合并 hdfs 文件



待研究,只做保存



将HDFS中不同目录下面的数据合在一起,并存放在指定的目录中,示例如:

sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id


其中,–class-name 所指定的 class 名是对应于 Person.jar 中的 Person 类,而 Person.jar 是通过 Codegen 生成的



--new-data <path>Hdfs中存放数据的一个目录,该目录中的数据是希望在合并后能优先保留的,原则上一般是存放越新数据的目录就对应这个参数。
--onto <path>Hdfs中存放数据的一个目录,该目录中的数据是希望在合并后能被更新数据替换掉的,原则上一般是存放越旧数据的目录就对应这个参数。
--merge-key <col>合并键,一般是主键ID
--jar-file <file>合并时引入的jar包,该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
--class-name <class>对应的表名或对象名,该class类是包含在jar包中的。
--target-dir <path>合并后的数据在HDFS里的存放目录


### HDFS合并文件的方法 在大数据处理场景下,HDFS 是一种常见的分布式存储系统。然而,当大量小文件被写入 HDFS 时,可能会带来性能瓶颈和管理复杂度等问题。因此,在实际应用中通常会考虑对这些小文件进行合并。 #### 使用 `getmerge` 命令实现文件合并 HDFS 提供了一个便捷的命令工具来完成文件合并的任务。通过该命令可以将多个分布在不同路径下的小文件合并成一个大文件,并将其保存到指定位置。具体语法如下: ```bash hdfs dfs -getmerge <source> <destination> ``` 其中 `<source>` 表示源目录或者通配符匹配的一组文件;而 `<destination>` 则指定了目标输出文件的位置[^1]。 例如,如果希望把位于 `/user/test/input/` 下的所有 `.txt` 文件合并为单一文件并存放到本地磁盘上的某个地方,则可执行下面这条指令: ```bash hdfs dfs -getmerge /user/test/input/*.txt /local/path/output.txt ``` 此过程不仅能够有效减少元数据开销,还能提升后续 MapReduce 或 Spark 等计算框架运行效率[^3]。 #### 调整 HDFS 的块大小作为间接优化手段 除了直接利用上述提到的技术外,还可以尝试修改默认配置参数 block size 来缓解由过多零碎资料引发的问题。理论上讲,增大单个区块容量意味着每单位空间能容纳更多内容,进而削减整体数量级上较小规模条目所占比例。不过需要注意的是,这一措施并不能从根本上消除已存在的碎片化现象,仅适用于预防新产生的同类情况发生前预先规划好合理布局策略而已[^2]。 另外值得注意一点是,在某些特殊情况下可能还需要结合其他技术方案共同作用才能达到最佳效果,比如采用 SequenceFile 格式封装原始记录等等。 ```python from pyhdfs import Client client = Client("http://localhost:50070") def merge_files_in_hdfs(source_dir, dest_file): with client.read(dest_file, buffer_size=4096) as reader: data = b''.join(reader) files_to_merge = [f for f in client.listdir(source_dir)] merged_content = [] for file_name in files_to_merge: full_path = source_dir + '/' + file_name content = client.open(full_path).read() merged_content.append(content.decode('utf-8')) final_data = '\n'.join(merged_content).encode('utf-8') with client.write(dest_file, overwrite=True, replication=1) as writer: writer.write(final_data) if __name__ == "__main__": src_directory = "/path/to/source" target_file = "/path/to/target/file" merge_files_in_hdfs(src_directory, target_file) ``` 以上 Python 示例展示了如何借助 PyHDFS 库编写脚本来自动化整个流程,包括读取、拼接字符串以及最终回传至远程服务器端的操作步骤。 ---
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