В чем проблема с небольшими файлами в Hadoop?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

1) Проблема с небольшим файлом в HDFS : Хранение большого количества небольшие файлы которые чрезвычайно меньше чем размер блока не может быть эффективно обработан HDFS . Читая небольшие файлы включает в себя множество поисков и множество скачков между узлами данных, что, в свою очередь, является неэффективной обработкой данных.

Кроме того, какие файлы решают небольшие проблемы с файлами в Hadoop?

1) HAR ( Hadoop Архив) Файлы был представлен решить проблему с небольшим файлом . HAR представил слой поверх HDFS , которые предоставляют интерфейс для файл доступ. С использованием Hadoop команда архивирования, HAR файлы созданы, что запускает Уменьшение карты работа по упаковке файлы архивируется в меньше количество Файлы HDFS.

Кроме того, могу ли я иметь несколько файлов в HDFS с разными размерами блоков? Дефолт размер из блокировать составляет 64 МБ. ты жестяная банка измените его в зависимости от ваших требований. Переходя к вашему вопросу, да, вы может создавать несколько файлов изменяя размеры блока но в реальном времени это буду не одобряю производство.

Более того, почему HDFS не оптимально обрабатывает небольшие файлы?

Проблемы с небольшие файлы а также HDFS Каждый файл , каталог и блок в HDFS - это представлен как объект в памяти namenode, каждый из которых, как правило, занимает 150 байт. Более того, HDFS нет ориентирован на эффективный доступ небольшие файлы : Это является в первую очередь предназначен для потокового доступа к большим файлы.

Почему Hadoop медленный?

Медленный Скорость обработки Этот диск требует времени, что делает весь процесс очень быстрым. медленный . Если Hadoop обрабатывает данные в небольшом объеме, это очень медленный сравнительно. Он идеально подходит для больших наборов данных. В качестве Hadoop имеет ядро пакетной обработки, его скорость обработки в реальном времени меньше.