MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce处理小文件 更多内容
  • 小文件优化

    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

    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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  • 如何合并小文件

    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Spark小文件合并工具说明

    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

    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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  • 使用Spark小文件合并工具说明

    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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  • Spark性能优化

    景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力,包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询

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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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  • MapReduce

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

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数: 表1

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数: 表1

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  • Spark 3.3.1版本说明

    Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能,提高数据处理流程效率。 提升OBS committer小文件写性能 提升 对象存储服务 (OBS)在处理小文件写入时的性能,提高数据传输效率。 动态Executor shuffle数据优化

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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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  • MapReduce Action

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自“job

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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  • MapReduce Action

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自job.properties所定义。

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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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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  • ALM-12051 磁盘Inode使用率超过阈值(2.x及以前版本)

    Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 文件系统无法正常写入。 可能原因 磁盘小文件过多。 系统环境异常。 处理步骤 磁盘小文件过多。 登录MRS集群详情页面,选择“告警管理”。 在实时告警列表中,单击此告警。在“告警详情”区域,获取告警所在主机地址和磁盘分区。

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