该参数为 服务器 端参数。建议开启，开启后才能使用Append功能。 不适用HDFS场景可以考虑使用其他方式来存储数据，如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件 HDFS不适用于存储大量的小文件，因为大量小文件的元数据会占用NameNode的大量内存。 HDFS中数据的备份数量3份即可 DataNode数

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配置HDFS存储策略 功能简介 为HDFS上某个文件或文件夹指定存储策略。 代码样例 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”。 搜索并查看“dfs.storage.policy.ena

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设置HDFS存储策略 功能简介 为HDFS上某个文件或文件夹指定存储策略。 代码样例 在“${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/”下的“Hdfs-site.xml”中设置如下参数。 <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value>

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配置HDFS存储策略 功能简介 为HDFS上某个文件或文件夹指定存储策略。 代码样例 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”。 搜索并查看“dfs.storage.policy.ena

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配置HDFS存储策略 功能简介 为HDFS上某个文件或文件夹指定存储策略。 代码样例 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”。 搜索并查看“dfs.storage.policy.ena

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配置HDFS存储策略 功能简介 为HDFS上某个文件或文件夹指定存储策略。 代码样例 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”。 搜索并查看“dfs.storage.policy.ena

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r”。 如果只有小文件，确定不会有大文件的场景下，建议使用HBase的原始接口进行操作。 HFS接口需要同时对HBase和HDFS进行操作，所以客户端用户需要同时拥有这两个组件的操作权限。 直接存放在HDFS中的大文件，HFS在存储时会加入一些元数据信息，所以存储的文件不是直接等

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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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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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使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati

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使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati

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是否可以手动调整DataNode数据存储目录 DataNode的容量计算出错如何处理 为什么存储小文件过程中缓存中的数据会丢失 当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 为什么NameNode UI上显示有一些块缺失 父主题： 使用HDFS

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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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是否可以手动调整DataNode数据存储目录 DataNode的容量计算出错如何处理 为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 为什么NameNode UI上显示有一些块缺失 父主题： 使用HDFS

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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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使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩带来了两个主要好处：减少了储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC(Lempel-Ziv Compression)提供配

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使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩带来了两个主要好处：减少了储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC(Lempel-Ziv Compression)提供配

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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。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多，如果很多，减少文件数量，提前先合并小文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。

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