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问1.请问每次运行函数的机器 ip是不一样的吗？

提问于 2018-03-08 01:34:13

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标题：API 简介 - 无服务器云函数 API - API文档 - 腾讯云文档平台 - 腾讯云
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2020-08-24：什么是小文件？很多小文件会有什么问题？很多小文件怎么解决？（大数据）

大数据 mapreduce hadoop 存储 hbase

[知乎答案](https://www.zhihu.com/question/417040766)

福大大架构师每日一题

2020/08/24

1.1K0

解决小文件问题

hbase 大数据 TDSQL MySQL 版缓存

为了解决小文件问题，我们也是八仙过海各显神通，一般而言可能都是写个MR/Spark程序读取特定目录的数据，然后将数据重新生成N个文件。但是在以前，这种模式会有比较致命的问题，因为在生成的新文件要替换原来的文件，而替换的过程不是原子过程，所以这个时候如果正好发生读，是会影响的。其次，很多读的程序，都会缓存文件路径，因为我们重新生成了文件，文件名称也变化了，导致读的程序的缓存失效，会发生比如文件找不到等异常。对于在一个进程比较好说，做下刷新就行，但是读往往是在不同的进程实例里，这个时候通知他们也是很难的事情。再极端一点，读取这个表的程序可能是另外一个团队维护的。所以其实小文件并没有想象的那么好解决，或者说能够优雅的解决。

用户2936994

2022/07/21

5480

[Python文件操作案例] - 复制大小文件

python node.js

1、使用open函数打开两个文件，一个是源文件，一个是目标文件，原文件只读方式打开，目标文件只写方式打开

python自学网

2022/10/08

1.2K0

[离线计算-Spark|Hive] HDFS小文件处理

spark sql

HDFS 小文件过多会对hadoop 扩展性以及稳定性造成影响, 因为要在namenode 上存储维护大量元信息.

awwewwbbb

2022/04/27

9280

SparkStreaming如何解决小文件问题

spark 分布式

Spark学习技巧

2018/06/22

2.9K0

SparkStreaming如何解决小文件问题

批量计算 spark 大数据 windows

使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，NameNode会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件，parquet、text,、JSON或者 Avro，都会遇到这种小文件问题，这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。

Spark学习技巧

2019/05/09

7320

解决HDFS上小文件的存储

大数据

1.从源头上解决，在上传到HDFS之前，就将多个小文件归档使用tar命令带上参数-zcvf 示例：

孙晨c

2020/07/14

1K0

小文件合并方案分享

node.js https 网络安全存储编程算法

Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf

用户1260683

2020/07/14

2.8K0

大数据开发：Hive小文件合并

大数据大数据处理套件 TBDS hadoop hive

Hadoop生态技术体系下，负责大数据存储管理的组件，涉及到HDFS、Hive、Hbase等。Hive作为数据仓库工具，最初的存储还是落地到HDFS上，这其中就有一个关键的环节，是小文件的处理。今天的大数据培训分享，我们就主要来讲讲，Hive小文件合并。

成都加米谷大数据

2020/12/30

2.9K0

Spark 处理小文件

mapreduce hive spark sql node.js

不论是Hive还是Spark SQL在使用过程中都可能会遇到小文件过多的问题。小文件过多最直接的表现是任务执行时间长，查看Spark log会发现大量的数据移动的日志。我们可以查看log中展现的日志信息，去对应的路径下查看文件的大小和个数。

用户1483438

2022/03/27

1.8K0

FastDFS 海量小文件存储解决之道

大数据分布式文件存储

支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统，解决了大容量的文件存储和高并发访问问题，文件存取实现了负载均衡，适合存储 4KB~500MB 之间的小文件，特别适合以文件为载体的在线服务，如图片、视频、文档等等。

2020labs小助手

2022/04/26

2.1K0

小文件对HDFS的危害

大数据 spark 存储

在大数据环境，很多组件都是基于HDFS，例如HDFS直接放文件环境、以及HBase、Hive等上层数据库环境。如果对HDFS环境未进行优化，小文件可能会造成HDFS系统的崩溃。今天我们来看一下。

希望的田野

2019/09/24

3.7K0

StreamingFileSink压缩与合并小文件

node.js flink 文件存储大数据

Flink目前对于外部Exactly-Once写支持提供了两种的sink，一个是Kafka-Sink，另一个是Hdfs-Sink，这两种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint提供的hook来实现的两阶段提交模式来保证的，主要应用在实时数仓、topic拆分、基于小时分析处理等场景下。本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并产生的小文件。

Flink实战剖析

2022/04/18

2K0

大数据-Hadoop小文件问题解决方案

大数据 hadoop mapreduce jvm

HDFS中小文件是指文件size小于HDFS上block(dfs block size)大小的文件。大量的小文件会给Hadoop的扩展性和性能带来严重的影响。

用户2292346

2018/06/25

1.5K0

rsync快速删除大量小文件

rsync 编程递归同步

生信编程日常

2020/04/01

3.1K0

Spark SQL 小文件问题处理

hive spark sql

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。

大数据学习与分享

2020/08/10

2.7K0

Hadoop 大量小文件问题的优化

大数据 hadoop mapreduce jvm 存储

小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）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，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。

smartsi

2019/08/08

4.7K0

关于集群小文件治理思路

node.js 文件存储 hadoop https 大数据

遇到集群小文件的问题大概是2018年那会，当时我维护一个600多台节点的cdh集群，当时文件数大概不到一个亿，具体多少已经记不清楚了。

Bob hadoop

2021/04/27

7090

Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战)

spark linux mapreduce sql 数据库

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/m4NPnZaKJMXKrTwtZoOQeQ

用户1148526

2021/01/20

5.7K0

Flink集成iceberg数据湖之合并小文件

文件存储 flink 大数据 hive linux

在传统的实时数仓中，由于列式存储相对行式存储有较高的查询性能，我们一般采用orc，parquet数据格式，但是这种列式格式无法追加，流式数据又不能等候太长时间，等到文件够了一个hdfs block块大小再写入，所以不可避免的产生了一个令人头大的问题，即小文件问题，由于使用小文件会增加namenode的压力，并且影响查询性能，所以我们在使用流式数据入库的时候一般会对小文件进行合并处理。

大数据技术与应用实战

2020/11/25

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