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Hadoop 性能优化
Hadoop 性能优化 小文件问题 HDFS和MapReduce是针对大文件设计的，在小文件处理上效率低下，且十分消耗内存资源。每个小文件都会占用一个block、产生一个InputSplit、产生一个Map任务，这样map任务的启动时间很长，执行任务的时间很短。解决方法是使用容器将小文件组织起来，HDFS提供了两种小文件转存SequenceFile
1 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 2 import org.apache.hadoop.fs.FileUtil; 3 import org.apache.hadoop.fs.Path; 4 import org.apache.hadoop.io.BytesWritable; 5 import org.apache.hadoop.io.SequenceFile; 6 import org.apache.hadoop.io.Shdfs，Java编程以及SequenceFile，java编程
创建目录的两种方法。第二种不会出现权限问题 个人建议用第二种 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.fs.permission.FsAction; import org.apache.hadoop.f通过SequenceFile实现合并小文件(调优技能)
文章目录 0x00 文章内容 0x01 通过SequenceFile合并小文件 1. 准备工作 2. 完整代码 0x02 检验结果 1. 启动HDFS和YARN 2. 执行作业 3. 查看执行结果 0xFF 总结 0x00 文章内容 通过SequenceFile合并小文件 检验结果 说明：Hadoop集群中，元数据是交由NameNode来管理的，每个小文Hadoop支持的文件格式之SequenceFile
文章目录 0x00 文章内容 0x01 SequenceFile格式概念 1. SequenceFile是啥 0x02 编码实现 1. 写文件完整代码 2. 读文件完整代码 3. 写文件完整代码（HDFS） 4. 读文件完整代码（HDFS） 0x03 校验结果 1. 启动集群 2. 执行写SequenceFile文件格式代码 3. 执行读SequenceFile文件格式代码hive支持的数据类型和存储格式
1.hive支持的数据类型： Hive支持原始数据类型和复杂类型，原始类型包括数值型，Boolean，字符串，时间戳。复杂类型包括array，map，struct，union。 原始数据类型： 类型名称大小备注 TINYINT 1字节整数 45Y SMALLINT 2字节整数 12S INT 4字节整数 10 BIGINT 8字节整数 244Lhadoop 将HDFS上多个小文件合并到SequenceFile里
背景：hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍。如果文件太小，浪费namnode的元数据存储空间以及内存，如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率。 本例中将小文件的文件名作为key，其内容作为value生成SequenceFile 1、生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key，内容为value放