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hDFs合并小文件

版本 2.程序集 窗口程序集1.子程序 __启动窗口_创建完毕编辑框1.是否允许多行 = 真编辑框1.内容 = 到文本 (读入文件 (取运行目录 () + “\指定文件.txt”))

[hadoop@localhost spark-1.2]$ ./spark-submit --class com.util.ScalaHdfs ScalaHdfs.jarSpark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpathConfiguration: core-default.xml, core-site.xmllist path:/hdfs://localhost:9000/

在HDFS中,namenode将文件系统中的元数copy据存储在内存中,因此,HDFS所能存储的文件数量会受到namenode内存的限制.一般来说,每个文件、目录、2113数据块的存储信息大约占150个字节,根据当前namenode的内存空间5261的配置,就可以计算出大约能容纳多少个文件了. 有一种误解就是,之所以HDFS不适合大量4102小文件,是因为即使很小的文件也会占用一个块的存储空间.这是错误的,HDFS与其它1653文件系统不同,小于一个块大小的文件,不会占用一个块的空间.

在hdfs中,namenode将文件系统中的元数据存储在内存中,因此,hdfs所能存储的文件数量会受到namenode内存的限制.一般来说,每个文件、目录、数据块的存储信息大约占150个字节,根据当前namenode的内存空间的配置,就可以计算出大约能容纳多少个文件了. 有一种误解就是,之所以hdfs不适合大量小文件,是因为即使很小的文件也会占用一个块的存储空间.这是错误的,hdfs与其它文件系统不同,小于一个块大小的文件,不会占用一个块的空间.

文件的名字有联系的.而且在主节点master上有记录,读取的时候会找出所有的文件.拆分的时候单纯按照默认的大小分割的,不管任何结构,即使是一行的数据也会拆开

hadoop主要是hdfs和mapreduce两大框架,hdfs用来存储文件,mapreduce用来处理文件进行计算.1.首先,对于hdfs,dn负责存储文件,以及文件的副本,而nn负责存储文件的元数据,例如文件的块信息,以及位置信息等,这些数据会保存在nn

因为在hdfs 中,数据的元数据信息是保存在NameNode上的,hdfs本身的作用就是用来存储海量文件的,首先小文件过多的话,会增加NameNode 的压力,,因为NameNode是要接收集群中所有的DataNode的心跳信息,来确定元数据的信息变化的,另外,文件中可使用的block块的个数是有限制的,hadoop用来处理数据的话,小文件的延迟,和数据量虽然很小,但是有些地方和大文件所耗的时间相同,所以最好做优化,避免这种情况的发生.

任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息.如果规模再大一些,那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限.

如果是文本文件的话,直接用命令行将多个文件追加到同一个hdfs上的文件.如果是其他类型文件,就要自己写代码调用hdfs的api了

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