哈尔滨企业建站模板,wordpress插件带seo,雅布设计中国分公司在哪里,深圳软件公司集中在哪相信很多开发都知道这个问题#xff0c;看文章#xff0c;看博客都有了解过。但是如果让你自己讲#xff0c;能不能从头到尾讲明白原理和对应的解决方案呢#xff1f;
这个小文件是怎么产生的#xff1f;就一句话#xff0c;spark处理完数据输出时#xff0c;一个分区一…相信很多开发都知道这个问题看文章看博客都有了解过。但是如果让你自己讲能不能从头到尾讲明白原理和对应的解决方案呢
这个小文件是怎么产生的就一句话spark处理完数据输出时一个分区一个文件写到了hdfs上。
那怎么说这个小文件呢每个文件的存储小于128M实际上大部分是几kb。
这就很浪费呀一个块128M你给我只存几k然后Namenode开始骂骂咧咧~~~~
言归正传下面咱们开始唠唠
1、在Spark处理数据时如果未对中间结果或最终输出进行合并处理每个RDD分区的数据将被写入单独的文件中导致HDFS上可能生成大量小文件。 2. 大量小文件会降低HDFS存储效率和NameNode内存利用率增加元数据管理负担以及影响后续读取操作的I/O性能。 3. 为解决这一问题Spark提供了诸如coalesce()或repartition()等API来调整分区数并结合DataFrameWriter的bucketBy、sortBy及saveAsTable等方法实现数据聚合与大文件输出从而有效减少小文件的数量。
那如果控制小文件的产生呢
在Spark中减少shuffle阶段之前小文件产生的主要策略包括
1. **合并分区Repartitioning** 在进行shuffle操作前可以使用repartition()或coalesce()方法来调整RDD的分区数。通过将数据重新分布到更少但更大的分区中可以在shuffle过程中减少最终写入HDFS的小文件数量。 - repartition()会重新创建指定数量的分区并可能触发一个完整的数据 Shuffle。 - coalesce()则可以在减少分区数时尽量避免全量 Shuffle但如果需要增加分区数则同样会触发 Shuffle。
2. **批量写入与压缩** 使用批量写入机制在聚合或者reduce操作完成后一次性写出较大的结果文件而不是逐条写出。同时启用数据压缩选项如Snappy、Gzip等以减小单个文件的实际大小即使分区较多也能有效控制物理文件的数量。
3. **自定义Partitioner** 设计合理的自定义Partitioner确保数据在Shuffle时能均匀分布并尽可能地聚集在一起从而在写入磁盘时生成较少的大文件。
4. **增大块大小** 如果是在Hadoop HDFS层面可以考虑适当增大HDFS的块大小设置使得每个数据块能够存储更多的记录间接减少因为分区而产生的小文件数量。
5. **提前合并处理** 对于源头就包含大量小文件的数据源可以预先执行合并操作例如在加载数据到Spark之前先利用MapReduce或Spark作业将小文件合并为大文件。
6. **采用数据湖技术** 使用支持小文件自动合并特性的数据湖解决方案如Delta Lake或Apache Hudi它们提供了事务性和管理小文件的功能。
在Apache Spark中coalesce()算子也可以用来减少RDD或DataFrame的分区数但它与repartition()有所不同
1. **减小分区数**coalesce()可以将数据集的分区数量缩小到一个较小的值而不需要进行全量shuffle。这意味着它会尽量重用现有的分区数据尽可能地保持数据本地性从而减少网络传输开销。
2. **保持分区顺序部分情况**如果只是少量减少分区数coalesce()可能会保留分区内部的数据顺序但这不是绝对保证的具体取决于Spark实现和执行计划。
3. **增加分区数受限**但是当你需要增加分区数时coalesce()就不是一个合适的选择因为它不支持通过增加分区数来触发shuffle。
因此在考虑是否手动触发shuffle时 - 如果你想要减少分区数并且希望操作相对轻量级、避免全量shuffle可以选择使用coalesce()。 - 如果你需要重新分布数据以达到特定的分区策略比如均衡数据大小或者需要增加分区数以便更好地并行处理数据则应该使用repartition()因为它会强制进行shuffle操作。
最最最后在Spark作业即将写入HDFS时减少小文件的策略可以包括以下几种
使用repartition()或coalesce()方法重新组织数据分布。通过增大目标分区数使得每个分区包含更多的数据量从而减少最终输出的小文件数量。但要注意增加分区会导致额外的shuffle操作和资源消耗。在写入HDFS之前设置合理的批次大小例如使用DataFrameWriter的option(maxRecordsPerFile, num_records)确保每次写入的数据量足够大。启用数据压缩这可以在减小文件大小的同时减少物理文件的数量。 df.write.mode(overwrite).format(parquet).option(compression, gzip) # 或其他压缩算法.save(path_to_hdfs) Spark SQL中减少小文件生成的方法 使用coalesce()或repartition()函数来重新调整DataFrame的分区数确保每个分区包含足够的数据量。repartition()会触发一个全shuffle操作而coalesce()则可能不会增加分区数而是合并现有分区因此需根据实际场景选择合适的函数。 -- 在SQL中可通过创建视图的方式实现
CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW repartitioned_data AS
SELECT * FROM original_table
REPARTITION(num_partitions); 待补充~~~~~~~~~~~~
