对象存储服务 OBS     

对象存储服务(Object Storage Service)是一款稳定、安全、高效、易用的云存储服务,具备标准Restful API接口,可存储任意数量和形式的非结构化数据。

 
 

    hdfs大量小文件存储 更多内容
  • Spark INSERT SELECT语句调优

    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小文件将会产生大量map操作,从而导致输出存在大量小文件,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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  • Loader作业导入大量数据至HDFS时报错

    Loader作业导入大量数据至HDFS时报错 问题 大量数据写入HDFS时偶现“NotReplicatedYet Exception: Not replicated yet”错误。 图1 报错信息 回答 以下原因可能造成该报错: HDFS客户端向NameNode发送新Block申

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  • MapReduce开源增强特性

    忙的集群上,经过长时间的运行,HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以一个20节点的计算场景为例,默认清理周期(15日)内将产生约1800万日志文件,占用NameNode近18G内存空间,同时拖慢HDFS的系统响应速度。 由于收集到HDFS上的日志文件只有读取和删除的需求,因此可以利用Hadoop

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间,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)提供配置方法。这种压缩格

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间,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)提供配置方法。这种压缩格

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  • 几种不同类型的归档,区别是什么?

    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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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,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

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,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

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  • 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错

    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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  • 优化小文件场景下的Spark SQL性能

    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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  • 加解密大量数据

    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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  • 优化小文件场景下的Spark SQL性能

    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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  • 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低?

    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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  • 使用Spark小文件合并工具说明

    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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  • HBase开源增强特性

    恢复过程中包括拆分WAL文件。在WAL文件拆分过程中,会产生大量小文件,可能造成HDFS的性能瓶颈,导致服务恢复时间过长。 本功能主要在拆分过程中将原本的小文件写入到HAR文件中,旨在减少拆分WAL过程中产生的小文件,从而缩短RegionServer恢复时长。 HBase开源增强特性:Batch

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  • HDFS

    HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码,但是 MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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  • HDFS

    HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码,但是MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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  • hdfs

    hdfs_path 格式 无。 说明 HDFS的路径,如“hdfs:///tmp”。 父主题: 标示符

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  • HDFS

    HDFS HDFS基本原理 HDFS HA方案介绍 HDFS与其他组件的关系 HDFS开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 迁移进度卡住或过慢该怎么办?

    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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  • 示例2:加解密大量数据

    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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