当文件格式为 Parquet 并采用 GZIP 压缩，且开启了文件合并功能时，生成的文件无法通过 Hive 正常映射读取。而关闭文件合并后，Hive 能够正常读取。这个问题可能与 Parquet 文件合并过程中的元数据处理、压缩一致性以及 Hive 对 Parquet 文件的解析要求有关。以下是一些建议来帮助您排查和解决这个问题：
使用官方工具 parquet-tools 合并指定的 parquet 文件 使用parquet-tools 对多个 parquet 文件进行合并,使用方法: # 合并 HDFS 上的 parquet 文件 hadoop jar parquet-tools-1.9.0.jar merge /tmp/a.parquet /tmp/b.parquet # 合并本地的 parquet 文件 java -jar parquet-tools-1.9.0.jar merge /tmp/a.parq...
//DataFrames可以保存为Parquet文件,维护模式信息 peopleDF.write.parquet("people.parquet") //在上面创建的parquet文件中读取 // Parquet文件是自描述的,所以模式被保存 //加载Parquet文件的结果也是一个DataFrame val parquetFileDF = spark.read.parquet("people.parquet") // Parquet文件也可以用来创建临时视图,...
一种是读取全部数据,即需要合并所有小文件。 第二种是合并部分数据,比如只查询某一天的数据,只合并某一个天分区下的小文件。 val df: DataFrame = spark.sql("sql") 二、将读取到的数据写入临时文件中。此处需注意使用coalesce方法对文件进行合并。 df.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet(temp...
copy the parquet file to new dir sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/xx.db/a/stat_date=20220125/parametric_hash=0 sudo -u hdfs hdfs dfs -cp /user/hive/warehouse/xx.db/a/stat_date=20220125/parametric_hash=0/* /user/hive/warehouse/xx.db/a/stat_date=20220125/parame...
保留最新的那个，再输出到HDFS后，就形成一个合并过的parquet文件，再将hdfs上旧的文件删除替换掉。关注...
没有namenode,文件系统将无法使用。Hadoop提供了两种namenode容错机制:① 备份组成文件系统元数据持久状态的文件,一般配置是将持久状态写入本地磁盘的同时,写入一个远程挂载的网络文件系统(NFS);② 运行一个辅助namenode,但它不能被用作namenode,辅助namenode作用是定期合并并编辑日志与命名空间镜像,以防止编辑日志过大...
压缩文件:可以使用压缩算法(如gzip、bzip2等)对小文件进行压缩,这样可以减少磁盘空间和网络带宽的使用,并减少小文件损坏的可能性。 存储格式优化:Hive支持多种存储格式,如ORC、Parquet、Avro等。这些格式允许将多个小文件压缩并序列化成一个大文件,存储时占用更少的磁盘和网络带宽。存储格式优化对于处理小文件问题非常有...
合并小文件:在HDFS中存储大量小文件会导致性能瓶颈,尤其是与MapReduce作业结合时。你可以使用工具合并小文件(例如,Hive的MERGE功能或Spark的coalesce方法)。 压缩文件:将数据文件进行压缩(如Snappy或Gzip压缩格式),能够减少存储空间,并加速数据读取。 # 读取压缩的Parquet文件 ...
修改3个配置文件:core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml,指定NameNode和NodeManager的位置和端口,设置文件的副本等参数。格式化文件系统 2、HDFS的各进程名称与功能 NameNode:维护着文件的元数据,包括文件名、副本数、文件的 BlockId,以及 block 所在的服务器,会接受来自 Client 端的读写请求,和DataNode ...