储，每个块的元数据存储在Namenode的内存中，因此HDFS的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量小文件会消耗NameNode中的大部分内存。在后期大量的小文件如果不做处理的话，在进行mr运算时会开启大量的mapTask任务，每个小文件会开启独立的mapTask任务，造成资源的浪费。 但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关
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2023-07-12 12:37:05
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