SparkStreaming将结果输出到单个文件以及小文件的合并

SparkStreaming将结果输出到单个文件以及小文件的合并

sparkStreaming消费kafka数据…

每个duration批次时间数据量不一定多少，
若数据量太少，
首先每个批次处理数据后会有多个分区的小文件，
解决办法1. 是在结果落地前重分区，每个批次只生成一个文件，

那么要是这一个文件数据量也很小，落地到hive还是会影响查询效率

那么解决办法2. 就用在hive定时执行一个insert overwrite table a select * from a;语句，这个时候会覆盖表的数据达到合并小文件的目的

关于insert overwrite table a select * from a;应该会覆盖原先的文件，不过我还是测试了一下。 在我摘的两篇文章最下面贴截图。

以下摘自优快云

地址是：https://blog.youkuaiyun.com/xianpanjia4616/article/details/82888608

sparksql写入hive后小文件太多,影响查询性能的问题
首先我们要知道hive里面文件的数量=executor-coresnum-executorsjob数,所以如果我们batchDuration的设置的比较小的话,每天在一个分区里面就会生成很多的小文件,我们在hive里面查询的时候就会非常的影响性能,下面介绍两种方法优化小文件:

(1),第一种,可以在创建的DataFrame的时候,cache一下,然后对DataFrame进行重新分区,可以把分区设置为1,可以用reparation,当然也可以用coalesce,这两个的区别,可以看我的另外一篇博客,这个时候就会一个job产生一个文件.但是这么做就降低了写入的性能,所以数据量不是特别大的时候,还是可以用的,但是如果数据量很大,就需谨慎使用,

(2),第二种方法是利用sql定时执行一下,insert overwrite table a select * from a;这个时候会覆盖表的数据达到合并小文件的目的,具体的sql下面会有.

下面看一下具体的代码吧:

 val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema).cache()
          df.coalesce(1).createOrReplaceTempView("tempTable")
          val sq = "insert into combine_data partition(day_time='" + day_time + "') select * from tempTable"
          sql(sq)
          println("插入hive成功了")
          df.unpersist(true)
insert overwrite table combine_data partition (day_time='2018-08-01') select data,enter_time from combine_data where day_time = '2018-08-01'; 

以下是摘自简书

地址：https://www.jianshu.com/p/7e2b20ccc78b

原始的结果
今天终于完成了SparkStreaming的阶段性工作，要将结果数据放入到hdfs上保存，使用的是RDD自己原有的函数saveAsTextFiles（“Path”）

使用函数
结果如下

结果
可以看出，有瑕疵。我是想将我的数据保存在一个文件中，所以有瑕疵。文件太多，文件夹太多。这样的结果对于后面对数据的再次使用，坏处我就不必多说了吧。

可以看出，多文件夹的原因是因为我是使用的SparkStreaming，所以是每个时间段（Duration）执行一次写入的操作，所以会出现多文件夹，并且名字以时间命名。再看文件夹下的多个文件，这是由我的RDD的分区决定的，而RDD的分区是由我指定数量的线程来决定的，因为我是在本地跑的val sparkConf =new SparkConf().setMaster(Constant.SPARK_MASTER_LOCAL)，我这里指定的是4，所以是4个文件。对RDD感兴趣的可以去看一下RDD的分区，讲的很好理解，这里就不再赘述。对spark中RDD通俗易懂的介绍

解决方法
思路描述：首先解决多文件的问题，因为文件数量是由分区决定的，那我们就将他重分区，分区数量为1，然后再向hdfs中写入临时目录，写入后我们再将这个文件追加到最终的文件中，然后再把这个临时文件删除。闲话少说，上干货。

解决方法
copyMerge(src.getFileSystem(conf), src, dst)方法如下。

copyMerge(src.getFileSystem(conf), src, dst)

作者：飞叔Brother
链接：https://www.jianshu.com/p/7e2b20ccc78b
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

测试overwrite覆盖原文件

insert overwrite table a select * from a;

创建表 指定数据目录

create table testover(
a int
)
location '/out/18';

目下有两个文件

查询数据

覆盖以合并小文件

insert overwrite table testover
select * from testover;

查看目录下文件

果然由两个变为了一个

查询一下 没有错