se中。 HFS的出现，就是为了解决需要在Hadoop中存储海量小文件，同时也要存储一些大文件的混合场景。简单来说，就是在HBase表中，需要存放大量的小文件（10MB以下），同时又需要存放一些比较大的文件（10MB以上）。 HFS为以上场景提供了统一的操作接口，这些操作接口与H

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为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site

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为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site

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小文件优化 操作场景 Spark SQL表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS的块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，即一个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。

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小文件优化 操作场景 Spark SQL表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS的块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，即一个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。

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org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x.x.x版本，下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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新建Hadoop集群配置 集群配置管理支持新建、编辑或删除Hadoop集群配置。 Hadoop集群配置主要用于新建Hadoop类型连接时，能够简化复杂的连接参数配置，如图1所示。 图1 使用集群配置前后对比 CDM 支持的Hadoop类型连接主要包括以下几类： MRS 集群：MRS HDFS，MRS

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生成。 将hadoop-huaweicloud-x.x.x-hw-y.jar拷贝到/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/tools/lib和/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/common/lib目录下。 hadoop-huaweicloud-x

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org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x.x.x版本，下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE

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新建Hadoop集群配置 集群配置管理支持新建、编辑或删除Hadoop集群配置。 Hadoop集群配置主要用于新建Hadoop类型连接时，能够简化复杂的连接参数配置，如图1所示。 图1 使用集群配置前后对比 CDM支持的Hadoop类型连接主要包括以下几类： MRS集群：MRS HDFS，MRS

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使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因

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通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。

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使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因

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JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.8" >> /opt/hadoop-2.10.x/etc/hadoop/hadoop-env.sh 验证安装。 hadoop version 回显信息如下所示表示Hadoop安装成功。 Hadoop 2.10.x Subversion https://github

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缺省值为“3des”，表示采用3DES算法进行加密。此处的值还可以设置为“rc4”，避免出现安全隐患，不推荐设置为该值。 3des HDFS hadoop.rpc.protection 设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。包括： 客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如Da

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，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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设置为true，Spark写入目标表时会判断是否写入了小文件，如果发现有小文件，则会启动合并小文件的job。 false spark.sql.mergeSmallFiles.threshold.avgSize 如果某个分区的平均文件大小小于该值，则启动小文件合并。 16MB spark.sql.mergeSmallFiles

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OBS or Hadoop) 功能描述 在当前数据库创建一个HDFS或OBS外表，用来访问存储在HDFS或者OBS分布式集群文件系统上的结构化数据。也可以导出ORC和PARQUET格式数据到HDFS或者OBS上。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，

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将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuff

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