小文件合并方案分享 现有问题 资源利用率&成本:受限于磁盘性能和硬件成本，需要在控制好硬件成本的情况下，解决海量小文件的存储，提高资源利用率。...单个集群如果存储了大量小文件(240块SATA，总共6亿文件，文件大小约100KB)，磁盘容量平均利用率只有22%。 读写性能:随着集群文件数量的增长，整体的读写性能会急剧下降。...导致这类性能下降的原因主要有2个，一方面是filestore底层采用xfs文件系统，xfs不适合做这种大量小文件的存储，另外是我们采用了SMR的SATA磁盘，这类磁盘也不适合用在Ceph里，具体可以参考下面的文档...(单个大文件读写竞争处理) 大文件发生GC时(空洞资源回收)，会同时影响小文件读写。 成本低，受限于EC模式及底层硬件性能，读写性能会有所下降。 集群扩容会导致性能波动，同时影响读写性能。...多pool结构方案 按默认方式写入数据，写入过程不需要考虑后续大文件合并的问题，实现较简单。 大文件发生GC时(空洞资源回收)，只会会影响部分小文件读。
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。...三、小文件处理 不管是Flink还是SparkStreaming写hdfs不可避免需要关注的一个点就是如何处理小文件，众多的小文件会带来两个影响： Hdfs NameNode维护元数据成本增加 下游hive...，但是其即合并了小文件提升了后续任务分析速度，也将小文件清理了减小了对NameNode的压力，相对于上面两种方式更加稳定，因此也比较推荐这种方式。...四、总结 本文重点分析了StreamingFileSink用法、压缩与小文件合并方式，StreamingFileSink支持行、列两种文件写入格式，对于压缩只需要自定义一个ParquetAvroWriters...类，重写其createAvroParquetWriter方法即可，对于小文件合并比较推荐使用下游任务合并处理方式。
，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。.../hello.xml 既然可以在下载的时候将这些小文件合并成一个大文件一起下载，那么肯定就可以在上传的时候将小文件合并到一个大文件里面去。...根据前面博客分享的内容,我们将用javaAPI将本地多个小文件上传到hdfs,并合并成一个大文件!...FileStatus[] fileStatuses = local.listStatus(new Path("file:///F:\\传智播客大数据离线阶段课程资料\\3、大数据离线第三天\\上传小文件合并...} IOUtils.closeQuietly(outputStream); local.close(); fileSystem.close(); } 总结: 如何合并小文件
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。...Reduce数量的增加也即意味着结果文件的增加，从而产生小文件的问题。 解决小文件的问题可以从两个方向入手： ①输入合并。即在map前合并小文件。 ②输出合并。即在输出结果的时候合并小文件。...; 四、配置hive结果合并 通过设置hive的配置项在执行结束后对结果文件进行合并： set hive.merge.mapfiles=true#在Map-only的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles...=true#在Map-Reduce的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task=256*1000*1000#合并文件的大小 set hive.merge.smallfiles.avgsize...关于大数据开发，Hive小文件合并，以上就为大家做了大致的介绍了。小文件合并的问题，这里提供了两种思路去解决，具体的实施就要结合到应用场景去选择了。
dataCoord的Compaction分析milvus版本:2.3.2流程图:compaction用来合并对象存储的小文件，将小的segment合并为大的segment。...group.collectionID),)return}ct, err := t.getCompactTime(ts, coll)......// 寻找需要compaction的segment,产生合并...small candidates, they will never be merged because of the MinSegmentToMerge limit. // result为需要合并的...small candidates, they will never be merged because of the MinSegmentToMerge limit. // result为需要合并的..., npSeg := range nonPlannedSegments {......}return plans}MinSegmentToMerge默认设置为3，也就是最少需要3个segment才进行合并
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。...小文件的优化无非以下几种方式: 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 在业务处理之前，在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并 在mapreduce处理时，可采用...先让我们确定程序的核心机制: 自定义一个InputFormat 改写RecordReader，实现一次读取一个完整文件封装为KV 在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件...Custom_FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("E:\\2019大数据课程\\DeBug\\测试\\order\\素材\\5\\自定义inputformat_小文件合并...SequenceFileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("E:\\2019大数据课程\\DeBug\\测试\\order\\素材\\5\\自定义inputformat_小文件合并
，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。...但是传统的流式数据入库的过程中对小文件进行合并会产生很多问题，比如流式数据不断的往hive表进行写入，如果同时有一个合并程序进行小文件的合并，那么这时候对同一份数据进行读写。会不会产生问题。...我们的流任务以flink为主，查询引擎是presto，所以调研以后，我决定引入iceberg来解决小文件合并的问题。...开启压缩程序 目前社区提供了一个spark版本的合并小文件的Action，我们的环境以flink为主，所以我参考spark版本把这个压缩程序改了一个flink版本，并经过测试，进行了多处bug修改和优化...我们使用的是prestosql 331版本，其他的版本我没有做过测试 遇到的坑 最大并发度问题 目前系统是将扫描任务合并成任务，默认的并发度是合成任务的个数，但是当某一个表的分区数据比较多的时候，那么这个压缩任务的并发度可能会非常大
，所以造成严重的小文件问题。...解决此问题的方法主要为两个方面；一是从源头解决小文件问题，在导数的过程中对作业进行优化，以减少小文件的输出，此方法需要业务方解决；二是合并平台上已有的小文件；本问描写合并平台小文件的方案。...原表情况 通过对集群内的文件数量以及文件大小进行分析，小文件问题基本出现在hive表中；经过近一步分析，发现每个分区存在着200个小文件，可以将这些文件合并减少小文件数量从而缓解小文件问题。...设置如下参数,使支持合并 SET hive.merge.mapfiles = true; SET hive.merge.mapredfiles = true; SET hive.merge.size.per.task...合并后表数据没有变化 ? 表结构一致 ? 从HDFS文件系统可以看出，分区数量没有改变，每个分区的几个小文件已经合并为一个文件。 ?
如果同时存入大量的小文件会花费很长的时间。本篇文章主要介绍在CDP7.1.6集群中如何对Hive表小文件进行合并。...（为了让小文件数量和分区数达到合并效果，本文进行了多次导入） load data inpath '/tmp/data.txt' into table test_table_hive partition(...hive/test.db/test_table_hive_merge/* /warehouse/tablespace/managed/hive/test.db/test_table_hive/ 2.查看合并后的原表小文件数量...，建议数据保留一周） hdfs dfs -rm -r /tmp/hive/test_table_hive_data_backups 5.总结 1.本文原表中共12个分区，101个小文件，合并后共12...hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=500; #在执行MR的单节点上，最大可以创建多少个分区 SET hive.merge.tezfiles=true; #tez任务结束时合并小文件
Reduce数量的增加也即意味着结果文件的增加，从而产生小文件的问题。 解决小文件的问题可以从两个方向入手： •输入合并。即在map前合并小文件。•输出合并。即在输出结果的时候合并小文件。...三、配置Map输入合并 四、配置hive结果合并 通过设置hive的配置项在执行结束后对结果文件进行合并： hive在对结果文件进行合并时会执行一个额外的map-only脚本，mapper的数量是文件总大小除以...五、压缩文件的处理 对于输出结果为压缩文件形式存储的情况，要解决小文件问题，如果在map输入前合并，对输出的文件存储格式并没有限制。...但是如果使用输出合并，则必须配合SequenceFile来存储，否则无法进行合并，以下是实例： 六、使用HAR归档文件 Hadoop的归档文件格式也是解决小文件问题的方式之一。...但是过多的分区会消耗NameNode大量的资源，并且也会引入小文件的问题。
SparkSQL部署方案 SparkSQL部署方案 Hive迁移SparkSQL – 坑 & 改进 SQL兼容 （Insert overwrite [local] directory的支持） 例如：insert...CatalystTypeConverters.convertToCatalyst)) transformation bugs （Script的标准错误缓冲区打满导致transform流程卡住） transformation 输入小文件合并的改进...（增加支持自定义inputFormat类） 默认采用建表时指定的InpurFormat，如果是默认的TextInputFormat，当小文件比较多是可能会导致RDD的partition数太多，导致性能下降...使用方法： set spark.sql.hive.inputformat=org.apache.hadoop.mapred.lib.CombineTextInputFormat; 输出小文件合并的改进...（增加自动合并结果文件） 当spark.sql.shuffle.partitions设置的比较大且结果数据集比较小时，会产生大量的小文件（文件数等同spark.sql.shuffle.partitions
底层是数据导入部分，其中 DataY 区别于开源届的全量导入导出工具 alibaba/DataX，是有赞内部研发的离线 Mysql 增量导入 Hive 的工具，把 Hive 中历史数据和当天增量部分做合并...DataX / DataY 负责将 Mysql 中的数据同步到数仓当中，Flume 作为日志数据的主要通道，同时也是 Mysql binlog 同步到 HDFS 的管道，供 DataY 做增量合并使用。...2.3 小文件问题 我们在使用 SparkSQL 过程中，发现小文件的问题比较严重，SparkSQL 在写数据时会产生很多小文件，会对 namenode 产生很大的压力，进而带来整个系统稳定性的隐患，最近三个月文件个数几乎翻了个倍...对于小文件问题，我们采用了社区 SPARK-24940 的方式处理，借助 SQL hint 的方式合并小文件。同时，我们有一个专门做 merge 的任务，定时异步的对天级别的分区扫描并做小文件合并。...，对于某些迁移有问题的问题，将这种 pattern 识别出来，添加到规则集合中，典型的规则有没有发生 shuffle 的任务，或者只发生 broadcast join 的任务，这些任务有可能会产生很多小文件
3、SparkSQL特点 易整合 使用相同的方式连接不同的数据源。 统一的数据访问方式。 使用相同的方式连接不同的数据源。...通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点： 一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的.../ RDD => DS rdd.toDS() // DS => RDD ds.rdd RDD转换为DataSet RDD.map { x => User(x._1, x._2) }.toDS() SparkSQL...): Buff = { buff.sum = buff.sum + age buff.count = buff.count + 1 buff } // 多个缓冲区数据合并...三、SparkSQL数据加载和保存 1、加载数据 spark.read.load是加载数据的通用方法。
本文先通过源码简单过一下分区提交机制的两个要素——即触发（trigger）和策略（policy）的实现，然后用合并小文件的实例说一下自定义分区提交策略的方法。...由上图可见，在写入比较频繁或者并行度比较大时，每个分区内都会出现很多细碎的小文件，这是我们不乐意看到的。...下面尝试自定义 PartitionCommitPolicy，实现在分区提交时将它们顺便合并在一起（存储格式为 Parquet）。...下面贴出合并分区内所有小文件的完整策略 ParquetFileMergingCommitPolicy。为了保证依赖不冲突，Parquet 相关的组件全部采用 Flink shade 过的版本。...analytics_access_log_hive/ts_date=2020-08-04/ts_hour=22/ts_minute=13/result-1596550500950.parquet 最后来验证一下，合并成功
本文先通过源码简单过一下分区提交机制的两个要素——即触发（trigger）和策略（policy）的实现，然后用合并小文件的实例说一下自定义分区提交策略的方法。...由上图可见，在写入比较频繁或者并行度比较大时，每个分区内都会出现很多细碎的小文件，这是我们不乐意看到的。...下面尝试自定义 PartitionCommitPolicy，实现在分区提交时将它们顺便合并在一起（存储格式为 Parquet）。 ?...下面贴出合并分区内所有小文件的完整策略 ParquetFileMergingCommitPolicy。为了保证依赖不冲突，Parquet 相关的组件全部采用 Flink shade 过的版本。...analytics_access_log_hive/ts_date=2020-08-04/ts_hour=22/ts_minute=13/result-1596550500950.parquet 最后来验证一下，合并成功
将数据随机分配给Reduce，这样可以使得每个Reduce处理的数据大体一致 主要设置参数：可以根据集群情况而修改，可以作为hive-site.xml的默认配置参数 -- 在 map only 的任务结束时合并小文件...set hive.merge.mapfiles = true; -- 在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = true; -- 作业结束时合并文件的大小...Repartition/Coalesce Hint 在使用SparkSql进行项目开发的过程，往往会碰到一个比较头疼的问题，由于SparkSql的默认并行度是200，当sql中包含有join、group...中添加以下Hive风格的合并和分区提示： --提示名称不区分大小写 INSERT ......Coalesce Hint减少了分区数，它仅合并分区 ，因此最大程度地减少了数据移动，但须注意内存不足容易OOM。
目录 初始化Spark流式计算程序 一、SparkSql参数调优设置 1、设置会话时区 2、设置读取文件时单个分区可容纳的最大字节数 3、设置合并小文件的阈值 4、设置 join...设置单个分区可容纳的最大字节数，默认是128M， 等同于block块的大小 .set("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "134217728") //设置合并小文件的阈值...query => println(s"准备启动的查询：${query.name}")) //线程阻塞，等待终止 stream.awaitAnyTermination() } } 一、SparkSql...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，默认128M，等同于Block块大小 .set("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "134217728") 3、设置合并小文件的阈值...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。
合并Iceberg小文件Iceberg表每次commit都会生成一个parquet数据文件，有可能一张Iceberg表对应的数据文件非常多，那么我们通过Java Api 方式对Iceberg表可以进行数据文件合并...，数据文件合并之后，会生成新的Snapshot且原有Snap快照数据并不会被删除，如果要删除对应的数据文件需要通过“Expire Snapshots来实现”。...table10: Table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("icebergdb","DWS_USER_LOGIN")) /** * 2.合并小文件数据...，Iceberg合并小文件时并不会删除被合并的文件，Compact是将小文件合并成大文件并创建新的Snapshot。...* 如果要删除文件需要通过Expire Snapshots来实现,targetSizeInBytes 指定合并后的每个文件大小 */ Actions.forTable(table1).rewriteDataFiles
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
支持数据合并，处理小文件。支持Time travel 查询快照数据。...Hudi支持两种表存储模式：Copy On Write（写时合并） 和Merge On Read（读时合并），查询时直接读取对应的快照数据。...对于处理小文件合并时，Iceberg只支持API方式手动处理合并小文件，Hudi对于小文件合并处理可以根据配置自动的执行。...Spark与Iceberg和Hudi整合时，Iceberg对SparkSQL的支持目前来看更好。Spark与Hudi整合更多的是Spark DataFrame API 操作。
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