CombineTextInputFormat切片机制优化大量小文件

本文探讨了CombineTextInputFormat在Hadoop中处理大量小文件的优化策略。默认的TextInputFormat会产生过多的maptask,降低处理效率。通过设置CombineTextInputFormat的最小和最大切片大小,可以将多个小文件合并到一个切片中,显著减少maptask数量,提高处理速度。

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CombineTextInputFormat切片机制优化大量小文件
  1. 默认情况下,TextInputformat对任务的切片机制是按文件规划切片,不管文件多小,都会有一个单独的切片,都会交给一个maptask,如果存在大量小文件,就会产生非常多的maptask,这样处理效率机会低下。

  1. 如何优化:
  • 最好的办法,预处理,将小文件先合并成大文件,然后上传到HDFS后分析
  • 补救措施:如果大量小文件已经存在HDFS中,可以使用CombineTextInputFormat,切片逻辑和TextFileInputFormat不同,可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中,这样,多个小文件就可以交给一个maptask
  • 优先满足最小切片大小,不超过最大切片大小

例如:

CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m
CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);// 2m
添加代码实现

17

待处理小文件文件

16

默认WordCount切片数

15
默认切片为4

添加代码实现后:

在这里插入图片描述

修改后切片数为1
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