e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HB

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小文件合并工具 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。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。

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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数据备份数量

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在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失 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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在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失 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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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数据备份数量

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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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SQL on Hadoop DWS支持直接读取存储在Hadoop HDFS文件系统上的结构化数据，对外提供标准SQL语言查询接口，通过向量引擎完成Hadoop原生数据的复杂分析查询工作。 技术架构 DWS将HDFS上存储的结构化数据映射为外部表，从而重用已有的成熟数据库SQL编译

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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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此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户，即实际用户。 如果查询的数据是大量的小文件将会产生大量map操作，从而导致输出存在大量的小文件，在执行重命名文件操作时将会耗费较多时间，此时可以通过设置“spark.sql.files.maxPartitionBytes”与“spark

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此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户，即实际用户。 如果查询的数据是大量的小文件将会产生大量map操作，从而导致输出存在大量的小文件，在执行重命名文件操作时将会耗费较多时间，此时可以通过设置“spark.sql.files.maxPartitionBytes”与“spark

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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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Hadoop对接OBS 概述 Hadoop系统提供了分布式存储、计算和资源调度引擎，用于大规模数据处理和分析。OBS服务实现了Hadoop的HDFS协议，在大数据场景中可以替代Hadoop系统中的HDFS服务，实现Spark、MapReduce、Hive等大数据生态与OBS服务的对接，为大数据计算提供“数据湖”存储。

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er尝试从NodeManagers获取Maps的输出并存储在内存或硬盘中。紧接着进行Shuffle过程（包含Sort及Reduce），这个过程将获取到的Maps输出进行存储并有序地合并然后提供给Reducer。当Job有大量的Maps输出需要处理的时候，Shuffle过程将变得非

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几种不同类型的归档，区别是什么？ 标准存储 标准存储访问时延低和吞吐量高，因而适用于有大量热点文件（平均一个月多次）或小文件（小于1MB），且需要频繁访问数据的业务场景。 适合高性能，高可靠，高可用，频繁访问场景。 归档存储 归档存储适用于很少访问（平均一年访问一次）数据的业务场

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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DataNode与NameNode间。

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快速购买Hadoop分析集群 本章节为您介绍如何快速购买一个Hadoop分析集群，Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算，Presto交互

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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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加解密大量数据 场景说明 当有大量数据（例如：照片、视频或者数据库文件等）需要加解密时，用户可采用信封加密方式加解密数据，无需通过网络传输大量数据即可完成数据加解密。 加密和解密原理 大量数据加密 图1 加密本地文件 说明如下： 用户需要在KMS中创建一个用户主密钥。 用户调用K

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大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 当数据集存在较多数据文件（即海量小文件），数据存储在OBS中，训练过程需反复从OBS中读取文件，导致训练过程一直在等待文件读取，效率低。 解决方法 建议将海量小文件，在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。

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