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通过CombineTextInputFormat实现小文件优化(调优技能)

文章目录

0x00 文章内容
  1. 修改前情况
  2. CombineTextInputFormat实现小文件优化

说明:本文章MapReduce编程例子之Combiner与Partitioner 的Combiner例子基础上执行。

0x01 未修改前情况
1. 当前文件情况

a. 目前/files文件夹有4个文件

[hadoop-sny@master jar]$ hadoop fs -ls /files/
Found 4 items
-rw-r--r--   1 hadoop-sny supergroup         39 2019-04-18 21:20 /files/put.txt
-rw-r--r--   1 hadoop-sny supergroup         50 2019-12-30 17:12 /files/small1.txt
-rw-r--r--   1 hadoop-sny supergroup         31 2019-12-30 17:10 /files/small2.txt
-rw-r--r--   1 hadoop-sny supergroup         49 2019-12-30 17:11 /files/small3.txt
2. 执行未修改前作业

a. 执行命令如下:

hadoop jar hadoop-learning-1.0.jar com.shaonaiyi.hadoop.CombinerWC /files/* /output/comwc/
3. 查看结果

a. 可在YARN的Web UI界面上看到有4个Map Task

在这里插入图片描述


0x02 CombineTextInputFormat实现小文件优化
1. 修改代码

a. 添加一行代码

   //合并小文件CombineTextInputFormat
        job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

在这里插入图片描述

2. 执行修改后作业

a. 执行命令如下(与前面一样):

hadoop jar hadoop-learning-1.0.jar com.shaonaiyi.hadoop.CombinerWC /files/* /output/comwc/
3. 查看结果

a. 可在YARN的Web UI界面上看到只有1个Map Task

在这里插入图片描述

0xFF 总结
  1. 一个Map Task就是一个JVM进程,将一个目录下的所有文件当成了一个split来执行,可以减少JVM的启动,从而提高性能

作者简介:邵奈一
全栈工程师、市场洞察者、专栏编辑
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