大的檔案拆分後,怎樣用Hadoop進行高效的處理這些小檔案?以及怎樣讓各個節點盡可能的負載均衡?

時間 2021-06-04 15:50:31

1樓:心中種顆樹

1. 怎樣用Hadoop進行高效的處理這些小檔案?

你這個問題提的很好,hadoop在處理大規模資料時是很高效的,但是處理大量的小檔案時就會因為系統資源開銷過大而導致效率較低,針對這樣的問題,可以將小檔案打包為大檔案,例如使用SequcenFile檔案格式,例如以檔案簽名為key,檔案內容本身為value寫成SequcenFile檔案的一條記錄,這樣多個小檔案就可以通過SequcenFile檔案格式變為乙個大檔案,之前的每個小檔案都會對映為SequcenFile檔案的一條記錄。

2. 怎樣讓各個節點盡可能的負載均衡?

在hadoop集群中負載均衡是非常關鍵的,這種情況的導致往往是因為使用者的資料分布的並不均衡,而計算資源槽位數確實均衡分布在每個節點,這樣在作業執行時非本地任務會有大量的資料傳輸,從而導致集群負載不均衡,因此解決不均衡的要點就是將使用者的資料分布均衡,可以使用hadoop內建的balancer指令碼命令。

對於因為資源排程導致的不均衡則需要考慮具體的排程演算法和作業分配機制。

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