本期导读 ：【JindoTable 计算加速】第二十二讲
主题：对 Hive 数仓表进行高效小文件合并d+JindoFS 对 OSS 上数据进行训练加速
讲师：辰石，阿里巴巴计算平台事业部 技术专家
内容框架：
- 背景介绍
- 主要功能
- 实操演示
直播回放链接：（22讲）
https://developer.aliyun.com/live/247112
一、背景介绍
小文件如何产生
- 动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致 map 数量剧增
- reduce 数量越多，小文件也越多( reduce 的个数和输出文件是对应的)
- 数据源本身就包含大量的小文件
小文件带来的问题
- 小文件会开很多 map，一个 map 开一个 JVM 去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能
- 小文件会给底层文件系统带来很大压力， 如在 HDFS 中，每个小文件对象约占150 byte，如果小文件过多会占用大量内存。这样 NameNode 内存容量严重制约了集群的扩展。
小文件解决方案
- 从小文件产生的途经就可以从源头上控制小文件数量
• 使用 Sequencefile 作为表存储格式，不要用 textfile，在一定程度上可以减少小文 件
• 减少 reduce 的数量(可以使用参数进行控制)
• 少用动态分区，用时记得按 distribute by 分区
- 对于已有的小文件，我们可以通过以下几种方案解决
• 通过参数进行调节，设置 map/reduce 端的相关参数
• 重建表，建表时减少 reduce 数量
• 使用 hadoop archive 命令把小文件进行归档
二、主要功能
JindoTable
- JindoTable 提供表或分区级别的热度统计、存储分层和表文件优化的功能，常见命令如下
• -accessStat/-leastUseStat
• -cache/-uncache/-archive/-unarchive/-archiveTable/-unarchiveTable/-status
• -optimize
• -showTable/-showPartition/-listTables
• -dumpmc
• -moveTo
Hive表小文件合并
- Jindo table –showTable/-showPartition –t <db.tablename> -p <partitionSpec> 显示表格或者分区的状态,如果表文件过小会提示文件过小
- Jindo table –optimize <db.tablename> 优化表存储层的数据组织
- Jindo table –optimize <db.tablename> 优化后检查表的状态以及目录格式如下
三、实操演示
- 对 hive 数仓表进行小文件高效合并演示
⭐点击回放链接，直接观看第22讲视频回放，获取讲师实例讲解：
https://developer.aliyun.com/live/247112
⭐Github链接：
https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs
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