Apa masalah dengan file kecil di Hadoop?
Apa masalah dengan file kecil di Hadoop?

Video: Apa masalah dengan file kecil di Hadoop?

Video: Apa masalah dengan file kecil di Hadoop?
Video: Solution for Small File Issue | Hadoop Interview questions 2024, Mungkin
Anonim

1) Masalah File Kecil di dalam HDFS : Menyimpan banyak file kecil yang sangat lebih kecil dari ukuran blok tidak dapat ditangani secara efisien oleh HDFS . Membaca file kecil melibatkan banyak pencarian dan banyak lompatan antara node data ke node data, yang mengakibatkan pemrosesan data tidak efisien.

Selain itu, file mana yang menangani masalah file kecil di Hadoop?

1) HAR ( hadoop Arsip) File telah diperkenalkan ke menangani masalah file kecil . HAR telah memperkenalkan lapisan di atas HDFS , yang menyediakan antarmuka untuk mengajukan mengakses. Menggunakan hadoop perintah arsip, HAR file dibuat, yang berjalan a PetaKurangi tugas mengemas file sedang diarsipkan ke lebih kecil jumlah file HDFS.

Selanjutnya, dapatkah saya memiliki banyak file dalam HDFS menggunakan ukuran blok yang berbeda? Bawaan ukuran dari memblokir adalah 64MB. Anda bisa mengubahnya tergantung pada kebutuhan Anda. Datang ke pertanyaan Anda ya Anda dapat membuat banyak file dengan memvariasikan ukuran blok tapi secara Real-Time ini akan tidak mendukung produksi.

Selain itu, mengapa HDFS tidak menangani file kecil secara optimal?

Masalah dengan file kecil dan HDFS Setiap mengajukan , direktori dan blok di HDFS adalah direpresentasikan sebagai objek dalam memori namenode, yang masing-masing menempati 150 byte, sebagai aturan praktis. Lebih-lebih lagi, HDFS tidak diarahkan untuk mengakses secara efisien file kecil : dia adalah terutama dirancang untuk akses streaming besar file.

Mengapa Hadoop lambat?

Lambat Kecepatan Pemrosesan Disk ini membutuhkan waktu sehingga membuat seluruh proses menjadi sangat lambat . Jika hadoop memproses data dalam volume kecil, sangat lambat relatif. Ini sangat ideal untuk kumpulan data besar. Sebagai hadoop memiliki mesin pemrosesan batch pada intinya, kecepatannya untuk pemrosesan waktu nyata kurang.

Direkomendasikan: