hadoop小文件问题&解决方案

最新推荐文章于 2025-05-27 11:20:54 发布
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#hadoop #HAR #Sequence #hdfs

本文深入探讨了小文件问题及其解决方案，包括使用Hadoop的SequenceFile、HDFS和Cloudera博客中提到的方法来优化大数据处理效率。
Hadoop 大量小文件问题及解决方案
SmartSi
12-25 2万+
1. HDFS上的小文件问题小文件是指文件大小明显小于HDFS上块（block）大小（默认64MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用Hadoop（If you’re storing small files, then you probably have lots of them (otherwise you wouldn’t turn to Hadoop)），这样
大数据-Hadoop小文件问题解决方案
大数据框架Hadoop学习
05-20 1800
HDFS中小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。大量的小文件会hadoop的扩展性和性能带来严重的影响。 小文件是如何产生的? 动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增 reduce数量越多，小文件也越多，reduce的个数和输出文件个数一致 数据源本身就是大量的小文件 小文件问题的影响 从Mapreduce的角度看，一个文件会启动一个map，...
大数据学习篇：hadoop深入浅出系列之HDFS（七） ——小文件解决方案
美丽的泡沫
09-30 1303
小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认128M)小的多的文件。任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，每一个object占用150 bytes的内存空间。所以，如果有10million个文件，每一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。如果规模再大
Hadoop小文件解决方案
aishenghuo0102的博客
05-04 2010
​​​​​​1）小文件优化的方向： （1）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。 （2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。 （3）在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率。 （4）开启uber模式，实现jvm重用 2）Hadoop Archive 是一个高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使用 3）Com
hadoop自带的存取小文件存取解决方案
云计算?
01-03 189
现实场景;在系统中，存在大量的小文件存取，比如图片文件，一般在几M以内， 1），但是HDFS默认block大小是64M,如果直接存取在Hadoop中，将极大的消耗namenode的资源。直接放在hadoop文件系统中，大多只是做归档分析用，所以，我们就想能不能定期归档。 2），放在HBase中，由于Hbase的value最大长度是64KB，而很多小文件又大过这个级别。HBas...
Hadoop小文件处理
窗外的屋檐
10-17 7782
导读 HDFS作为Hadoop生态系统的分布式文件系统，设计是用来存储海量数据，特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移或者处理程序的问题，HDFS上可能会存在大量的小文件，进而消耗NameNode大量的内存，并且延长程序的运行时间。下面我就把对小文件的处理经验总结一下，供大家参考。 引言 先来了解一下Hadoop中何为小文件：小文件指的是那些文件...
Hadoop小文件的优化方案
小猿天地
10-21 1715
分析Hadoop小文件过多带来的危害，以及解决小文件的方法。
Hadoop小文件问题及治理方案
最新发布
走过冬季
05-27 976
建议根据业务场景选择组合方案，例如实时场景采用Kafka+流处理引擎攒批，离线场景使用Compaction策略+定时合并任务。治理后典型收益：某电商平台优化后NameNode内存下降60%，Hive查询速度提升3-8倍。
Hadoop小文件问题及解决方案
lavimer
02-02 3664
1.概述 小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。如果存储一亿个文件，则NameNode需要20G空间。这样NameNode内存容量严重
解决Hadoop小文件问题
不吃鱼的cat的博客
09-12 1188
解决Hadoop小文件问题 1 Hadoop小文件弊端 HDFS上每个文件都要在NameNode上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。 小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数据量小，导致MapTask的处理时间比启动时间还小，白白消耗资源。 2 Hadoop小文件解决方案 2.1 数
Hadoop解决小文件存储思路
LINBE_blazers的博客
09-27 6118
1.什么是小文件 小文件一般是指明显小于Hadoop的block size的文件。Hadoop的block size一般是64MB，128MB或者256MB，现在一般趋向于设置的越来越大。后文要讨论的内容会基于128MB，这也是CDH中的默认值。为了方便后面的讨论，Fayson这里假定如果文件大小小于block size的75%，则定义为小文件。但小文件不仅是指文件比较小，如果Hadoop集群中...
Hadoop小文件带来的问题以及解决方案
wisgood的专栏
12-02 7970
小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件。Hadoop适合处理少量的大文件，而不是大量的 小文件。 1， 小文件导致的问题 首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则
HDFS小文件问题及解决方案
千里之行,始于足下
05-21 1万+
1、  概述小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间（见参考资料[1][4][5]）。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。 其次，访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。
hadoop2.6.0版本集群环境搭建
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stark_summer的专栏
01-05 11万+
一、环境说明 1、机器：一台物理机 和一台虚拟机 2、linux版本：[spark@S1PA11 ~]$ cat /etc/issue Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) 3、JDK: [spark@S1PA11 ~]$ java -version java version "1.6.0_27" Java(TM
hadoop2.6.0版本搭建伪分布式环境
stark_summer的专栏
02-06 5万+
由于个人需要在自己的笔记本上搭建hadoop伪分布环境，为了方便自己使用，如想看机器也看之前的一篇博客：hadoop2.6版本集群环境搭建
hadoop distcp使用
stark_summer的专栏
05-20 5万+
概述 distcp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。 它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。 由于使用了Map/Reduce方法，这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方。 这篇文档会为常用distcp操作提供指南并阐述它的工作模型。 基本使用方
yarn & mapreduce 配置参数总结
stark_summer的专栏
09-16 3万+
配置 设置nodemanager 总内存大小为32G，在yarn-site.xml 增加如下内容：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>32768</value> </property> container内存按照默认大小配置，即为最小1G，最大8G<property> <name>yarn.
hadoop MR 任务 报错 "Error: java.io.IOException: Premature EOF from inputStream at org.apache.hadoop.io"
stark_summer的专栏
08-17 3万+
错误原文分析文件操作超租期，实际上就是data stream操作过程中文件被删掉了。通常是因为Mapred多个task操作同一个文件，一个task完成后删掉文件导致。这个错误跟dfs.datanode.max.transfer.threads参数到达上限有关。这个是datanode同时处理请求的任务上限，总默认值是 4096，该参数取值范围[1 to 8192]hadoop docs hdfs-si
hadoop about "Container does not exist."
stark_summer的专栏
08-13 2万+
场景描述：hadoop集群中正在运行的任务，点击“application_1438756578740_5947”链接，然后能看到ApplicationMaters信息，有N个Node节点在运行，然后点击任一个Node的logs链接，会报错如下：“Container does not exist.”hadoop jira上貌似是2.3的一个bug，2.4fix了 added comment in Co
Hadoop处理小文件挑战与解决方案
另外，MultiFileInputSplit是另一个解决方案，它可以合并多个小文件到一个Map任务中，提高处理效率。 大量小文件的产生通常有以下两个原因： 1. 大文件分割：在HDFS不支持文件追加操作的历史时期，创建新文件来追加...
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