# 读取小文件数据df=spark.read.csv("path/to/small/files/*.csv",header=True,inferSchema=True)# 该代码从指定路径读取所有小文件,header=True表示文件中包含标题行,inferSchema=True表示自动推断数据类型。 1. 2. 3. 4. 3. 合并数据 合并数据的方式是通过重新分区。我们可以使用repartition()函数来调整数据...
步骤5:配置合并选项 在写入数据时,您可以通过设置适当的选项来控制输出文件的大小和数量,从而达到合并小文件的目的。 result_df.coalesce(1)\# 合并小文件为1个大文件.write \.mode("overwrite")\.parquet("path/to/your/output/merged_result.parquet")# 注释:使用coalesce将输出合并为一个文件 1. 2. 3. 4...
开启小文件合并功能后,SparkSQL的写入操作(例如insert、create table等)将自动合并生成的输出文件,但功能只作用于当前写入操作生成的文件,不会对历史数据进行合并。同时,该功能支持非分区表以及静态、动态分区写入。EMR-5.5.0之后版本和EMR-3.39.0之后版本的Spark3支持非分区表以及静态分区写入,EMR-5.10.0之后版本和EM...
INSERT ... SELECT/*+ REPARTITION(numPartitions) */... 3.小文件定期合并 可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作 上述只是给出3种常见的解决办法,并且要结合实际用到的技术和场景去具体处理,比如对于HDFS小文件过多,也可以通过生成HAR 文件或者Sequence File来解决。 推荐文章...
1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2.容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.maxResultSize的配置(默认1g),会抛出类似如下的异常,影响任务的处理 Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure...
合并小文件,生成合并小文件的Spark任务,并提交至Yarn上执行;对完成小文件合并的结果信息放置于待替换列表中;结合Zookeeper保持SparkSql在使用合并后文件替换被合并文件时维持正常运行;根据SparkSql实时检索数据库表的情况,在Zookeeper中注册和注销相应数据库表的读状态;在文件替换时,通过网络在SparkSql中进行文件元数据缓存...
Spark SQL在写入数据的时候是并行写入,并没有一个合并的过程。小文件过多,会增大Namenode的压力,同时对查询性能也有很大影响。通常在Hive中可以引入 hive.spark.mergefiles=true 来为hive的执行计划增加一个合并Job,但Spark SQL不支持这个做法。 spark.sql.adaptive.enabled=true; --动态调整Shuffle Partition ...
小文件合并方案分享现有问题资源利用率&成本:受限于磁盘性能和硬件成本,需要在控制好硬件成本的情况下,解决海量小文件的存储,提高资源利用率。...单个集群如果存储了大量小文件(240块SATA,总共6亿文件,文件大小约100KB),磁盘容量平均利用率只有22%。读写性能:随着
然后Spark在Shuffle 阶段会自动的帮我们将数据尽量的合并成spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize(默认64m)的大小,以减少输出端写文件线程的总量,最后减少个数。 对于spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize参数而言,我们也可以设置成为dfs.block.size的大小,这样可以做到和块对齐,文件大小...
这里需要强调一下,AQE依赖的统计信息与CBO不同,并不是关于某张表或者某列,而是shuffle map阶段舒服的中间文件(.data数据文件和.index索引文件),统计每个data文件的大小、空文件数量与占比、每个reduce task对应的分区大小。 AQE主要包含三大特性:Join策略调整、自动分区合并、以及自动倾斜处理。本次主要记录一下自动分区...