局域网网速快,但是当要传输大量小文件时倘若仍然使用scp,由于每个文件传输完毕都需要独立进行传输完毕的确认,这样就无法充分利用带宽.一方面等待确认时tcp窗口无法填满,另一方面文件传完之前确认也不会开始读下一个文件. 而ssh tar传输方式则恰对应与该场景,将所有文件变成一条流,连续传输,省掉了linux的传输确认过程. #不带压缩ssh ${username}@${ip} '(cd ${src_folder_path}&&tar -cf - ${src_folder_name} | c…

package com.swift.kuozhan; import java.io.File; import java.io.FileFilter; /*使用文件过滤器筛选将指定文件夹下的小于200K的小文件获取并打印(包括所有子文件夹的文件).*/ public class kuaozhan1 { public static void main(String[] args) { File dir = new File("c:/"); if(!dir.exists()) { throw…

今天帮同学处理一点语料. 语料文件有点大,而且是以连续两个换行符作为段落标志,他想把它按段落分隔成多个小文件.即每3个段落组成一个新文件.因为曾经没有遇到过类似的操作,在网上找了一些类似的方法,看起来都有点复杂. 所以经尝试.自己写了一段代码.完美解决这个问题. 基本思路是,先读原文件内容,并使用正則表達式.根据\n\n进行切片处理.结果为一个列表,当中每个列表元素都存放一个切片中的内容:然后创建一个写文件的句柄:接下来遍历切片列表,并写入当前切片内容,推断是否已经写入了3个段落,假设不是,则继…

hadoop不支持传统文件系统的挂载,使得流式数据装进hadoop变得复杂. hadoo中,文件只是目录项存在:在文件关闭前,其长度一直显示为0:如果在一段时间内将数据写到文件却没有将其关闭,则若网络中断后,则我们得到的仅仅是一个空白文件:故:最好编写小文件,这样能尽快将其关闭-----错误. [mapper 单个文件块 1:1] 由于hdfs的元数据保存在NameNode的内存中,因此创建的文件越多,所需的RAM就越多.从MapReduce角度看,小文件会导致效率低下.通常情况下,,每个Map…

现在工具不好用,用的pycharm自动同步,但对于git拉下来的新文件不能自动上传到linux,只有自己编辑过或者手动ctrl + s的文件才会自动同步.导致为了不遗漏文件,经常需要全量上传,速度非常慢. 由于经常需要在windows的pycharm上直接使用linux解释器,要快速测试,频繁在本机和linux用git push pull不方便,测试环境是 用的git,但开发时候还是直接映射文件夹同步比使用git更方便. 采用了连接池的方式,比单线程单linux链接,一个一个的上传体积很小的碎片…

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF…

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/8944025.html HDFS总体架构 在介绍文件存储方案之前,我觉得有必要先介绍下关于HDFS存储架构方面的一些知识,在对架构有初步了解后,才会明白为什么要单独针对小文件展开介绍,小文件存储和其它文件存储区别在什么地方. 这里我只是就Hadoop生态中的存储层展开介绍,对于其它部分本文暂未描述.众所周知,HDFS是目前非常流行的分布式文件存储系统,其逻辑架构如下图所示: HDFS也是典型的Master/Slave…

针对hive on mapreduce 1:我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并: 参数详细内容可参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties hive.merge.mapfiles 在 map-only job后合并文件,默认true hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件,默认false hive.merg…

目录 1 - 为什么要合并小文件 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS 3 - 合并 HDFS 的小文件,下载到本地 4 - 通过 Java API 实现文件合并和上传 版权声明 1 - 为什么要合并小文件 HDFS 擅长存储大文件: 我们知道,HDFS 中,每个文件都有各自的元数据信息,如果 HDFS 中有大量的小文件,就会导致元数据爆炸,集群管理的元数据的内存压力会非常大. 所以在项目中,把小文件合并成大文件,是一种很有用也很常见的优化方法. 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS…

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…