Hadoop、Spark處理小檔案

阿新 • • 發佈：2019-01-06

注：hadoop基於2.7.5；spark基於2.3.1-hadoop2.7-scala2.11.8

1.hadoop處理小檔案（提升mapreduce效能，沒有解決namenode記憶體問題）

注：hadoop基於2.7.5；spark基於2.3.1-hadoop2.7-scala2.11.8 1.hadoop處理小檔案（提升mapreduce效能，沒有解決namenode記憶體問題）

背景 Hive query將運算好的資料寫回hdfs（比如insert into語句），有時候會產生大量的小檔案，如果不採用CombineHiveInputFormat就對這些小檔案進行操作的話會產生大量的map task，耗費大量叢集資源，而且小檔案過多會對namenode造成很

使用使用使用使用 HDFS 儲存大量小檔案的缺點： 1.Hadoop NameNode 在記憶體中儲存所有檔案的“元資訊”資料。據統計，每一個檔案需要消耗 NameNode600 位元組記憶體。如果需要儲存大量的小檔案會對NameNode 造成極大的壓力。 2.

1 Java基礎：視訊方面：推薦畢老師《畢向東JAVA基礎視訊教程》。學習hadoop不需要過度的深入，java學習到javase，在多執行緒和並行化多多理解實踐即可。書籍方面：推薦李興華的《java開發實戰經典》 2 Linux基礎：視訊方面：（1）馬哥的高薪Linux

(一)1 用docker建立映象並搭建三個節點容器的hadoop及spark服務包括：mysql，hadoop，jdk，spark，hive，scala，sqoop docker已經安裝並且啟動 #搜尋centos映象： docker search centos #拉取

一、小檔案是如何產生的 1.動態分割槽插入資料，產生大量的小檔案，從而導致map數量劇增。 2.reduce數量越多，小檔案也越多(reduce的個數和輸出檔案是對應的)。 3.資料來源本身就包含大量的小檔案。二、小檔案問題的影響 1.從Hive的角度看，小檔

今天看到一篇講得比較清晰的框架對比，這幾個框架的選擇對於初學分散式運算的人來說確實有點迷茫，相信看完這篇文章之後應該能有所收穫。簡介大資料是收集、整理、處理大容量資料集，並從中獲得見解所需的非傳統戰略和技術的總稱。雖然處理資料所需的計算能力或儲存容量早已超過一

1. MapReduce中自定義計數器（列舉方式） 1.1 首先定義並使用計數器 //第一種組名+計數器名 context.getCounter(groupName, counterName).increment(1);//引數型別為String //第二種 Enum

不多說，直接上乾貨！說在前面的話　　此筆，對於僅對於Hadoop和Spark初中學者。高手請忽略！ 1 Java基礎：視訊方面：推薦《畢向東JAVA基礎視訊教程》。學習hadoop不需要過度的深入，java學習到

本人大資料學習菜鳥一枚，從零開始學習大資料，這裡給出學習建議。自學是一個考驗毅力的過程，當然對自身也是一個鍛鍊提高的過程，但是有時候，從零開始學習，舉步維艱，個人深有體會。離開學生時代的填鴨式教學，你會發現學習路上能有引路人帶你入門，效率會提高很多。努力很重

專注於開發分散式任務排程框架、分散式同步RPC、非同步MQ訊息佇列、分散式日誌檢索框架、hadoop、spark、scala等技術如果我的寫的文章能對您有幫助，請您能給點捐助,請看首頁置頂...

資料是收集、整理、處理大容量資料集，並從中獲得見解所需的非傳統戰略和技術的總稱。雖然處理資料所需的計算能力或儲存容量早已超過一臺計算機的上限，但這種計算型別的普遍性、規模，以及價值在最近幾年才經歷了大規模擴充套件。本文將介紹大資料系統一個最基本的元件：處理框架。處理框架負責對

1、Hadoop和Spark的關係 Spark是為了跟Hadoop配合而開發出來的，不是為了取代Hadoop，專門用於大資料量下的迭代式計算。 Spark運算比Hadoop的MapReduce框架快的原因是因為Hadoop在一次MapReduce運算之後，會將資料的運算結果從記憶體寫入到磁碟中，

這些都是“大資料”相關的概念，即和關係型資料庫，相比較而產生的新技術。即j2ee的web開發中，資料庫部分（如傳統的關係型資料庫的oracle），的內容 1Hbase：是一個nosql資料庫，和mongodb類似。 2hdfs：hadoop distribut file

public class MergeSmallFilesToHDFS { private static FileSystem hdfs = null; //定義HDFS上的檔案系統物件 private static FileSystem local = null; //定義本地檔案系統物件

一般hadoop的預設路徑：/usr/local/hadoop/ 一般spark配置路徑：/usr/local/spark/ 檢視spark-submit的資訊：/usr/local/spark/bin/spark-submit --help spark的UI介面：http://00.0.0

由於沒有機會對Hadoop、Spark、HBase與Redis的各個特性進行測試，所以在網路上找到了這篇文章，說說Hadoop、Spark、HBase與Redis的適用性問題。轉自 http://datainsight.blog.51cto.com/8987355/142

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大資料平臺中遇到的實際問題，整理了一下，使用CDH5.8版本，包括Hadoop、Spark、Hive、kafka、Hbase、Phoenix、Impala、Sqoop、CDH等問題，初步整理下最近遇到的問題，不定期更新。啟動nodemanager失敗 2016-09-07

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