sparksql/hive小文件问题 [数据库教程]
针对hive on mapreduce
1:我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并:
参数详细内容可参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties
1
2
3
4
hive.merge.mapfiles 在 map-only job后合并文件,默认
true
hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件,默认
false
hive.merge.size.per.task 合并后每个文件的大小,默认256000000
hive.merge.smallfiles.avgsize 平均文件大小,是决定是否执行合并操作的阈值,默认16000000
例如:
set hive.merge.mapfiles = true:在只有map的作业结束时合并小文件,set hive.merge.mapredfiles = true:在Map-Reduce的任务结束时合并小文件,默认为False;
set hive.merge.size.per.task = 256000000; 合并后每个文件的大小,默认256000000
set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000; 当输出文件的平均大小小于该值时并且(mapfiles和mapredfiles为true)
2:如果结果表使用了压缩格式,则必须配合Sequence File来存储,否则无法进行合并
3:Hadoop的归档文件格式也是解决小文件问题的方式之一。而且Hive提供了原生支持,如果使用的不是分区表,则可创建成外部表,并使用har://协议来指定路径
4:对于通常的应用,使用Hive结果合并就能达到很好的效果。如果不想因此增加运行时间,可以自行编写一些脚本,在系统空闲时对分区内的文件进行合并,也能达到目的。
5:Reducer数量的减少也即意味着结果文件的减少,从而解决产生小文件的问题。
但是,对于通过sparksql来处理数据的话,在conf里添加上面参数调整是没有作用的,不过可以通过下面的方式来规避小文件:
1.通过使用repartition重分区动态调整文件输出个数
比如 spark.sql("sql").repartition(1).write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("test");
2.使用Adaptive Execution动态设置shuffle partition
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
SparkConf conf =
new
SparkConf();
conf.set(
"spark.sql.adaptive.enabled"
,
"true"
);
conf.set(
"spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize"
,
"67108864b"
);
conf.set(
"spark.sql.adaptive.join.enabled"
,
"true"
);
conf.set(
"spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold"
,
"20971520"
);
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName(
"JointSitePlan"
)
.master(
"local"
)
.config(conf)
.enableHiveSupport()
.getOrCreate();
shuffle partition是通过参数spark.sql.shuffle.partitions来指定的,默认是200,但是对于数据不大,或者数据倾斜的情况,会生成很多的小文件,几兆甚至几KB大小,自适应执行则会根据参数 spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize 动态调整reducer数量.
附:
我在spark sql执行insert overwrite操作时,仅加了set spark.sql.hive.mergeFiles=true; 也可以有效阻止小文件的产生,可能是因为我的数据量本身就比较大
参考:
https://www.cnblogs.com/zz-ksw/p/11293891.html
https://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/100401858
spark sql/hive小文件问题
以上是 sparksql/hive小文件问题 [数据库教程] 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/535032.html