基于资源管理系统，大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势，能对资源使用异常进行及时发现并定位处理，避免造成更严重的影响，如磁盘空间撑爆，计算资源无空余，任务长时间等待不运行等造成业务阻塞...因此需要对HDFS的存储文件进行生命周期管理，甄别长期不用的文件并支持对过期文件进行删除，从而节省HDFS存储资源； 资源趋势可见性：通过可视化界面和不同的筛选条件获取整个大数据平台的存储、计算资源的使用情况和变化趋势...HDFS分层存储 根据HDFS上存储数据的使用频率，将数据标记为不同的温度，数据温度标记示例如下： HDFS从Hadoop2.3开始支持分层存储，可以基于不同的数据温度映射到不同的存储层，利用服务器不同类型的存储介质...纠删码(erasure coding，EC)：是一种数据保护技术，RAID的延伸，将数据分割为片段，把冗余数据块扩展、编码，并将其存储在不同的节点位置，是分布式存储中热门技术。...任务来合并输出的小文件； 实现细节 以下将针对小文件合并的实现细节进行说明主要分为三个步骤： 镜像解析：解析NameNode FsImage镜像文件，获取所有的文件目录的元数据信息； 离线分析任务：对于大集群
当前主流的磁盘文件系统基本都是面向大文件高聚合带宽设计的，而不是小文件的低延迟访问。磁盘文件系统中，目录项(dentry)、索引节点(inode)和数据(data)保存在存储介质的不同位置上。...小文件的元数据和数据会一并存储在大文件中，并形成索引文件，访问时通过索引进行定位。索引文件采用预加载到Cache的策略，可以实现随机读写小文件只需要一次I/O。...磁盘文件系统或者分布式文件系统中，文件的元数据和数据存储在不同位置。采用合并存储机制后，小文件的元数据和数据可以一并连续存储大文件中，这大大增强了单个小文件内部的数据局部性。...根据之前的阐述，磁盘文件系统读写一个小文件，最大的系统消耗在open系统调用，需要进行路径查找do_path_lookup，将路径名进行分量解析，转换成对应文件在内核中内部表示。...即使使用S3，依旧存在小文件问题，所以这时需要选择S3DistCp。 S3DistCp是由Amazon提供的一个工具，用于分布式将S3中的数据拷贝到临时的HDFS或其他S3 bucket。
小文件合并综述 1.1 小文件表现 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。...NameNode的内存数据将会存放到硬盘中，如果HDFS发生重启，将产生较长时间的元数据从硬盘读到内存的过程。...reduce的数量设置的较多，到reduce处理时，会分配到不同的reduce中，会产生大量的小文件 源数据文件就存在大量的小文件 1.4 小文件合并的通俗理解 小文件合并，本质上就是通过某种操作，将一系列小文件合并成大文件...所以直观上，我们可以减少reduce数量，达到减少文件数量的目的。 从Map到Reduce需要一个Shuffle过程，所以我们将小文件合并理解为通过一个Shuffle，合并小文件成一个大文件。
答案是肯定的，于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起，并隐藏细节，让用户感觉与之前单机储存文件毫无差别，但其实文件是通过网络来访问的。...将内存中的元数据信息 checkpoint 到硬盘上。...2) 不适合存储大量小文件。因为存储一个文件，其元数据会保存在 NameNode 中，而 NameNode 的内存决定了 HDFS 储存文件的上限，大量小文件会耗费资源。...文件存储后，其元数据（文件的相关信息，如创建日期，文件大小，存储路径等等）会保存在 NameNode 中。一个小文件和一个大文件的元数据大小是差不多的，元数据存储满后，不再接受文件存储。...4.2 Sequence File 4.2.1 概述 前面我们介绍过，当 HDFS 中保存有大量的小文件时，NameNode 压力会很大，使得存储的元数据信息非常多，而 Sequence File 则可以将小文件合并
HDFS 中存在大量小文件会导致以下危害： 巨大的元数据开销：HDFS 的元数据信息保存在 NameNode 中，而每个文件在 HDFS 中都对应着一个元数据信息。...数据块的利用率低：HDFS 采用的是数据块存储模式，即将大文件分成多个数据块存储在不同的 DataNode 上。...为了避免小文件过多的问题，可以采取以下措施： 合并小文件：将多个小文件合并成一个大文件，以减少 HDFS 中的小文件数量。...使用 HAR 文件：HAR 文件是一种归档文件格式，它可以将多个小文件合并成一个文件，并对文件进行压缩和索引，以便于快速访问。...Hive 是 Hadoop 生态系统中的一种数据仓库工具，可以将结构化的数据映射到 Hadoop 的 HDFS 上，并通过类 SQL 的方式来查询数据。
HDFS 命名空间树和相关的元数据作为对象保存在 NameNode 的内存中（并备份到磁盘上），每个对象一般占用大约 150 个字节。 下面的两个方案说明了小文件的问题。...这意味着，如果你有很多小文件，每个文件都在不同的分区中读取，这将导致大量的任务开销。...在这种情况下，应该考虑表的分区设计并减少分区粒度。 4.Spark过度并行化 在Spark作业中，根据写任务中提到的分区数量，每个分区会写一个新文件。...另一种方法是使用 fsck命令扫描当前的HDFS目录并保存扫描后的信息。 注意：在大型集群中，考虑生产环境的稳定性，不建议使用fsck命令，因为它会带来额外的开销。...3.Spark过度并行化 在Spark中向HDFS写入数据时，在向磁盘写入数据前要重新分区或聚合分区。这些语句中定义的分区数量将决定输出文件的数量。
小文件解决思路 通常能想到的方案就是通过Spark API 对文件目录下的小文件进行读取，然后通过Spark的算子repartition操作进行合并小文件，repartition 分区数通过输入文件的总大小和期望输出文件的大小通过预计算而得...的Partitioner, hudi在写入的时候会利用spark 自定分区的机制优化记录分配到不同文件的能力, 从而达到在写入时不断优化解决小文件问题....：小于该大小的文件均被视为小文件； hoodie.copyonwrite.insert.split.size：单文件中插入记录条数，此值应与单个文件中的记录数匹配（可以根据最大文件大小和每个记录大小来确定...） 在hudi写入时候如何使用、配置参数?...* 1024) 总结 本文主要介绍小文件的处理方法思路,以及通过阅读源码和相关资料学习hudi 如何在写入时智能的处理小文件问题新思路.Hudi利用spark 自定义分区的机制优化记录分配到不同文件的能力
存在的问题： 日志格式不规范：研发应用数百个，研发人员较多，日志格式差异大，给数据分析和使用带来巨大挑战。...故自定义decoder 抽取原始日志分区字段，然后代入partitioner中，生成具有业务含义的hdfs输出路径，为特定时间范围数据回刷提供了高效的解决方案。...能够在一个mapreduce job中实现多输入多输出的功能，以适应业务自定义解析，并归一化后统一抛送到reduce侧。...5.3.1 空文件生产 在使用的过程中会出现生成众多临时小文件及生成size 为0的小文件，增加了hdfs namenode内存压力，同时空文件也会导致spark表查询失败，可通过LazyOutputFormat...支付数据侧根据研发、产品的需求对不同类型日志进行分级，对于不同类别的日志设置不同的存储周期，主要划分为：研发排障日志、审计日志、数据分析日志等；同时在camus将日志写入hdfs时，由于按照业务分区进行落地
在Spark流中，实时数据流被分为几批，称为Spark RDD（弹性分布式数据库）。在这些RDD上应用诸如join，map或reduce等操作来处理它们。处理后，结果再次转换为批次。...这样，Spark流只是一个微批处理。因此，它不支持完整的实时处理，但是有点接近它。 3.昂贵 在谈论大数据的经济高效处理时，将数据保存在内存中并不容易。使用Spark时，内存消耗非常高。...4.小文件发行 当我们将Spark与Hadoop一起使用时，存在文件较小的问题。HDFS附带了数量有限的大文件，但有大量的小文件。如果我们将Spark与HDFS一起使用，则此问题将持续存在。...7.迭代处理 迭代基本上意味着重复使用过渡结果。在Spark中，数据是分批迭代的，然后为了处理数据，每次迭代都被调度并一个接一个地执行。...8.窗口标准 在Spark流传输中，根据预设的时间间隔将数据分为小批。因此，Apache Spark支持基于时间的窗口条件，但不支持基于记录的窗口条件。
本文将介绍HDFS的概念、架构、数据读写流程，并给出相关代码实例。...（2）NameNode检查请求的文件是否存在，如果不存在，则创建新的文件，并返回文件的元数据信息给客户端。如果文件已经存在，则返回文件的元数据信息给客户端。...（5）NameNode将块的信息存储在内存中，并返回给客户端写入成功的信息。...接下来，使用copyFromLocalFile()方法将本地文件复制到HDFS中，并使用closeStream()方法关闭输入流。...接下来，使用open()方法打开HDFS中的文件，使用copyBytes()方法将文件的内容复制到本地文件中，并使用closeStream()方法关闭输出流。
ip是32位的，也就是最多就 232 个， 常见的拆分方法都是 哈希： 把大文件通过哈希算法分配到不同的机器 把大文件通过哈希算法分配到不同的小文件 上面所说，一台机器的内存肯定不能把所有的...ip 全部加载进去，必须在不同机器上先 hash 区分，先看每台机器上，50G 文件，假设我们分成 100 个小文件，那么平均每个就500M，使用 Hash 函数将所有的 ip 分流到不同的文件中。...在处理每个小文件时，使用 HashMap 来统计每个 ip 出现的频率，统计完成后，遍历，用最小根堆，获取出现频率最大的100个ip。...这样就可以得到每台机器上的 Top 100。 不同机器的 Top 100 再进行 加和 并 排序,就可以得到Top 100 的ip。 为什么加和？...hash 到不同的小文件，一直这样划分，直到满足资源的限制： hash分流 hash表统计 最小堆/外部排序 如果允许一定的误差存在，其实还可以考虑使用布隆过滤器（Bloom filter）,将URL挨个映射到每一个
header 中只包含一个 4 个字节的数字 PAR1 用来识别整个 Parquet 文件格式。 文件中所有的 metadata 都存在于 footer 中。...列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。...页，Page：Parquet 是页存储方式，每一个列块包含多个页，一个页是最小的编码的单位，同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。...映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。谓词就是指这些过滤条件，即返回。...中 Bucketed 理解，是指 hive 表中的分区下面的分桶 rdd 分区数确认：合并小文件，大文件就直接变为 partition 了，注意大文件没有切，目的提高 cpu 利用率 FileScanRDD
来源：twt社区 整理：大数据肌肉猿 1.背景 工作中使用MapReduce任务导出一批含有路径的文件，共计行数300W+，需要检测文件是否在对应的服务器中存在，而文件所在的服务器并非hadoop集群的服务器...具体的方法如下(可直接看方法2,方法1效率较低)： 2. 采用的方法 a. 方法1 原本打算使用如下脚本，进行简单验证： !...方法2 主要是通过将大文件分为小文件，然后对小文件进行后台遍历读取，脚本如下： !.../bin/bash source ~/.bashrc 判断路径是否存在 readdata(){ cat $1 | while read data do dir=echo "$data" | awk -F...if [ -e $dir ];then echo "$data" >> "exist_$1.txt" else echo "$data" >> "noexist_$1.txt" fi done } 大文件切分为小文件
，每个块都需要在NameNode上有对应的记录；3）对数据块进行读写，减少建立网络的连接成本） 一个大文件会被拆分成一个个的块，然后存储于不同的机器。...处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。...MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上...Spark以两种方式使用Hadoop - 一个是存储，另一个是处理。由于Spark具有自己的集群管理计算，因此它仅使用Hadoop进行存储。...可以将 RDD 视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark 将数据存储在不同分区上的 RDD 之中。 RDD 可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。
= 10.08M 假如此时总的内存只剩下5M，不足以再给这个内存分配10.08M，那么这个内存会被锁起来，把里面的数据按照相同的key为一组，进行排序后，分别写到不同的缓存中，然后溢写到不同的小文件中，...每个map task产生的小文件，最终合并成一个大文件来让reduce拉取数据，合成大文件的同时也会生成这个大文件的索引文件，里面记录着分区信息和偏移量（比如：key为hello的数据在第5个字节到第...BlockManager： 主：BlockManagerMaster，存在于Driver端 管理范围： (1) RDD的缓存数据 (2) 广播变量 (3) shuffle过程产生的磁盘小文件...将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。...调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager
ip是32位的，也就是最多就 232 个， 常见的拆分方法都是 哈希： 把大文件通过哈希算法分配到不同的机器 把大文件通过哈希算法分配到不同的小文件 上面所说，一台机器的内存肯定不能把所有的 ip 全部加载进去...，必须在不同机器上先 hash 区分，先看每台机器上，50G 文件，假设我们分成 100 个小文件，那么平均每个就500M，使用 Hash 函数将所有的 ip 分流到不同的文件中。...在处理每个小文件时，使用 HashMap 来统计每个 ip 出现的频率，统计完成后，遍历，用最小根堆，获取出现频率最大的100个ip。...这样就可以得到每台机器上的 Top 100。 不同机器的 Top 100 再进行 加和 并 排序,就可以得到Top 100 的ip。 为什么加和？...hash 到不同的小文件，一直这样划分，直到满足资源的限制： hash分流 hash表统计 最小堆/外部排序 如果允许一定的误差存在，其实还可以考虑使用布隆过滤器（Bloom filter）,将URL挨个映射到每一个
在合并 log 文件时，相同主键不同流的数据更新和拼接操作，使用记录中的Commit 版本字段来排序，每条流只能按行保留最终结果，无法支持多个流中数据列有重叠的场景。...多流列拼接的整体实现思路是：我们将 Payload 方案中的行排序字段精确化到每一列，每个流在数据写入时，均将每个字段此次的更新版本信息（业务时间 / 写入的 timestamp）保存在表的特殊列（Merge_Info...在这种非保序写入的场景下，我们既需要在查询时提供当前正确的快照版本数据，也需要能够将历史状态中的数据正确记录并反应数据的变化过程。...大小文件分组：由于大文件的合并重写代价较高，我们在实际合并文件时，还采用类似于合成大西瓜的思路，优先合并目录内较小的文件，将小文件合并成大文件后，再将大文件与大文件合并，以此来避免过多的大文件复写冗余。...通过目录内文件大小均值，将文件简单地进行划分为大小两种组别，分布进行校验合并，本质上减少了一些大文件合并的频度和频次。
或aggregate洗牌（shuffle）数据时使用的分区数 5、设置执行 join 操作时能够广播给所有 worker 节点的最大字节大小 二、测试数据是否可以消费成功 初始化Spark...", "134217728") //设置合并小文件的阈值，避免每个小文件占用一个分区的情况 .set("spark.sql.files.openCostInBytes", "134217728...") 会话时区使用配置'spark.sql.session.timeZone'设置，如果未设置，将默认为JVM系统本地时区 2、设置读取文件时单个分区可容纳的最大字节数 读取文件时单个分区可容纳的最大字节数...当将多个文件写入同一个分区的时候该参数有用。...该值设置大一点有好处，有小文件的分区会比大文件分区处理速度更快（优先调度），默认是4M 说直白一些这个参数就是合并小文件的阈值，小于这个阈值的文件将会合并，防止太多单个小文件占一个分区情况。
而数据在Uber中可分为摄取和查询，而摄取包括从kafka、hdfs上消费数据；查询则包括使用spark notebook的数据科学家，使用Hive/Presto进行ad hoc查询和dashboard...Hudi作为Uber开源的数据湖框架，抽象了存储层（支持数据集的变更，增量处理）；为Spark的一个Lib（任意水平扩展，支持将数据存储至HDFS）；开源（现已在Apache孵化）。 ?...使用COW模式可以解决很多问题，但其也存在一些问题，如写方法，即更新的时延会比较大（由于复制整个文件导致）。 ?...根据上面分析，可归纳出如下问题，高社区延迟、写放大、数据新鲜度受限以及小文件问题。 ? 与COW模式下更新时复制整个文件不同，可以将更新写入一个增量文件，这样便可降低数据摄取延迟，降低写放大。 ?...而对于HDFS的典型的小文件问题，Hudi在摄取数据时会自动处理小文件来减轻namenode的压力；支持大文件写入；支持对现有文件的增量更新。 ?
补充：较新版本的Java中使用了一项叫“逃逸分析“的技术，可以将一些局部对象放在栈上以提升对象的操作性能。（在 Java SE 6u23+ 开始支持，并默认设置为启用状态，可以不用额外加这个参数。）...如核心数据的定时全量/增量同步等。 第七题：大数据面试题-Hadoop、Spark相关（京东金融） 问：Hadoop 和 Spark 的相同点和不同点？...将这一天访问百度的日志的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。...IP并不一定在那个小文件中是数量最多的，那么最终可能选择的结果会有问题，所以这里用了Hash(IP)%1024值，这样的话，通过计算IP的Hash值，相同IP肯定会放到一个文件中，当然了不同的IP的Hash...值也可能相同，就存在一个小文件中。
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