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...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...最后、书接上文，客户端写入完成后就会通过DistributedFilesystem 调用close（）方法，该方法有一个神奇的作用，它会将数据队列剩下的所有包包都放在等待确认queue中，并等待确认，namenode
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。...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。...如下图所示： 理想情况下，目标文件大小应该大约是HDFS块大小的倍数，默认情况下是128MB。...在这种情况下，使用循环分区器，这意味着唯一的保证是输出数据具有大致相同大小的Spark分区，这种分区仅适用于以下情况： 保证只需要写入一个Hive分区； 正在写入的文件数大于你的Spark分区数，或者由于某些原因你无法使用合并...按列重新分区使用HashPartitioner，将具有相同值的数据，分发给同一个分区，实际上，它将执行以下操作： 但是，这种方法只有在每个分区键都可以安全的写入到一个文件时才有效。
1.1 HDFS中的内存存储支持 1.1.1 介绍 l HDFS支持写入由DataNode管理的堆外内存 l DataNode异步地将内存中数据刷新到磁盘，从而减少代价较高的磁盘IO操作，这种写入称之为懒持久写入...l 比较适用于，当应用程序需要往HDFS中以低延迟的方式写入相对较低数据量(从几GB到十几GB(取决于可用内存)的数据量时 l 内存存储适用于在集群内运行，且运行的客户端与HDFS DataNode处于同一节点的应用程序...但是，许多对性能要求很高的应用运行时都禁用内存磁盘交换 l HDFS当前支持tmpfs分区，而对ramfs的支持正在开发中 1.1.4 挂载RAM磁盘 l 使用Linux中的mount命令来挂载内存磁盘...对懒持久化写入的每个DataNode节点进行分区 1.1.5 设置RAM_DISK存储类型tmpfs标签 l 标记tmpfs目录中具有RAM_磁盘存储类型的目录 l 在hdfs-site.xml中配置dfs.datanode.data.dir...storagepolicies命令 l 在目录上设置㽾策略，将使其对目录中的所有新文件生效 l 这个HDFS存储策略命令可以用于设置策略. hdfs storagepolicies -setStoragePolicy
(六)概述 [hadoop3.x]HDFS中的内存存储支持(七)概述 1.1 HDFS中的内存存储支持 1.1.1 介绍 l HDFS支持写入由DataNode管理的堆外内存 l DataNode异步地将内存中数据刷新到磁盘...l 比较适用于，当应用程序需要往HDFS中以低延迟的方式写入相对较低数据量(从几GB到十几GB(取决于可用内存)的数据量时 l 内存存储适用于在集群内运行，且运行的客户端与HDFS DataNode处于同一节点的应用程序...但是，许多对性能要求很高的应用运行时都禁用内存磁盘交换 l HDFS当前支持tmpfs分区，而对ramfs的支持正在开发中 1.1.4 挂载RAM磁盘 l 使用Linux中的mount命令来挂载内存磁盘...对懒持久化写入的每个DataNode节点进行分区 1.1.5 设置RAM_DISK存储类型tmpfs标签 l 标记tmpfs目录中具有RAM_磁盘存储类型的目录 l 在hdfs-site.xml中配置dfs.datanode.data.dir...storagepolicies命令 l 在目录上设置㽾策略，将使其对目录中的所有新文件生效 l 这个HDFS存储策略命令可以用于设置策略. hdfs storagepolicies -setStoragePolicy
长时间下来产生的大量小文件，会对HDFS namenode产生巨大的压力。 对update操作的支持。HDFS系统本身不支持数据的修改，无法实现同步过程中对记录进行修改。 事务性。...提交是将批次记录原子性的写入MergeOnRead表中，数据写入的目的地是delta日志文件； compacttion：压缩，后台作业，将不同结构的数据，例如记录更新操作的行式存储的日志文件合并到列式存储的文件中...每一个分区以 partition path 作为唯一的标识，组织形式与Hive相同。 每一个分区内，文件通过唯一的 FileId 文件id 划分到 FileGroup 文件组。...Spark结构化流写入Hudi 以下是整合spark结构化流+hudi的示意代码，由于Hudi OutputFormat目前只支持在spark rdd对象中调用，因此写入HDFS操作采用了spark structured...3 cow和mor表文件大小对比 每十分钟读取两种表同一分区小文件大小，单位M。结果如下图，mor表文件大小增加较大，占用磁盘资源较多。不存在更新操作时，尽可能使用cow表。 ?
由于压缩的基本并行单元是重写单个fileId，所以Hudi确保所有数据文件都以HDFS块大小文件的形式写出来，以平衡压缩并行性、查询扫描并行性和HDFS中的文件总数。...Hudi组每个分区插入，分配一个新的fileId，并附加到相应的日志文件，直到日志文件达到HDFS块大小。一旦达到块大小，Hudi将创建另一个fileId，并对该分区中的所有插入重复此过程。...相关优化 如前所述，Hudi努力使文件大小与底层块大小对齐。根据柱状压缩的效率和要压缩的分区中的数据量，压缩仍然可以创建小的parquet文件。...这最终会在下一次的摄取迭代中自动修正，因为对分区的插入被打包为对现有小文件的更新。最终，文件大小将增长到压缩后的底层块大小。...如果失败的数量超过Spark中的maxRetries，则摄取作业失败，下一次迭代将再次重试摄取相同的批。以下是两个重要的区别: 导入失败会在日志文件中写入部分avro块。
对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 ...现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。...因此，reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽，但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 ...reduce任务的数量并非由输入数据的大小决定，而是特别指定的。如果有多个reduce任务，则每个map任务都会对其输出进行分区，即为每个reduce任务建一个分区。...每个分区有许多键（及其对应的值），但每个键对应的键/值对记录都在同一分区中。分区由用户定义的分区函数控制，但通常用默认的分区器。通过哈希函数来分区，这种方法很高效。
用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对的集合，和一个 reduce 函数来合并具有相同中间键的实值。...Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程 image.png Map端： 1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小...属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件。...2．在写入磁盘之前，线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区，也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。...所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
Flume试图检测这些问题条件，如果违反，将会失败： 1， 如果放入到监控目录的文件还在被写入，flume将在其日志文件中输出错误并停止。...将从事件header中获取使用此属性值命名的字段的值，并将消息发送到主题的指定分区。...如果header中存在topic，则会将该事件发送到该特定topic，覆盖为sink配置的topic。 如果header中存在key，则Kafka将使用该key对topic分区之间的数据进行分区。...具有相同key的事件将被发送到相同的分区。 如果key为空，事件将被发送到随机分区。...五 hdfs sink讲解 该sink会将数据写入hdfs，它目前支持创建文本和序列文件，这两种文件格式都支持压缩。可以根据所用时间，数据大小或事件数量定期滚动文件（关闭当前文件并创建一个新文件）。
一条记录的key与fileId之间的映射一旦在第一个版本写入该文件时就是永久确定的。换言之，一个fileId标识的是一组文件，每个文件包含一组特定的记录，不同文件之间的相同记录通过版本号区分。...Compaction操作的基本并行单位是对一个fileID的重写，Hudi保证所有的数据文件的大小和HDFS的块大小对齐，这样可以使Compaction操作的并行度、查询的并行度和HDFS文件总数间取得平衡...此处的连接操作可能由于输入数据的大小，分区的分布或者单个分区下的文件数问题导致数据倾斜。...HDFS块对齐 如上所述，Hudi会努力将文件大小和HDFS底层块大小对齐。取决于一个分区下数据的总量和列存的压缩效果，compaction操作依然能够创建parquet小文件。...因为对分区的插入操作会是以对现有小文件的更新来进行的，所有这些小文件的问题最终会被一次次的迭代不断修正。最终，文件大小会不断增长直到与HDFS块大小一致。
RDD具有几个特性：只读、多分区、分布式，可以将HDFS块文件转换成RDD，也可以由一个或多个RDD转换成新的RDD，失效自动重构。基于这些特性，RDD在分布式环境下能够被高效地并行处理。...saveAsTextFile(path)：将RDD写入文本文件，保存至本地文件系统或者HDFS中 saveAsSequenceFile(path)：将KV类型的RDD写入SequenceFile文件，...Shuffle Write实现方式 （1）基于Hash的实现（hash-based） 每个Map Task都会生成与Reduce Task数据相同的文件数，对Key取Hash值分别写入对应的文件中，如图...如图2-8所示，将同一个Core中执行的Task输出结果写入到相同的文件中，生成的文件数FileNum=CoreNum×ReduceTaskNum，这种优化方式减少了生成的文件数目，提高了磁盘IO的吞吐量...排序聚合之后的数据以文件形式写入磁盘将产生大量的文件内数据有序的小文件，将这些小文件重新加载到内存中，随后采用归并排序的方式合并为一个大的数据文件。
HDFS中太多的小文件往往会带来性能下降以及扩展性受限问题，为了避免这个问题，我们一般需要控制每个文件尽可能的接近HDFS block大小比如256MB，或者是block size的几倍。...在HDFS中尽量保存大文件的原则同样适用于分区表的每个分区，我们应尽量保证每个分区对应的HDFS目录下的文件都较大。所以在设计表分区时，应该注意一下几点： 1.避免过度分区表。...3.从非常宽的表（具有大量字段的表）中读取非列式存储格式（TextFile，SequenceFile，Avro）的数据要求每个记录都要从磁盘中完全读取，即使只需要几列也是如此。...这个方法其实就是使用Hive作业从一个表或分区中读取数据然后重新覆盖写入到相同的路径下。必须为合并文件的Hive作业指定一些类似上面章节提到的一些参数，以控制写入HDFS的文件的数量和大小。...，如果表中既包含小文件又包含大文件，则必须将这些大小文件一起处理然后重新写入磁盘。
◆MergeTree的存储结构 partition：分区目录，下面存放这各类数据文件，相同分区的数据，会被合并到同一个分区目录，不同的分区，数据永远不会被合并到一起。...checksums.txt：校验文件，保存了分区各类文件的size大小以及hash值，主要用于快速校验文件的完整性和正确性。...[Column].mrk2：如果使用了自适应大小的索引间隔，则标记 文件会以.mrk2命名。它的工作原理和作用与.mrk标记文件相同。...local.txt /hdfs/ #上传文件到hdfs# 下载hdfs文件hadoop fs -get /hdfs/local.txt# 删除hdfs中的文件hadoop fs -rm /hdfs...中的一张表，这样就可以使用SQL操作HDFS上的文件了。
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。...一个RowGroup往往对应着Spark一个Task的输入，所以RowGroup一般和HDFS Block Size设置为一样的大小。...支持根据时间区间合并小文件 在已有的合并小文件实现中，我们通常是对单个分区的文件进行小文件合并，这样可以避免由于表中小文件太多导致任务占用的资源太多，但是日志文件单个分区依然有几十TB，这依然会导致一个...性能提升和成本优化 日志读取和查询，Iceberg 具有优秀的读取性能，可以充分利用 Iceberg 对列存的字段裁剪 + Iceberg 分区过滤 + Iceberg metrics 的文件级别过滤
HDFS文件块的大小怎么设置？ 为什么块的大小不能太大也不能太小。 1、HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置。...在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。...步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。...如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。 ...步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。
该shell程序具有上下文自动完成帮助(按TAB键)，下面是所有命令的列表，本节中对其中的一些命令进行了详细示例。 hoodie:trips->help * !...(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...(对检查重复非常有用) _hoodie_partition_path - basePath的路径，该路径标识包含此记录的分区 请注意，到目前为止，Hudi假定应用程序为给定的recordKey传递相同的确定性分区路径...执行数据的实际写入 Job 6 : 将记录与recordKey(位置)进行懒惰连接，以提供最终的HoodieRecord集，现在它包含每条记录的文件/分区路径信息(如果插入，则为null)。...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。
5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。...复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。...六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾....，增加了“处理重复数据”的功能，和MergeTree的不同之处在于他会删除具有相同主键的重复项，数据的去重只会在合并的过程中出现，合并会在未知的时间在后台进行，所以你无法预先做出计划，有一些数据可能仍未被处理...创建表： 6.6.SummingMergeTree 继承自MergeTree,区别在于，当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ck会把具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值
，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。...把数据放到对应的文件中。物理上，每个桶就是表(或分区）目录里的一个文件，一个作业产生的桶(输出文件)和reduce任务个数相同。...数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。 13、Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题？...在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。...HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M。
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