Hive:org.apache.hadoop.hdfs.protocol.NSQuotaExceededException: The NameSpace quo
[*]集群中遇到了文件个数超出限制的错误:
0）昨天晚上spark 任务突然抛出了异常：org.apache.hadoop.hdfs.protocol.NSQuotaExceededException: The NameSpace quota (directories and files) of directory /mydir is exceeded: quota=100000 file count=100001
1）错误提示内容信息：集群中遇到了文件个数超出限制的错误。
2）问题错误来自于hadoop quota设置了限制，但是设置限制的目的是避免集群中有过多的小文件，导致集群利用率不高的情况出现。
我这个spark job主要处理的任务内容：
var conf=new SparkConf().setAppName("test_job")
var sc
=new SparkContext(conf)
var hiveContext
=new HiveContext(sc)
import hiveContext.implicits._
hiveContext.sql(
"insert into member_info select t10.*,t11.* from member as t10 inner join member_details as t11 on t10.id=t11.memberid");
[*]关于hadoop quota的信息:
hadoop HDFS有以下两种Quota
Name Quotas : 限制某个目录下的文件数量
Space Quotas : 设置某个目录的空间大小
$hadoop fs -count -q /user/hadoop
QUOTA REMAINING_QUOTASPACE_QUOTAREMAINING_SPACE_QUOTADIR_COUNT FILE_COUNT CONTENT_SIZE FILE_NAME
none inf none inf 2 1 180 /user/hadoop
清除Space Quota
$hadoop dfsadmin -clrSpaceQuota /user/hadoop
设置Name Quota
设置文件最大quota是1000
$hadoop dfsadmin -setQuota 1000 /user/hadoop
$hadoop fs -count -q /user/hadoop
QUOTA REMAINING_QUOTASPACE_QUOTAREMAINING_SPACE_QUOTADIR_COUNT FILE_COUNT CONTENT_SIZE FILE_NAME
1000 997 1073741824 1073741284 2 1 180 /user/hadoop
清除Name Quota
$hadoop dfsadmin -clrQuato /user/hadoop
[*]如何避免集群中过多小文件出现的方法：
hive下可以通过以下几点去限制：
1)文件合并
set hive.merge.mapredfiles = true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件
set hive.merge.size.per.task = 128000000 #合并文件的大小
set hive.merge.smallfiles.avgsize=128000000 #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge
2)Map输入合并小文件
set mapred.max.split.size=256000000;#每个Map最大输入大小
set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;#执行Map前进行小文件合并
3)输出合并
set hive.merge.mapfiles = true #在Map-only的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapredfiles = true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件
set hive.merge.size.per.task = 256000000 #合并文件的大小
set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000 #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge
spark job下可以这么设置
//重分区，减少文件数
val trade_company_df_save=trade_company_df.repartition(1)
trade_company_df_save.registerTempTable("trade_company_df");
[*]参考文章：
http://nlslzf.iteye.com/blog/1617239
http://wenku.baidu.com/link?url=6dxklmJNF6XTFot4zlzt-_d_UXTcoPQzuATtnQil7M9My_3g_0NYJ5mx4K7tEj1jwq6KywUoBWvgPBbMkz9s7TSfCmYT_xLNZAuZRFWk36_
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