该现象可能由多个原因造成，如网络带宽、源端存在大量小文件、linux文件迁移同步阶段差异比较等。 解决方案 检查源端及目的端带宽，迁移过程中尽可能提高带宽。在不影响业务的情况下，尽可能提供充裕的带宽给迁移进程。 检查源端是否存在大量小文件，请尽可能清理一些可删除文件。 Linux文

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算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：

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算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：

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文件的存储的时候，在某些场景下，都会存在一些很难解决的问题： 如果把海量小文件直接保存在HDFS中，会给NameNode带来极大的压力。 由于HBase接口以及内部机制的原因，一些较大的文件也不适合直接保存到HBase中。 HFS的出现，就是为了解决需要在Hadoop中存储海量小

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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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，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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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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Turbo为多个Web Server提供共享的网站源码目录，存储，提供低延迟，高IOPS的并发共享访问能力。业务特点： 大量小文件：存放网站静态文件，包括HTML文件，Json文件，静态图片等。 读I/O密集：业务以小文件读为主，数据写入相对较少。 多个Web Server访问同一个SFS

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e索引数据有序存储的特征，加速扫描过程，降低IO消耗。 场景8：大量数据带索引导入 某业务场景数据往DWS同步时，延迟严重，集群整体IO压力大。 后台查看等待视图有大量wait wal sync和WALWriteLock状态，均为xlog同步状态。 触发因素：大量数据带索引（一般

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SELECT操作可以进行一定的调优操作。 查询的数据是大量的小文件。 查询的数据是较多的大文件。 在beeline/thriftserver模式下使用非spark用户操作。 操作步骤 可对INSERT...SELECT操作做如下的调优操作。 如果建的是Hive表，将存储类型设为Parquet，从而减少执行INSERT

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的。 用户使用明文的数据加密密钥来加密明文文件，生成密文文件。 用户将密文的数据加密密钥和密文文件一同存储到持久化存储设备或服务中。 大量数据解密的流程如下： 用户从持久化存储设备或服务中读取密文的数据加密密钥和密文文件。 用户调用KMS的“decrypt-datakey”接口，

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Connector方式。 在Flink实时写入数据到Doris的场景下，CheckPoint设置的时间需要考虑每批次数据量，如果每批次数据太小会造成大量小文件，推荐值为60s。 建议不使用insert values作为数据写入的主要方式，批量数据导入推荐使用StreamLoad、BrokerLoad或SparkLoad。

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常使用中会产生大量的磁盘碎片，通常Windows使用时间越长，磁盘碎片会越多，从而影响迁移时长。 Linux 文件过大 小文件过多 Linux是文件级迁移，源端小文件过多或者有比较大的文件，都会影响迁移速度。 源端单个文件超过2GB，可能导致迁移时间长。 源端小文件数据量过多，比

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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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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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根据使用场景不同，对象存储支持以下挂载方式： 通过静态存储卷使用已有对象存储：即静态创建的方式，需要先使用已有的对象存储创建PV，然后通过PVC在工作负载中挂载存储。适用于已有可用的底层存储或底层存储需要包周期的场景。 通过动态存储卷使用对象存储：即动态创建的方式，无需预先创建对象存储，在创建

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根据使用场景不同，对象存储支持以下挂载方式： 通过静态存储卷使用已有对象存储：即静态创建的方式，需要先使用已有的对象存储创建PV，然后通过PVC在工作负载中挂载存储。适用于已有可用的底层存储或底层存储需要包周期的场景。 通过动态存储卷使用对象存储：即动态创建的方式，无需预先创建对象存储，在创建

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Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。

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Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成

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unt作业的操作指导。 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，进行海量数据分析与查询。 本指导的基本内容如下所示： 购买集群 安装MRS集群客户端 准备Hadoop应用程序运行数据 提交作业并查看执行结果

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如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实例，默认配置最高10GE

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