大数据框架中的小文件问题

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-11-11 06:17 23阅读 0赞

还是总结之前的东西，因为家里有事所以推掉了北京的多个面试，因此也有了将近一个月的空闲时间来整理之前的知识和工作经验。由于之前的公司和工作性质，只能把平时的东西存到有道云笔记里面。离职以后才有机会放到博客中来。大数据中的小文件问题，是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是打击。在此整理下发生在hadoop，hive，spark上面的小文件问题。

### Hadoop里面的小文件问题 ###

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了)。而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件。  
任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，没一个object占用150 bytes的内存空间。所以，如果有10million个文件，没一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。如果规模再大一些，那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限。  
不仅如此，HDFS并不是为了有效的处理大量小文件而存在的。它主要是为了流式的访问大文件而设计的。对小文件的读取通常会造成大量从datanode到datanode的seeks和hopping来retrieve文件，而这样是非常的低效的一种访问方式。

##### 大量小文件在mapreduce中的问题 #####

Map tasks通常是每次处理一个block的input(默认使用FileInputFormat)。如果文件非常的小，并且拥有大量的这种小文件，那么每一个map task都仅仅处理了非常小的input数据，并且会产生大量的map tasks，每一个map task都会消耗一定量的bookkeeping的资源。比较一个1GB的文件，默认block size为64M，和1Gb的文件，没一个文件100KB，那么后者没一个小文件使用一个map task，那么job的时间将会十倍甚至百倍慢于前者。  
hadoop中有一些特性可以用来减轻这种问题：可以在一个JVM中允许task reuse，以支持在一个JVM中运行多个map task，以此来减少一些JVM的启动消耗(通过设置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性，默认为1，－1为无限制)。另一种方法为使用MultiFileInputSplit，它可以使得一个map中能够处理多个split。

为什么会产生大量的小文件？

至少有两种情况下会产生大量的小文件

1.这些小文件都是一个大的逻辑文件的pieces。由于HDFS仅仅在不久前才刚刚支持对文件的append，因此以前用来向unbounde files(例如log文件)添加内容的方式都是通过将这些数据用许多chunks的方式写入HDFS中。  
2.文件本身就是很小。例如许许多多的小图片文件。每一个图片都是一个独立的文件。并且没有一种很有效的方法来将这些文件合并为一个大的文件  
这两种情况需要有不同的解决方式。对于第一种情况，文件是由许许多多的records组成的，那么可以通过件邪行的调用HDFS的sync()方法(和append方法结合使用)来解决。或者，可以通过些一个程序来专门合并这些小文件(see Nathan Marz’s post about a tool called the Consolidator which does exactly this)。  
对于第二种情况，就需要某种形式的容器来通过某种方式来group这些file。hadoop提供了一些选择：

##### HAR files #####

Hadoop Archives (HAR files)是在0.18.0版本中引入的，它的出现就是为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题。HAR文件是通过在HDFS上构建一个层次化的文件系统来工作。一个HAR文件是通过hadoop的archive命令来创建，而这个命令实 际上也是运行了一个MapReduce任务来将小文件打包成HAR。对于client端来说，使用HAR文件没有任何影响。所有的原始文件都 visible && accessible（using har://URL）。但在HDFS端它内部的文件数减少了。  
通过HAR来读取一个文件并不会比直接从HDFS中读取文件高效，而且实际上可能还会稍微低效一点，因为对每一个HAR文件的访问都需要完成两层index文件的读取和文件本身数据的读取(见上图)。并且尽管HAR文件可以被用来作为MapReduce job的input，但是并没有特殊的方法来使maps将HAR文件中打包的文件当作一个HDFS文件处理。可以考虑通过创建一种input format，利用HAR文件的优势来提高MapReduce的效率，但是目前还没有人作这种input format。需要注意的是：MultiFileInputSplit，即使在HADOOP-4565的改进(choose files in a split that are node local)，但始终还是需要seek per small file。

##### Sequence Files #####

通常对于“the small files problem”的回应会是：使用SequenceFile。这种方法是说，使用filename作为key，并且file contents作为value。实践中这种方式非常管用。回到10000个100KB的文件，可以写一个程序来将这些小文件写入到一个单独的SequenceFile中去，然后就可以在一个streaming fashion(directly or using mapreduce)中来使用这个sequenceFile。不仅如此，SequenceFiles也是splittable的，所以mapreduce可以break them into chunks，并且分别的被独立的处理。和HAR不同的是，这种方式还支持压缩。block的压缩在许多情况下都是最好的选择，因为它将多个records压缩到一起，而不是一个record一个压缩。  
将已有的许多小文件转换成一个SequenceFiles可能会比较慢。但是，完全有可能通过并行的方式来创建一个一系列的SequenceFiles。(Stuart Sierra has written a very useful post about converting a tar file into a SequenceFile—tools like this are very useful)。更进一步，如果有可能最好设计自己的数据pipeline来将数据直接写入一个SequenceFile。

### hive中的小文件问题 ###

#### 小文件是如何产生的 ####

1.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。  
2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。  
3.数据源本身就包含大量的小文件。

#### 小文件问题的影响 ####

1.从Hive的角度看，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。  
2.在HDFS中，每个小文件对象约占150byte，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。

#### 小文件问题的解决方案 ####

从小文件产生的途经就可以从源头上控制小文件数量，方法如下：  
1.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。  
2.减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)。  
3.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：

1.使用hadoop archive命令把小文件进行归档。  
2.重建表，建表时减少reduce数量。  
3.通过参数进行调节，设置map/reduce端的相关参数，如下：  
设置map输入合并小文件的相关参数：  
//每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)  
set mapred.max.split.size=256000000;  
//一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)  
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;  
//一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)  
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;  
//执行Map前进行小文件合并  
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数：  
//设置map端输出进行合并，默认为true  
set hive.merge.mapfiles = true  
//设置reduce端输出进行合并，默认为false  
set hive.merge.mapredfiles = true  
//设置合并文件的大小  
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000  
//当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。  
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000

### spark中的小文件问题 ###

#### 我遇到的spark中的小文件问题主要是以下几个方面 ####

#### SparkStreaming如何解决小文件问题 ####

使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)\*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，NameNode会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件，parquet、text,、JSON或者 Avro，都会遇到这种小文件问题，这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。

##### 1 增加batch大小 #####

这种方法很容易理解，batch越大，从外部接收的event就越多，内存积累的数据也就越多，那么输出的文件数也就回变少，比如上边的时间从10s增加为100s，那么一个小时的文件数量就会减少到1152个。但别高兴太早，实时业务能等那么久吗，本来人家10s看到结果更新一次，现在要等快两分钟，是人都会骂娘。所以这种方法适用的场景是消息实时到达，但不想挤压在一起处理，因为挤压在一起处理的话，批处理任务在干等，这时就可以采用这种方法(是不是很像spark内部的pipeline模式，但是要注意区别哦)。

##### 2 Coalesce大法好？ #####

文章开头讲了，小文件的基数是：batch\_number\*partition\_number，而第一种方法是减少batch\_number，那么这种方法就是减少partition\_number了，这个api不细说，就是减少初始的分区个数。看过spark源码的童鞋都知道，对于窄依赖，一个子RDD的partition规则继承父RDD，对于宽依赖(就是那些个叉叉叉ByKey操作)，如果没有特殊指定分区个数，也继承自父rdd。那么初始的SourceDstream是几个partiion，最终的输出就是几个partition。所以Coalesce大法的好处就是，可以在最终要输出的时候，来减少一把partition个数。但是这个方法的缺点也很明显，本来是32个线程在写256M数据，现在可能变成了4个线程在写256M数据，而没有写完成这256M数据，这个batch是不算做结束的。那么一个batch的处理时延必定增长，batch挤压会逐渐增大。这种方法也要慎用，切鸡切鸡啊！

##### 3 SparkStreaming外部来处理 #####

我们既然把数据输出到hdfs，那么说明肯定是要用hive或者sparksql这样的“sql on hadoop”系统类进一步进行数据分析，而这些表一般都是按照半小时或者一小时、一天，这样来分区的(注意不要和sparkStreaming的分区混淆，这里的分区，是用来做分区裁剪优化的)，那么我们可以考虑在SparkStreaming外再启动定时的批处理任务来合并SparkStreaming产生的小文件。这种方法不是很直接，但是却比较有用，“性价比”较高，唯一要注意的是，批处理的合并任务在时间切割上要把握好，搞不好就可能回去合并一个还在写入的SparkStreaming小文件。

##### 自己调用foreach去append #####

SparkStreaming提供的foreach这个outout类api，可以让我们自定义输出计算结果的方法。那么我们其实也可以利用这个特性，那就是每个batch在要写文件时，并不是去生成一个新的文件流，而是把之前的文件打开。考虑这种方法的可行性，首先，HDFS上的文件不支持修改，但是很多都支持追加，那么每个batch的每个partition就对应一个输出文件，每次都去追加这个partition对应的输出文件，这样也可以实现减少文件数量的目的。这种方法要注意的就是不能无限制的追加，当判断一个文件已经达到某一个阈值时，就要产生一个新的文件进行追加了。

### 如何避免Spark SQL做数据导入时产生大量小文件 ###

#### 什么是小文件？ ####

生产上，我们往往将Spark SQL作为Hive的替代方案，来获得SQL on Hadoop更出色的性能。因此，本文所讲的是指存储于HDFS中小文件，即指文件的大小远小于HDFS上块（dfs.block.size）大小的文件。

#### 小文件问题的影响 ####

一方面，大量的小文件会给Hadoop集群的扩展性和性能带来严重的影响。NameNode在内存中维护整个文件系统的元数据镜像，用户HDFS的管理；其中每个HDFS文件元信息（位置，大小，分块等）对象约占150字节，如果小文件过多，会占用大量内存，直接影响NameNode的性能。相对的，HDFS读写小文件也会更加耗时，因为每次都需要从NameNode获取元信息，并与对应的DataNode建立连接。如果NameNode在宕机中恢复，也需要更多的时间从元数据文件中加载。  
另一方面，也会给Spark SQL等查询引擎造成查询性能的损耗，大量的数据分片信息以及对应产生的Task元信息也会给Spark Driver的内存造成压力，带来单点问题。此外，入库操作最后的commit job操作，在Spark Driver端单点做，很容易出现单点的性能问题。

#### Spark小文件产生的过程 ####

数据源本身就是就含大量小文件  
动态分区插入数据，没有Shuffle的情况下，输入端有多少个逻辑分片，对应的HadoopRDD就会产生多少个HadoopPartition，每个Partition对应于Spark作业的Task（个数为M），分区数为N。最好的情况就是（M=N） && （M中的数据也是根据N来预先打散的），那就刚好写N个文件；最差的情况下，每个Task中都有各个分区的记录，那文件数最终文件数将达到M \* N个。这种情况下是极易产生小文件的。

比如我们拿TPCDS测试集中的store\_sales进行举例， sql如下所示  
use tpcds\_1t\_parquet;

INSERT overwrite table store_sales partition 
           ( 
                  ss_sold_date_sk 
           ) 
    SELECT ss_sold_time_sk, 
           ss_item_sk, 
           ss_customer_sk, 
           ss_cdemo_sk, 
           ss_hdemo_sk, 
           ss_addr_sk, 
           ss_store_sk, 
           ss_promo_sk, 
           ss_ticket_number, 
           ss_quantity, 
           ss_wholesale_cost, 
           ss_list_price, 
           ss_sales_price, 
           ss_ext_discount_amt, 
           ss_ext_sales_price, 
           ss_ext_wholesale_cost, 
           ss_ext_list_price, 
           ss_ext_tax, 
           ss_coupon_amt, 
           ss_net_paid, 
           ss_net_paid_inc_tax, 
           ss_net_profit, 
           ss_sold_date_sk 
    FROM   tpcds_1t_ext.et_store_sales;

首先我们得到其执行计划，如下所示，  
== Physical Plan ==

InsertIntoHiveTable MetastoreRelation tpcds_1t_parquet, store_sales, Map(ss_sold_date_sk -> None), true, false
    +- HiveTableScan [ss_sold_time_sk#4L, ss_item_sk#5L, ss_customer_sk#6L, ss_cdemo_sk#7L, ss_hdemo_sk#8L, ss_addr_sk#9L, ss_store_sk#10L, ss_promo_sk#11L, ss_ticket_number#12L, ss_quantity#13, ss_wholesale_cost#14, ss_list_price#15, ss_sales_price#16, ss_ext_discount_amt#17, ss_ext_sales_price#18, ss_ext_wholesale_cost#19, ss_ext_list_price#20, ss_ext_tax#21, ss_coupon_amt#22, ss_net_paid#23, ss_net_paid_inc_tax#24, ss_net_profit#25, ss_sold_date_sk#3L], MetastoreRelation tpcds_1t_ext, et_store_sales

store\_sales的原生文件包含1616逻辑分片，对应生成1616 个Spark Task，插入动态分区表之后生成1824个数据分区加一个NULL值的分区，每个分区下都有可能生成1616个文件，这种情况下，最终的文件数量极有可能达到2949200。1T的测试集store\_sales也就大概300g，这种情况每个文件可能就零点几M。

动态分区插入数据，有Shuffle的情况下，上面的M值就变成了spark.sql.shuffle.partitions(默认值200)这个参数值，文件数的算法和范围和2中基本一致。

比如，为了防止Shuffle阶段的数据倾斜我们可以在上面的sql中加上 distribute by rand()，这样我们的执行计划就变成了，

InsertIntoHiveTable MetastoreRelation tpcds_1t_parquet, store_sales, Map(ss_sold_date_sk -> None), true, false
    +- *Project [ss_sold_time_sk#4L, ss_item_sk#5L, ss_customer_sk#6L, ss_cdemo_sk#7L, ss_hdemo_sk#8L, ss_addr_sk#9L, ss_store_sk#10L, ss_promo_sk#11L, ss_ticket_number#12L, ss_quantity#13, ss_wholesale_cost#14, ss_list_price#15, ss_sales_price#16, ss_ext_discount_amt#17, ss_ext_sales_price#18, ss_ext_wholesale_cost#19, ss_ext_list_price#20, ss_ext_tax#21, ss_coupon_amt#22, ss_net_paid#23, ss_net_paid_inc_tax#24, ss_net_profit#25, ss_sold_date_sk#3L]
       +- Exchange(coordinator id: 1080882047) hashpartitioning(_nondeterministic#49, 2048), coordinator[target post-shuffle partition size: 67108864]
          +- *Project [ss_sold_time_sk#4L, ss_item_sk#5L, ss_customer_sk#6L, ss_cdemo_sk#7L, ss_hdemo_sk#8L, ss_addr_sk#9L, ss_store_sk#10L, ss_promo_sk#11L, ss_ticket_number#12L, ss_quantity#13, ss_wholesale_cost#14, ss_list_price#15, ss_sales_price#16, ss_ext_discount_amt#17, ss_ext_sales_price#18, ss_ext_wholesale_cost#19, ss_ext_list_price#20, ss_ext_tax#21, ss_coupon_amt#22, ss_net_paid#23, ss_net_paid_inc_tax#24, ss_net_profit#25, ss_sold_date_sk#3L, rand(4184439864130379921) AS _nondeterministic#49]
             +- HiveTableScan [ss_sold_date_sk#3L, ss_sold_time_sk#4L, ss_item_sk#5L, ss_customer_sk#6L, ss_cdemo_sk#7L, ss_hdemo_sk#8L, ss_addr_sk#9L, ss_store_sk#10L, ss_promo_sk#11L, ss_ticket_number#12L, ss_quantity#13, ss_wholesale_cost#14, ss_list_price#15, ss_sales_price#16, ss_ext_discount_amt#17, ss_ext_sales_price#18, ss_ext_wholesale_cost#19, ss_ext_list_price#20, ss_ext_tax#21, ss_coupon_amt#22, ss_net_paid#23, ss_net_paid_inc_tax#24, ss_net_profit#25], MetastoreRelation tpcds_1t_ext, et_store_sales

这种情况下，这样我们的文件数妥妥的就是spark.sql.shuffle.partitions \* N，因为rand函数一般会把数据打散的非常均匀。当spark.sql.shuffle.partitions设置过大时，小文件问题就产生了；当spark.sql.shuffle.partitions设置过小时，任务的并行度就下降了，性能随之受到影响。  
最理想的情况，当然是根据分区字段进行shuffle，在上面的sql中加上distribute by ss\_sold\_date\_sk。 把同一分区的记录都哈希到同一个分区中去，由一个Spark的Task进行写入，这样的话只会产生N个文件，在我们的case中store\_sales，在1825个分区下各种生成了一个数据文件。  
但是这种情况下也容易出现数据倾斜的问题，比如双11的销售数据就很容易在这种情况下发生倾斜。

基于分区字段Shuffle可能出现数据倾斜

如上图所示，在我们插入store\_sales时，就发生了null值的倾斜，大大的拖慢的数据入库的时间。  
如何解决Spark SQL产生小文件问题  
前面已经提到根据分区字段进行分区，除非每个分区下本身的数据较少，分区字段选择不合理，那么小文件问题基本上就不存在了，但是也有可能由于shuffle引入新的数据倾斜问题。  
我们首先可以尝试是否可以将两者结合使用， 在之前的sql上加上distribute by ss\_sold\_date\_sk，cast(rand() \* 5 as int)， 这个类似于我们处理数据倾斜问题时候给字段加上后缀的形式。如，

use tpcds_1t_parquet;
    
    INSERT overwrite table store_sales partition 
           ( 
                  ss_sold_date_sk 
           ) 
    SELECT ss_sold_time_sk, 
           ss_item_sk, 
           ss_customer_sk, 
           ss_cdemo_sk, 
           ss_hdemo_sk, 
           ss_addr_sk, 
           ss_store_sk, 
           ss_promo_sk, 
           ss_ticket_number, 
           ss_quantity, 
           ss_wholesale_cost, 
           ss_list_price, 
           ss_sales_price, 
           ss_ext_discount_amt, 
           ss_ext_sales_price, 
           ss_ext_wholesale_cost, 
           ss_ext_list_price, 
           ss_ext_tax, 
           ss_coupon_amt, 
           ss_net_paid, 
           ss_net_paid_inc_tax, 
           ss_net_profit, 
           ss_sold_date_sk 
    FROM   tpcds_1t_ext.et_store_sales
    distribute by ss_sold_date_sk, cast(rand() * 5 as int);

按照之前的推算，每个分区下将产生5个文件，同时null值倾斜部分的数据也被打散成五份进行计算，缓解了数据倾斜的问题 ，我们最终将得到1825 \*5=9105个文件，如下所示  
1825 9105 247111074494 /user/kyuubi/hive\_db/tpcds\_1t\_parquet.db/store\_sales

如果我们将5改得更小，文件数也会越少，但相应的倾斜key的计算时间也会上去。  
在我们知道那个分区键倾斜的情况下，我们也可以将入库的SQL拆成几个部分，比如我们store\_sales是因为null值倾斜，我们就可以通过where ss\_sold\_date\_sk is not null 和 where ss\_sold\_date\_sk is null 将原始数据分成两个部分。前者可以基于分区字段进行分区，如distribute by ss\_sold\_date\_sk;后者可以基于随机值进行分区，distribute by cast(rand() \* 5 as int), 这样可以静态的将null值部分分成五个文件。

FROM   tpcds_1t_ext.et_store_sales 
    where ss_sold_date_sk is not null
    distribute by ss_sold_date_sk;
    
    FROM   tpcds_1t_ext.et_store_sales 
    where ss_sold_date_sk is null
    distribute by distribute by cast(rand() * 5 as int);

对于倾斜部分的数据，我们可以开启Spark SQL的自适应功能，spark.sql.adaptive.enabled=true来动态调整每个相当于Spark的reduce端task处理的数据量，这样我们就不需要认为的感知随机值的规模了，我们可以直接

FROM   tpcds_1t_ext.et_store_sales 
    where ss_sold_date_sk is null
    distribute by distribute by rand() ;

然后Spark在Shuffle 阶段会自动的帮我们将数据尽量的合并成spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize（默认64m）的大小，以减少输出端写文件线程的总量，最后减少个数。  
对于spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize参数而言，我们也可以设置成为dfs.block.size的大小，这样可以做到和块对齐，文件大小可以设置的最为合理。

### sparkstreaming实时写入hive后合并小文件问题 ###

今天主要来说一下sparksql写入hive后小文件太多,影响查询性能的问题.在另外一篇博客里面也稍微提到了一下,但还是感觉要单独说一下,首先我们要知道hive里面文件的数量=executor-cores*num-executors*job数,所以如果我们batchDuration的设置的比较小的话,每天在一个分区里面就会生成很多的小文件,我们在hive里面查询的时候就会非常的影响性能,下面介绍两种方法优化小文件:

第一种,可以在创建的DataFrame的时候,cache一下,然后对DataFrame进行重新分区,可以把分区设置为1,可以用reparation,当然也可以用coalesce,这两个的区别,可以看我的另外一篇博客,这个时候就会一个job产生一个文件.但是这么做就降低了写入的性能,所以数据量不是特别大的时候,还是可以用的,但是如果数据量很大,就需谨慎使用,

第二种方法是利用sql定时执行一下,insert overwrite table a select \* from a;这个时候会覆盖表的数据达到合并小文件的目的,具体的sql下面会有.

下面看一下具体的代码吧:

val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema).cache()
              df.coalesce(1).createOrReplaceTempView("tempTable")
              val sq = "insert into combine_data partition(day_time='" + day_time + "') select * from tempTable"
              sql(sq)
              println("插入hive成功了")
              df.unpersist(true)
    insert overwrite table combine_data partition (day_time='2018-08-01') select data,enter_time from combine_data where day_time = '2018-08-01';

目前遇到的小文件问题就以上这些了。希望大家一起交流。