SparkSQL将小文件合并

最新推荐文章于 2025-06-25 00:05:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-25 00:05:00 发布 · 2.7k 阅读

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#spark

1、设置配置
	spark.sql("set hive.exec.dynamic.partition=true")
    spark.sql("set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict")
    spark.sql("SET spark.sql.shuffle.partitions=1") //优化，防止生成很多的小文件

2、进行insert into 将tmp里的很多小文件进行合并，合并到test中

 def merg

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SparkSQL小文件合并

weixin_42466752的博客

10-20

1200

sparksql处理flink小文件

Spark合并输出小文件

ThreeAspects的博客

02-14

2591

在Spark SQL执行etl时候会有最终结果大小只有几百k，但是小文件一个分区有上千的情况。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，影响计算的速度方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法 val rdd2 = rdd1.coalesce(8, true) （true表示...

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hive on spark 动态解决小文件太多的办法

最新发布

07-30

### Spark SQL小文件合并参数 #### `spark.compact.smallfile.size` 此参数定义了被认为是小文件的最大大小。在commit阶段，系统会查找所有小于这个值的文件，并将其标记为需要合并的对象。 #### `spark.compact....

合并Spark SQL产生的小文件

Jerry的博客

07-27

4034

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...

Spark SQL合并小文件的一种方法

大怀特的博客

10-11

3675

小文件问题原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 sparksql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小文件。可通过如下调整，使其自适应的合并小文件(本人测试环境从原来的200个小文件合并成一个文件) 控制输出文件的个数 DataFrame输出结果保存为文件时，尤其是根据某个条件分区时，可以控制输出文件的个数，从而减少小文件的个数 DataFrame..coalesce(1).write.format("parquet").

spark sql合并小文件_Spark SQL小文件问题在OPPO的解决方案

weixin_39616961的博客

12-18

1445

Spark SQL小文件是指文件大小显著小于hdfs block块大小的的文件。过于繁多的小文件会给HDFS带来很严重的性能瓶颈，对任务的稳定和集群的维护会带来极大的挑战。一般来说，通过Hive调度的MR任务都可以简单设置如下几个小文件合并的参数来解决任务产生的小文件问题：set hive.merge.mapfiles=true;set hive.merge.mapredfiles=true;se...

spark-sql多级分区 小文件合并

花言简

02-18

2263

spark-sql表运行缓慢，查看后发现上游数据小文件数多，单个文件6.8M或15M，均在20M以内，每个分区小文件个数达几千个，运行起来非常缓慢；网上很多hive sql的优化，常见hive sql优化合并小文件(spark-sql客户端也可以)： set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; set mapreduce.input.fileinputformat.split.ma

spark sql合并小文件_Spark SQL 小文件问题处理

weixin_39613540的博客

12-17

738

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。大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性：1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压...

spark-sql 分区小文件合并

大数据开发

09-11

2725

spark-sql执行任务小文件生成规则示例数据元数据 : {数据库名称:mydb, 表名称:t30, 字段列表: a int, b int c int} 主数据: [1,4,2 ; 3,4,6 ; 4,6,7] 1.使用spark-sql查询表数据任务的task数与小文件数保持一致例如下图所示 : 表t30中保存的是主数据,其中有17个文件,每一个文件的大小都小于块大小(64M) 启动spark任务示例spa...

合并小文件汇总（Hive/Spark）

初阳

06-25

671

合并小文件的原因：过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。

Spark小文件合并

weixin_37944880的博客

01-29

1万+

1.问题描述最近使用spark sql执行etl时候出现了，最终结果大小只有几百k，但是小文件一个分区有上千的情况。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。 2.解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法 val rdd2 = rdd1.coa...

spark 实现HDFS小文件合并

shining的专栏

01-04

3004

一、首先使用sparksql读取需要合并的数据。当然有两种情况，　　一种是读取全部数据，即需要合并所有小文件。　　第二种是合并部分数据，比如只查询某一天的数据，只合并某一个天分区下的小文件。 val df: DataFrame = spark.sql("sql") 二、将读取到的数据写入临时文件中。此处需注意使用coalesce方法对文件进行合并。 df.coalesce(1).wri...

spark小文件合并

YUYUYUWW的博客

01-10

1922

小文件合并

使用Spark SQL合并小文件的一个例子

没有合适的昵称

09-15

3034

小文件的危害完我就不在多说,请见:https://blog.youkuaiyun.com/qq_34341930/article/details/89031661 import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} /** * 使用Spark SQL合并小文件 */ object SmallFileMerger { def main(args...