scala – Spark数据帧写入方法编写许多小文件

发布时间：2020-12-16 18:57:25 所属栏目：安全来源：网络整理

导读：我有一个相当简单的工作将日志文件转换为镶木地板.它正在处理1.1TB的数据(分为64MB – 128MB文件 – 我们的块大小为128MB),大约有12000个文件. 工作如下： val events = spark.sparkContext .textFile(s"$stream/$sourcetype") .map(_.split(" || ").toL

我有一个相当简单的工作将日志文件转换为镶木地板.它正在处理1.1TB的数据(分为64MB – 128MB文件 – 我们的块大小为128MB),大约有12000个文件.

工作如下：

val events = spark.sparkContext
  .textFile(s"$stream/$sourcetype")
  .map(_.split(" || ").toList)
  .collect{case List(date,y,"Event") => MyEvent(date,"Event")}
  .toDF()

df.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy("date").parquet(s"$path")

它使用通用模式收集事件,转换为DataFrame,然后写出镶木地板.

我遇到的问题是,这会在HDFS集群上造成一些IO爆炸,因为它试图创建如此多的小文件.

理想情况下,我想在分区’date’中只创建一些镶木地板文件.

控制它的最佳方法是什么？是通过使用’coalesce()’吗？

这将如何影响给定分区中创建的文件数量？它取决于我在Spark中使用了多少执行程序？ (目前设定为100).

解决方法

您必须重新分配DataFrame以匹配DataFrameWriter的分区

试试这个：

df
.repartition($"date")
.write.mode(SaveMode.Append)
.partitionBy("date")
.parquet(s"$path")

（编辑：李大同）

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