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文件输出 概述 “文件输出”算子，用于配置已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：文件 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 换行符 用户根据数据实际情况，填写字
Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hadoop组件的环境变量
文件输出 概述 “文件输出”算子，用于配置已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：文件 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 换行符 用户根据数据实际情况，填写字
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。
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
当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时，文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK，其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK？ 回答 当用户写入存储策略为LAZY_PERSIST的文件时，文件的三个副本
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
写HDFS文件 功能简介 写文件过程为： 实例化一个FileSystem。 由此FileSystem实例获取写文件的各类资源。 将待写内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata
为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。
默认使用操作系统的换行符。 string 否 \n 文件名是否作为字段 自定义一个字段，以当前数据所在的文件名作为该字段值。 string 否 无 绝对路径 配置“文件名是否作为字段”引用文件名环境，选中单选框时是带绝对路径的文件名；不选中单选框时是不带路径的文件名。 boolean
(FSNamesystem.java:3937) 根因分析：被上传的文件损坏，因此会上传失败。 验证办法：cp或者scp被拷贝的文件，也会失败，确认文件本身已损坏。 解决办法 文件本身损坏造成的此问题，采用正常文件进行上传。 父主题： 使用HDFS
默认使用操作系统的换行符。 string 否 \n 文件名是否作为字段 自定义一个字段，以当前数据所在的文件名作为该字段值。 string 否 无 绝对路径 配置“文件名是否作为字段”引用文件名环境，选中单选框时是带绝对路径的文件名；不选中单选框时是不带路径的文件名。 boolean
此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能： 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件，返回该表目录中所有数据文件的平均大小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark：Parquet、ORC、CSV、Text、Json。
s参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方便Container启动后获取相应的文件。系统通过配置项“yarn.app.mapreduce.am.staging-dir”决定具体存放位置，默认值是“/tmp/hadoop-yarn/staging”。 正常运行的MapRedu
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
数据处理规则 用开始位置和结束位置去截取原字段的值，生成新字段。 结束位置为“-1”时，表示字段的末尾。其它情况下，结束位置不能小于开始位置。 字符截取的开始位置或结束位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： abcd
数据处理规则 用开始位置和结束位置去截取原字段的值，生成新字段。 结束位置为“-1”时，表示字段的末尾。其他情况下，结束位置不能小于开始位置。 字符截取的开始位置或结束位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： abcd
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