【问题标题】:Spark not same input/ouput directory size (for same data)火花不同的输入/输出目录大小(对于相同的数据)
【发布时间】:2017-03-24 10:20:32
【问题描述】:

为了减少NameNode分配的块数。我正在尝试将一些小文件连接到 128MB 文件。这些小文件是gz格式的,128MB的文件也必须是gz格式的。

为此,我得到所有小文件的总大小,并将这个总大小(以 MB 为单位)除以 128 得到我需要的文件数。

然后我执行rdd.repartition(nbFiles).saveAsTextFile(PATH,classOf[GzipCodec])

问题是我的输出目录大小比我的输入目录大小大(高出 10%)。我使用默认和最佳压缩级别进行了测试,我总是得到更高的输出大小。

我不知道为什么我的输出目录比输入目录高,但我想这与我正在重新分区输入目录的所有文件有关。

有人可以帮我理解为什么我会得到这个结果吗?

谢谢:)

【问题讨论】:

  • 文件数等于 nbFiles ?
  • nbFiles 是我将在输出中生成的文件数,以具有 128MB 大小的文件。 (sumSize / 128 MB)

标签: performance file apache-spark namenode


【解决方案1】:

压缩级别取决于数据分布。当您rdd.repartition(nbFiles) 时,您会随机打乱所有数据,因此如果输入中有某种结构可以降低熵并启用更好的压缩,那么它将丢失。

您可以尝试其他方法,例如 colaesce 不进行随机播放或排序,看看是否可以获得更好的结果。

【讨论】:

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