我是Cassandra和Hadoop的新手。在寻找这两种产品的集成时，我遇到了Brisk。从描述中我了解到Brisk将HDFS替换为CassandraFS。所以这个替换是smallfileproblem的解决方案Hadoop的？如果是这样，大文件呢？目前我需要实现一个资源存储，其中包含带有元数据的大型二进制数据文件和图像等小型文件。 最佳答案 两者兼而有之(尽管我认为Brisk现在已经被整合到商业产品DataStaxEnterprise中，而且它本身并没有被积极开发)。Brisk包括CassandraFS(cfs)，它是HDFS的直
我有一个包含许多小文件(KB)和一些中等文件(1mb到5mb)和一些大文件(大于50MB)的源现在可以选择将它们放入HDFS(合并文件)或HBase(作为MOB)。就摄取和向最终用户显示文件的性能而言，推荐使用哪种方法？ 最佳答案 您可以将这些文件放入HDFS。但是在放入HDFS之前，您可以通过使用identitymapper和identityreducer运行MR作业来合并文件，方法是根据您的文件大小和block大小设置reducer的数量，或者使用combinefileinputformat处理它并将其放入HDFS。
我有一个用例，我们有800000个json文件，每个文件大小为2KB。我们的要求是将这些较小的文件合并成一个大文件。我们已经尝试使用重新分区和合并在Spark中实现这一点。然而，我们发现这种方法效率不高，因为这比预期消耗了更多时间。有没有其他方法可以以高效的方式实现同样的目标？感谢您的帮助。提前致谢。 最佳答案 Hadoop不是适合您的情况的工具。我建议只编写一个小的java或scala程序，一个一个地读取这些文件并输出到单个文件。任何与hadoop相关的工具都会在性能方面给您带来巨大的开销(例如pig的初始化大约需要30秒)，
目前我有一个ETL作业，它读取几个表，执行某些转换并将它们写回每日表。我在sparksql中使用以下查询“插入dbname.tablenamePARTITION(year_month)从Spark_temp_table中选择*插入所有这些记录的目标表按年X月级别分区。每天生成的记录并不多，因此我按年X月级别进行分区。但是，当我检查分区时，我的代码每天运行时它都有约50MB的小文件(代码必须每天运行)，最终我的分区中将有大约30个文件，总计约1500MB我想知道是否有办法在我每天追加记录的同时在一个分区中创建一个(或者根据block大小限制可能创建2-3个文件)我认为我能做到的方法是从我
我知道spark进行内存计算并且比MapReduce快得多。我想知道spark对于sayrecords我在后端使用MapReduce的hive中进行数据质量检查。每个文件大约需要8分钟，这对我来说很糟糕。spark会给我更好的表现吗？比方说2-3分钟？我知道我必须做一个基准测试，但在我真正开始使用Spark之前，我试图了解这里的基础知识。我记得第一次创建RDD是一项开销，因为我必须为每个传入的文件创建一个新的RDD，这会花费我一些钱。我很困惑哪种方法对我来说是最好的方法-spark、drill、storm还是Mapreduce本身？ 最佳答案
我阅读了Hadoop的HDFS，了解到hadoop旨在处理少量的大文件，而不是处理大量的小文件。这是因为如果有大量的小文件，Namenode的内存会很快被吃掉。我很难理解这个论点。考虑以下场景:1000个小文件，每个文件大小为128MB(与hdfsblock的block大小相同)。因此，这意味着Namenode的内存中有1000个条目保存此信息。现在，考虑以下场景:一个大文件，block大小为128MB*1000。现在Namenode不会有1000个条目用于这个大的单个文件吗？这个结论是否正确，在这两种情况下，Namenode在内存中将有相同数量的关于文件block信息的条目？如果是这
我希望能够在HDFS上存储数百万个小文件(二进制文件-图像、exe等)(~1Mb)，我的要求基本上是能够查询随机文件而不运行MapReduce作业。我的主要问题是Namenode内存问题，而不是MapReduce映射器问题。所以我的选择是:HAR文件-聚合小文件，仅将它们与har://路径一起保存在另一个地方序列文件——在它们进来时附加它们，这更适合MapReduce作业，所以我几乎消除了它HBase-将小文件保存到Hbase是谷歌上几篇文章中描述的另一种解决方案我想我是在问我是否遗漏了什么？我可以通过将二进制文件应用到大Avro/ORC/Parquet文件来实现我需要的吗？然后通过名
任务是独立处理大量(大约10,000,000)个小文件(每个大约1MB)(即处理文件F1的结果独立于处理F2的结果)。有人为我的任务建议使用Map-Reduce(在Amazon-EMRHadoop上)。但是，我对MR有严重的怀疑。原因是在我的案例中，处理文件是独立的。据我了解MR，当输出依赖于许多单独的文件(forexamplecountingthefrequencyofeachword,givenmanydocuments，因为一个词可能包含在输入文件的任何文档中)时，它的效果最好。但就我而言，我只需要很多独立的CPU/核心。我想知道您对此有何建议。旁注:还有一个问题是MR最适合“大
这是引用问题:SmallfilesandHDFSblocks答案引用了Hadoop:权威指南:Unlikeafilesystemforasingledisk,afileinHDFSthatissmallerthanasingleblockdoesnotoccupyafullblock’sworthofunderlyingstorage.我完全同意这一点，因为根据我的理解，block只是名称节点映射整个集群中哪个文件所在位置的一种方式。由于HDFS是我们常规文件系统的抽象，如果block大小为128MB，140MB不可能占用HDFS上的256MB空间，或者换句话说，block中的剩余空间
我读到很多小文件存储在HDFS中可能是个问题，因为很多小文件意味着很多对象HadoopNameNode内存。然而，由于每个block都作为对象存储在命名节点中，对于大文件有何不同？无论您在内存中存储单个文件的1000个block还是1000个文件的1000个block，NameNode内存使用量是否相同？map作业的类似问题。由于它们对block进行操作，因此block是小文件还是大文件有什么关系？ 最佳答案 在高层次上，您可以将HadoopNameNode视为跟踪器，用于跟踪组成存储在HDFS中的"file"的block所在的位置
