要为即将到来的大数据时代最准备不是，下面的大白话简单记录了Hadoop中HDFS在存储文件时都做了哪些个事情，位将来集群问题的排查提供一些参考依据。...步入正题 创建一个新文件的过程： 第一步：客户端通过DistributedFilesystem 对象中的creat（）方法来创建文件，此时，RPC会 通过一个RPC链接协议来调用namenode，并在命名空间中创建一个新文件...输出流控制一个DFSoutPutstream，负责处理数据节点和名称节点之间的通信 第二步：客户端开始通过输出流写入数据，DFSoutPutstream将客户端写入的数据分成一个个的数据包包，然后写入到...，将故障节点告知namenode、由此下次故障节点恢复后能将里面残留的不完整的副本文件清空。...其实这种情况很少发生但林子大了什么鸟都有是不是，我们在部署hadoop 有一个配置选项：dfs.replication.min 一般默认是1 ,意思就是说只要有一个节点成功，则hdfs就认为本次写入时成功的
年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...HDFS。...-1.0-SNAPSHOT.jar （可向右拖动） 运行如下截图： [hfvdvpimt6.jpeg] 3.插入HDFS的/sparkdemo目录下生成的数据文件 [0b6iqzvvtf.jpeg] 查看目录下数据文件内容
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，在这里给出以下建议。...主要译自官网 一，存储系统 因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统（例如Hadoop文件系统或HBase）中读取输入数据，所以将spark尽可能部署到靠近存储系统很重要。...所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。...建议每个节点至少有4-8块磁盘，并且不需要RAID，仅仅是独立的磁盘挂在节点。在Linux中，使用noatime选项安装磁盘，以减少不必要的写入。...在spark任务中，spark.local.dir配置可以十多个磁盘目录，以逗号分开。如果运行在hdfs上，与hdfs保持一致就很好。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，浪尖在这里给出以下建议。...一，存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统（例如Hadoop文件系统或HBase）中读取输入数据，所以将其尽可能靠近该系统很重要。...所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。...我们建议每个节点至少有4-8块磁盘，并且不需要RAID，仅仅是独立的磁盘挂在节点。在Linux中，使用noatime选项安装磁盘，以减少不必要的写入。...在spark任务中，spark.local.dir配置可以十多个磁盘目录，以逗号分开。如果你运行在hdfs上，与hdfs保持一致就很好。
下表描述了这些元数据及其估计的平均内存使用量。...在这种情况下，应该考虑表的分区设计并减少分区粒度。 4.Spark过度并行化 在Spark作业中，根据写任务中提到的分区数量，每个分区会写一个新文件。...这类似于MapReduce框架中的每个reduce任务都会创建一个新文件。Spark分区越多，写入的文件就越多。控制分区的数量来减少小文件的生成。...3.Spark过度并行化 在Spark中向HDFS写入数据时，在向磁盘写入数据前要重新分区或聚合分区。这些语句中定义的分区数量将决定输出文件的数量。...此外，也可以直接使用mapred.reduce.tasks设置来配置reduce的数量。创建的文件数量将等于使用的减速器数量。设置一个最佳的减速器值取决于写入的数据量。
您可以使用那里的时间戳来估计正在进行的提交已经花费的时间 $ hdfs dfs -ls /app/uber/trips/.hoodie/*.inflight -rw-r--r-- 3 vinoth...| 注意 必须在其他写入/摄取程序没有运行的情况下执行以下命令。 有时，有必要从压缩计划中删除fileId以便加快或取消压缩操作。...(每次写入失败后都会自动发生) 文件级别指标 - 显示每次提交中新增、版本、删除(清除)的文件数量 记录级别指标 - 每次提交插入/更新的记录总数 分区级别指标 - 更新的分区数量(对于了解提交持续时间的突然峰值非常有用...Spark故障 典型的upsert() DAG如下所示。请注意，Hudi客户端会缓存中间的RDD，以智能地并调整文件大小和Spark并行度。...然后还要再次分析工作负载以确定文件的大小。 Job 7 : 实际写入数据(更新 + 插入 + 插入转为更新以保持文件大小) 根据异常源(Hudi/Spark)，上述关于DAG的信息可用于查明实际问题。
Hudi现在只是Spark的一个库， Hudi为Spark提供format写入接口，相当于Spark的一个库，而Spark在大数据领域广泛使用。 Hudi 支持多种索引。...近实时同步方面：主要是多表通过JSON的方式写入Kafka，在通过Flink多输出写入到Hdfs目录，Flink会根据binlog json的更新时间划分时间间隔，比如0点0分到0点5分的数据在一个目录...接着通过另外一个服务轮询监控Hdfs是否有新目录生成，然后调用Hudi Merge脚本任务。运行任务都是提交到线程池，可以根据集群的资源调整并合并的数量。...，减少文件的扫描。...Spark消费可以支持多输出写入，避免需要落地Hdfs再次导入。
B、Spark 入湖任务，读取1小时的 HDFS 分钟级日志 + ETL + 入湖。任务入湖采用 overwrite 模式，一次写入一个小时的完整数据，保证任务的幂等性。...HDFS读取数据写入到数据湖，Spark读取source数据切分成Task，每个Task的输入数据大小约等于HDFS Block Size。...一个HDFS Block Size大小的文件会切分成了多个小文件，不仅影响了读的性能，也因为HDFS文件个数的激增增加了HDFS NameNode压力。...刚开始我们采用Iceberg提供的小文件合并服务来解决这个问题，但是由于数据量太大和文件数量过多，我们发现自动合并小文件服务占用了太多的计算资源，因此需要从源头上解决这个问题。...所以我们在读取Source数据后加上一个coalesce，来控制写入Iceberg的任务个数，以此来控制一个Batch写入生成的文件个数。通过这个改进单次Batch写入生成的文件数量减少了7倍左右。
我先把这些生产上大概率会遇到的问题放在这，大家看看脑海里是否有答案： 因为Hudi的底层存储是在HDFS，而流式程序在写入数据时，一定会产生大量小文件。Hudi里面提供了小文件的方案。...在CDC的表数量很少的情况，看似一切正常。但如果有上百张、上千张，写放大会非常严重，如何提升效率？ 在开发流式写入Hudi时，如何实现Hudi的删除数据功能？...因为业务表之前是有不少数据的，上线时怎么保证不丢数据？ 如果要在Structured Streaming中写入上百张、上千张Hudi表，Spark是单线程调度写，还是多线程调度写的？...CDC流应用写入Hudi优化 大家如果在跑数百张表的数据CDC到Hudi。 你会惊奇地发现，这跟跑几张表的DEMO完全不是一码事。 就是特别的慢。并行度特别高的情况，HDFS的负载也是特别高。...Hudi要处理小文件， 就需要检查HDFS上的文件， 并且将小文件合并。 是不是感觉似曾相识？ 我肯定你在Kudu、HBase等LSM结构的Compaction中见过。 写放大。 是不是慢点就慢点？
B、Spark 入湖任务，读取1小时的 HDFS 分钟级日志 + ETL + 入湖。任务入湖采用 overwrite 模式，一次写入一个小时的完整数据，保证任务的幂等性。...HDFS读取数据写入到数据湖，Spark读取source数据切分成Task，每个Task的输入数据大小约等于HDFS Block Size。...一个HDFS Block Size大小的文件会切分成了多个小文件，不仅影响了读的性能，也因为HDFS文件个数的激增增加了HDFS NameNode压力。...刚开始我们采用Iceberg提供的小文件合并服务来解决这个问题，但是由于数据量太大和文件数量过多，我们发现自动合并小文件服务占用了太多的计算资源，因此需要从源头上解决这个问题。...通过这个改进单次Batch写入生成的文件数量减少了7倍左右。
这样的策略是为了更好匹配分布式存储的写入模式，达到更好的写入性能。同时，也观察到在实际任务运行过程中，大数据块的数量虽然占比不高，如，30%，但是，大数据块的数据总量占比更高，如，70%。...目前支持的混合存储类型有： MEMORY_LOCALFILE: 使用Shuffle Server内存和本地文件 MEMORY_HDFS: 使用Shuffle Server内存和HDFS文件(不推荐)...MEMORY_LOCALFILE_HDFS: 使用Shuffle Server内存和本地文件，以及HDFS文件 配置举例 - MEMORY_LOCALFILE： Shuffle Server端: rss.storage.type...该配置，设定单次写入数据量阈值，大于该值将写入HDFS，其余的写入本地文件 rss.storage.type MEMORY_LOCALFILE_HDFS rss.storage.basePath /path1...，当HDD数量从10下降到2以后，对于原生Spark的Shuffle Read性能影响严重，读取时间上升了5倍，而对于Firestorm来说，由于随机读写问题不突出，Shuffle Read性能基本没有损耗
需要注意的是，HDFS 写操作采用流水线式写入机制，即当一个数据块正在写入时，客户端可以继续写入下一个数据块，以此来提高写入效率。...为了避免小文件过多的问题，可以采取以下措施： 合并小文件：将多个小文件合并成一个大文件，以减少 HDFS 中的小文件数量。...合并小文件存储到 SequenceFile 中：SequenceFile 是 Hadoop 提供的一种二进制文件格式，它可以将多个小文件合并为一个 SequenceFile 文件，进而减少 HDFS 中小文件数量...限制小文件创建：可以通过 HDFS 参数 dfs.namenode.fs-limits.max-files-per-directory 限制单个目录下的小文件数量。...使用其他文件系统：如果小文件数量较大，可以考虑使用其他文件系统，如 HBase 等，它们能更好地处理大量的小文件。 3、YARN 集群的架构和工作原理是什么？
而Hive分区数据是存储在HDFS上的，然而HDFS对于大量小文件支持不太友好，因为在每个NameNode内存中每个文件大概有150字节的存储开销，而整个HDFS集群的IOPS数量是有上限的。...当文件写入达到峰值时，会对HDFS集群的基础架构的某些部分产生性能瓶颈。 5.1 通过减少 I/O 带宽来优化性能 在Hadoop集群中，它依靠大规模并行 I/O 来支持数千个并发任务。...在这种情况下，希望发送的是将3个文件写入到HDFS中，所有数据都存储在每个分区的单个文件中。最终会生成9个文件，并且每个文件都有1个记录。...5.3.3 静态文件计算 最简单的解决方案是，只要求开发者在每个写入任务的基础上，告诉Spark总共应该写入多少个文件。...但是，各种功能中隐藏着很多复杂性，在某些情况下，它们的含义并不明显，下面将介绍Spark提供的一些选项来控制Spark输出文件的数量。
Hadoop的Combiner的作用Hadoop序列化和反序列化Hadoop的运行模式Hadoop小文件处理问题Hadoop为什么要从2.x升级到3.x?...Hadoop的优缺点HDFS部分HDFS文件写入和读取流程HDFS组成架构介绍下HDFS，说下HDFS优缺点，以及使用场景HDFS作用HDFS的容错机制HDFS的存储机制HDFS的副本机制HDFS的常见数据格式...HDFS如何保证数据不丢失?HDFS NameNode高可用如何实现?需要哪些角色?HDFS的文件结构?HDFS的默认副本数?为什么是这个数量?如果想修改副本数怎么修改?...导入大文件到HDFS时如何自定义分片?HDFS的mapper和reducer的个数如何确定?reducer的个数依据是什么?...reducejoin如何执行(原理)MapReduce为什么不能产生过多小文件MapReduce分区及作用ReduceTask数量和分区数量关系Map的分片有多大MapReduce join两个表的流程
在大数据实际的任务中通常是对目录做重命名，OSS 是 O(N) 复杂度，会随着目录里文件数量的增多显著变慢，而 JuiceFS 的 rename 的复杂度是 O(1) 的, 只是服务器端的一个原子操作，...image 顺序读写性能 大数据场景有很多原始数据是以文本格式存储的，数据以追加方式写入，读取以顺序读为主（或者是顺序读其中一个分块）。在访问这类文件时，吞吐能力是一个关键指标。...OSS 也支持分块上传，但有分块大小和分块数量的限制，而 JuiceFS 没有这些限制，单个文件可达 256PB。...当调度系统不能做本地化调度时，比如 SparkSQL 在读小文件时，会随机地把多个小文件合并到同一个任务中，就丧失了本地化特性，即使使用 HDFS 也是如此。...测试环境 我们在阿里云上使用 CDH 5.16 （估计是使用最为广泛的版本）搭建了一个集群，详细配置和软件版本如下： Apache Spark 2.4.0.cloudera2 Apache
RDD 示意图: RDD 的五个主要特性 分区列表 Spark RDD 是被分区的，每一个分区都会被一个计算任务 (Task) 处理，分区数决定了并行计算的数量，RDD 的并行度默认从父 RDD...默认情况下，一个 HDFS 上的数据分片就是一个 partiton，RDD 分片数决定了并行计算的力度，可以在创建 RDD 时指定 RDD 分片个数，如果不指定分区数量，当 RDD 从集合创建时，则默认分区数量为该程序所分配到的资源的...CPU 核数 (每个 Core 可以承载 2~4 个 partition)，如果是从 HDFS 文件创建，默认为文件的 Block 数。...Blockmanager 来获取相关的数据，因为具体的 split 要从外界读数据，也要把具体的计算结果写入外界，所以用了一个管理器，具体的 split 都会映射成 BlockManager 的 Block...初始化 RDD 的时候可以通过第二个参数指定分区数，但是分区数不能少于文件块数，例如 HDFS 中文件默认 128M 分割一个文件块，一个 512M 的文件会有 4 个文件块，因此指定分区的时候，分区数必须
大量持有文件句柄以及在什么时候释放这些文件句柄都是一件很困难的事情。另外使用 HDFS 的追加内容模式也会有些问题。 后续我们就调研 Spark Streaming 。...内存可以再降降 我估计 100G 足够了 。...自定义 Partitioner 实现日志文件快速存储到HDFS ； Spark Streaming 如何保证数据的完整性，不丢，不重 。...spark streaming 是按时间周期的， 需要攒一段时间，再一次性对获得的所有数据做处理 Q3. 什么是文件句柄？ A3. HDFS 写入 你需要持有对应的文件的 client 。...这和 Spark Streaming 的设计是相关的。微批处理模式使得我们可以一个周期打开所有文件句柄，然后直接写入几千万条数据，然后关闭。第二个是使用 partition 并行加快写入速度。
一般情况下，对于中小互联网和企业级的大数据应用而言，单次分析的数量都不会“很大”，因此可以优先考虑使用Spark。...之后在RDD所处的job运行结束之后，会启动一个单独的job，来将checkpoint过的RDD数据写入之前设置的文件系统，进行高可用、容错的类持久化操作。...从物理的角度来看rdd存储的是block和node之间的映射。 RDD是spark提供的核心抽象，全称为弹性分布式数据集。 RDD在逻辑上是一个hdfs文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。...RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS或者HIVE表来创建，还可以通过应用程序中的集合来创建；RDD最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...现场写一个笔试题 有hdfs文件，文件每行的格式为作品ID，用户id，用户性别。请用一个spark任务实现以下功能：统计每个作品对应的用户（去重后）的性别分布。
(分布式的特性) RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件，来进行创建；有时也可以通过Spark应用程序中的集合来创建。 RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...RDD的数据默认的情况下是存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。...Spark默认会根据集群的情况来设置partition的数量。但是也可以在调用parallelize()方法时，传入第二个参数，来设置RDD的partition数量。...本地文件，在这种情况下，是需要将文件拷贝到所有worker节点上的）； 2、Spark的textFile()方法支持针对目录、压缩文件以及通配符进行RDD创建 3、Spark默认会为hdfs文件的每一个...block创建一个partition，但是也可以通过textFile()的第二个参数手动设置分区数量，只能比block数量多，不能比block数量少 2.2.3 Spark支持的其余方法，创建RDD
// 这种情况下，Spark需要从HDFS上两次加载hello.txt文件的内容，并创建两个单独的RDD；第二次加载HDFS文件以及创建RDD的性能开销，很明显是白白浪费掉的。...如果内存不够存放所有的数据，会将数据写入磁盘文件中，下次对这个RDD执行算子时，持久化在磁盘文件中的数据会被读取出来使用。 MEMORY_ONLY_SER 基本含义同MEMORY_ONLY。...shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。...一个stage的所有task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果，然后Driver就会调度运行下一个stage。...很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。
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