我当时是这样去考虑的： 为什么 scheduler delay 会这么大 因为资源不够，要解决这个问题，似乎唯一的办法就是增加集群资源了。可是哥们，集群是你想加就能加的吗？那可是要砸钱的呀？...正准备这样测试的时候，我忽然想到，为什么现在的 metrics 统计是这样的结构的啊，这么多 task？...300 多个文件【上面只是一部分，还有十几个在另外一个文件夹里，一个 sql 会统计两个文件夹里的数据文件】，而且我仔细看了一下，每个文件大小最小的有很多 1kb 的，最大的有 2.9mb 的。...再结合上面关于 metrics 的分析，我心里大概确信了，只要把 parquet 文件的问题解决就行了，方法就是压缩 parquet 文件个数，控制每个 parquet 文件的大小即可。...99s 再到 16s，提升了十倍多，确实很大，但是最后我们还是发现 16s 的情况下，scheduler delay 和 Task Deserialization Time 还是有占用了大部分时间，这里我觉得不能一味的在文件个数和大小上下功夫了
但是如果使用输出合并，则必须配合SequenceFile来存储，否则无法进行合并，以下是实例： 六、使用HAR归档文件 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，则可以创建成外部表，并使用har://协议来指定路径。...（需要安装lzop库） •TextFile文件，Lz4压缩 查看数据文件，可看到数据文件为多个.lz4压缩。使用cat查看.lz4文件，可以看到是压缩后的文本。...使用cat查看.snappy文件，可以看到是压缩后的文本： SequenceFile文件 SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件，它将数据以的形式序列化到文件中...数仓表分区优化 数据仓库创建数仓表时，ETL开发人员基于使用习惯和处理的方便性，经常创建多层分区，来存储数据。但是过多的分区会消耗NameNode大量的资源，并且也会引入小文件的问题。
以前我都是使用R语言，将基因型数据读进去，将所要提取的ID文件读进去，然后，我就有很多方法提取了 ，比如用match匹配位置，然后提取写出。比如用merge或者left_join提取写出。...❝我有很多方法处理它，但是我今天想用grep函数，因为我知道grep -f file1 file2可以根据file1的内容提取筛选file2. ❞ 为什么我今天不用R语言处理了呢？...单个样本可以匹配出来，多个样本无法匹配出来，这是什么原因，我不仅陷入了沉思…… 于是我开始了baidu，bing，google，查遍全网，也没有找到原因。...文件中，显示有phenoix的行 2，查找多个文件 grep phoenix sample1 sample2 sample3 在sample1，sample2，sample3三个文件中查找匹配到phoenix...可以和-v一起使用，反向过滤 -F，当有通配符是.
Parquet中没有Map、Array这样的复杂数据结构，但是可以通过repeated和group组合来实现的。...ORC会尽可能合并多个离散的区间尽可能的减少I/O次数。...为什么要对数据仓库分层 用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据。...2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。...调整参数减少Map数量 设置map输入合并小文件的相关参数（执行Map前进行小文件合并）： 在mapper中将多个文件合成一个split作为输入（CombineHiveInputFormat底层是Hadoop
轻量级的存储框架 Parquet：Apache Hadoop的列式存储格式 指标说明 为了找到格式来存储数据，本文选择以下指标进行对比。...load_ram_delta_mb：数据帧加载过程中最大的内存消耗增长 注意，当我们使用有效压缩的二进制数据格式(例如Parquet)时，最后两个指标变得非常重要。...但可以肯定的是，csv不需要太多额外的内存来保存/加载纯文本字符串，而feather和parquet则非常接近 ? 最后，让我们看一下文件大小的对比。...下面的条形图显示了我们之前提到的有关parquet格式的情况 ? 为什么parquet内存消耗这么高？因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。...当然这种比较并不意味着我们应该在每种情况下都使用这种格式。例如，不希望将feather格式用作长期文件存储。此外，当其他格式发挥最佳效果时，它并未考虑所有可能的情况。
在数据库中用户只需发出一个更新记录命令就可以完成任务了，所以从数据库的思维模式来看很难理解上述限制，为什么不能在数据湖中完成？...，使数据文件与所有更改的数据保持最新，这种合并过程称为压缩，因此当更新一条记录时，只是将其写入到append-only日志中，根据数据库引擎的优化规则，将组合append-only日志和数据文件来为读取查询提供服务...文件，如前所述，没有简单的机制来打开文件并更新其中的单个记录，造成这种限制有很多原因，其中一些主要原因是不知道哪个文件包含要更新的记录，也没有有效的方法来扫描一个文件来找到想要更新的记录，另外Parquet...这样的列文件格式不能就地更新，只能重新创建。...在数据湖中，通常还有多个被转换的数据层，其中一组文件被输入到下一组文件的计算中，因此在单记录更新期间编写逻辑来管理这种依赖关系几乎是不可能的。
这里解释一下为什么是无限增长的表格？ 因为Structured Streaming相当于SparkSQL和SparkStreaming功能的一个结合，可以使用SQL的形式计算实时数据。...大多数流式计算引擎都需要开发人员自己来维护新数据与历史数据的整合并进行聚合操作。然后我们就需要自己去考虑和实现容错机制、数据一致性的语义等。...File source: 以数据流的方式读取一个目录中的文件。支持text、csv、json、parquet等文件类型。...，且文件名不能有特殊字符 需求 使用Structured Streaming统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜 代码演示 object demo02 { def main(args: Array...使用说明 File sink 输出到路径 支持parquet文件,以及append模式 writeStream .format("parquet") // can be "orc
同时，文件系统通常采用Hash树、 B+ 树或 B * 树来组织和索引目录，这种方法不能在数以亿计的大目录中很好的扩展，海量目录下检索效率会明显下降。...它通过多个逻辑文件共享同一个物理文件，将多个小文件合并存储到一个大文件中，实现高效的小文件存储。为什么这种策略对LOSF效果显著呢？ 首先，减少了大量元数据。...使用Hadoop的追加特性 有些人可能会问，为什么不使用Hadoop自带的Append特性来解决小文件问题，即当第一次输出是小文件时，后面的输出可以继续追加这些小文件，让小文件变成大文件，这听上去是个不错的建议...如果你想使用Append来解决小文件问题，则你需要自己编写特定的程序来追加到现有的文件。...另外，当集群中其他应用程序如果正在读取或处理这些需要追加的文件，你就不能使用自定义的MapReduce或者Spark程序来追加这些文件了。所以如果要使用这种方法，你最好还是谨慎考虑。
每个文件组包含多个 文件切片，其中每个切片包含在某个提交/压缩即时时间生成的基本列文件 *.parquet以及一组日志文件 *.log*，该文件包含自生成基本文件以来对基本文件的插入/更新。...Hudi 采用 MVCC 设计，其中压缩操作将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收 DFS 上的空间。...存储类型 Hudi 支持以下存储类型： 写时复制：仅使用列文件格式（例如 parquet）存储数据。通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。...读时合并：使用列式（例如 parquet）+ 基于行（例如 avro）的文件格式组合来存储数据。更新记录到增量文件中，然后进行同步或异步压缩以生成列文件的新版本。...下表总结了这两种存储类型之间的权衡： 权衡 写时复制 读时合并 数据延迟 更高 更低 更新代价(I/O) 更高（重写整个parquet文件） 更低（追加到增量日志） Parquet文件大小 更小（高更新代价
也提供了基于最新文件的Raw Parquet 读优化查询。从而实现流批一体架构而不是典型的Lambda架构。...但该upsert方式也有一定限制，比如不能将某个值更新为null。...2.我们现在有实时同步数据，离线rerun数据的场景，但当前使用的是Hudi 0.7.0版本，该版本还不支持多个job并发写Hudi表。...，默认为 false；hoodie.parquet.small.file.limit 和hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts 控制小文件合并阈值和如何进行小文件合并...如果 hoodie.parquet.small.file.limit > 0 并且 hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts 为 false，那么在小文件合并的时候
将开源小分队设为星标 精品文章第一时间读 大家好，我是美丽又可爱的开源小妹！...2、读取处理多个文件 dsq支持同时读取多个文件，只要是支持的文件类型都可以。...比如说multiple-sheets.xlsx这个文件有两个 sheets，可以使用如下的方法来查询 sheet2 里面的内容。...这个是linux独有的功能，可以直接使用管道符| 来传递数据，相信使用 linux 的同学应该再熟悉不过了，但是这里需要加-s参数来指明传递的文件类型。...如： cat testdata.csv | dsq -s csv "SELECT * FROM {} LIMIT 1" cat testdata.parquet | dsq -s parquet "SELECT
每个写操作都是一个事务，事务日志中记录的写操作有一个串行顺序 事务日志会跟踪文件级的写操作，并使用 乐观并发控制 ，这非常适合数据湖，因为尝试修改相同文件的多个写操作并不经常发生。...当文件在写期间被修改时，Delta Lake 将创建文件的新版本并保存旧版本。...当收到该列的不同数据类型时，Delta Lake 会将 schema 合并到新数据类型 默认情况下，覆盖表中的数据不会覆盖 schema。...这意味着： 多个 writer，即使它们跨多个集群，也可以同时修改表并查看表的一致快照视图，并且这些写入将有一个顺序 reader 将继续看到 Spark 作业开始的表的一致快照视图，即使在作业期间修改了表也是如此...在这种机制下，写操作分三个阶段进行： read：读取表的最新可用版本以识别需要修改哪些文件 write：通过编写新数据文件来进行所有更改 validate and commit：调用 commit 方法
本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并产生的小文件。...，即在执行snapshotState方法时滚动文件，如果基于大小或者时间滚动文件，那么在任务失败恢复时就必须对处于in-processing状态的文件按照指定的offset进行truncate，我想这是由于列式存储是无法针对文件.../spark任务执行的数据读取成本增加 理想状态下是按照设置的文件大小滚动，那为什么会产生小文件呢？...周期或者文件滚动周期 以parquet写分析为例，parquet写文件由processing状态变为pending状态发生在checkpoint的snapshotState阶段中，如果checkpoint...类，重写其createAvroParquetWriter方法即可，对于小文件合并比较推荐使用下游任务合并处理方式。
使用COW，我们只能重写那些更新所涉及的文件，并且能够高效地更新。由于COW最终会重写某些文件，因此可以像合并和重写该数据一样快。在该用例中通常大于15分钟。...合并更新和重写parquet文件会限制我们的数据的新鲜度，因为完成此类工作需要时间 = (重写parquet文件所花费的时间*parquet文件的数量）/（并行性）。...现在需要进行第二次更新，与合并和重写新的parquet文件（如在COW中一样）不同，这些更新被写到与基础parquet文件对应的增量文件中。...那么，为什么我们要异步运行压缩？我们实现了MERGE_ON_READ来提高数据摄取速度，我们希望尽快摄取较新的数据。而合并更新和创建列式文件是Hudi数据摄取的主要耗时部分。...，即可以保存多个版本的文件，这对于CoW和MoR表都适用，但是会占用一些存储空间。
在深入的了解Hudi之前，我们首先讨论一下为什么将Hadoop作为统一的服务层是一个不错的想法。...数据集被打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径。每个分区记录分布于多个文件中。...在默认配置下，Hudi使用一下写入路径： Hudi从相关的分区下的parquet文件中加载BloomFilter索引，并通过传入key值映射到对应的文件来标记是更新还是插入。...- 提供一个实时的视图，除了会获取最新的parquet压缩文件之外，还提供一个RecordReader以合并与parquet文件相关的日志文件。...这个增量结果集也收到文件自动清理的影响，如果某些时间范围内的文件被自动清理掉了，那自然也是不能被访问到了。
小文件写入集群之后，定期合并小文件 3. 使用HBase存储数据 4....1.2写入后合并 这种方式，是目前最经常使用 的方式。通常使用一个MR任务来对小文件进行合并操作，也就是将多个小文件合并成为大文件，然后删除原有小文件的操作。...因此能够比较好的规避小文件的问题，但是HBase的数据存储适合固定场景，不能够满足所有场景的需求。...>* 创建完成后的har文件，可以像使用正常hadoop命令来进行访问，在MR中访问也可以像正常HDFS文件一样，区别是需要更换一个协议。...对于parquet文件格式，可以通过如下的设定，设定单个Parquet文件的大小。
Hadoop中为什么需要排序？...Hadoop是开源的、可靠的、可扩展的系统架构，可以利用分布式架构来存储海量数据，以及实现分布式的计算。使用MapReduce计算模型实现对大数据集进行分布式的处理。...，等待reduce拉取 Reduce端Shuffle： reduce会默认起5个线程来拉取属于自己的数据，会对拉取到的数据济宁合并、排序，最终生成一个大的文件作为reduce端的输入 Hadoop中为什么需要排序...，减少网络传输的带宽 调大reduce端fetch的线程数，默认是5个 reduce启动的时机，默认是百分之五的map完成后，就开始拉取 文件合并因子，默认为10 MR优化策略 减少数据的传输量 尽量使用内存...，在一个行组内按列进行存储 Parquet和ORC都是自解析的，文件中包含该文件的数据和元数据，Orc的元数据使用Protocol Buffers序列化 两者都支持嵌套数据格式（struct/map/list
Hudi的Upsert功能来合并多个cuboid文件，类似Upsert到MOR表，并支持Select查询 Q2....对于Hudi Source集成 •新的方法•使用Hudi的原生优化视图查询和MOR表来加速Kylin的cube构建过程•为什么会成功•Hudi已在大数据领取和技术栈中发布并成熟，许多公司已经在Data...方式•为什么会成功•Hudi根据记录的PK支持upsert，每个cuboid的维度key-id都可以视为PK•这样当进行重建和合并操作时，它可以直接更新以前的cuboid文件，或基于PK合并多个cuboid...文件并将它们压缩为Parquet文件 Q5....存储类型cube合并•使用Hudi upsert API合并2个cuboid文件 Reference Hudi framework: https://hudi.apache.org/docs/ hive
、多块缓存甚至多个数据存储文件； 其二是因为HBase中更新操作以及删除操作实现都很简单，更新操作并没有更新原有数据，而是使用时间戳属性实现了多版本。...通常建议OLTP业务中少量数据量扫描的scan可以使用scan API。大量数据的扫描使用scan API，扫描性能有时候并不能够得到有效保证。...因为更新以及多版本的原因，一个数据就可能存在于多个文件，所以需要一个文件一个文件查找才能定位出具体数据。...所以HBase架构本身个人认为并不适合做大规模scan，很大规模的scan建议还是用Parquet，可以把HBase定期导出到Parquet来scan。...但Kudu扫描性能又没有Parquet好，就是因为Kudu是LSM结构，它扫描的时候还是会同时顺序扫描多个文件，并比较key值大小。而Parquet只需要顺序对一个block块中的数据进行扫描即可。
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