[时间:2018-07] [状态:Open] [关键词:linux, wc, split, 通配符,转义符,linux命令] 0 引言 整理这篇文章的目的不是为了什么学习,仅仅是为了强化下记忆,以便下次可以直接使用不用重新搜索一次了. 本文将主要整理linux shell下的命令,如果你不是在*nix系统下使用,建议无视本文. 后面内容主要包含三部分:wc.split以及shell中的特殊字符. 1 wc字符计数工具 wc命令可输出给定文件或文件列表的行数.字节数.字符数.词数以及最大行宽度(

split [-bl] file [prefix] 参数说明: -b, --bytes=SIZE:对file进行切分,每个小文件大小为SIZE.可以指定单位b,k,m. -l, --lines=NUMBER:对file进行切分,每个文件有NUMBER行. prefix:分割后产生的文件名前缀. 示例: 假设要切分的文件为test split -l 5000 test prefix

可以参考 用shell切分文件--split shell下的split命令主要用于分割一些大文件用的,比如经常要用到将一个几十万行的TXT分割为多少行一个的文件,非常有用,唯一坑爹的是,切割后的文件不能自动添加扩展名和按规律命名,刚找到一个还算不错的示例,算是解决了分割后命名无规律的问题,记录如下. ---------------2015年11月20日补充---------------- 今天又用到了split命令,想批量给分割后的文件添加扩展名,终于找到一个靠谱的方法,记录如下: split

shell基础1:文件安全与权限 http://bbs.chinaunix.net/forum/viewtopic.php?t=434579&highlight=wingger 附:Linux的用户和用户组管理 http://bbs.chinaunix.net/forum/viewtopic.php?t=438660&highlight=wingger shell基础二:查找技巧,find及xargs的使用http://bbs.chinaunix.net/forum/viewtopic.p

+++++++++++++++++++++++++++++ python执行shell命令1 os.system 可以返回运行shell命令状态,同时会在终端输出运行结果 例如 ipython中运行如下命令,返回运行状态status os.system('python -V') os.system('tree') 2 os.popen() 可以返回运行结果 import os r = os.popen('python -V').read() print(type(r)) print(r) 或者

一个输入分片(split)就是一个由单个map操作来处理的输入块.每一个map操作只处理一个输入分片.每个分片被划分为若干个记录,每条记录就是一个键值对,map一个接一个地处理记录.输入分片和记录都是逻辑概念,不必将它们对应到文件,尽管其常见形式都是文件.在数据库的场景中,一个输入分片可以对应于一个表上的若干行,而一条记录对应到一行(DBInputFormat正式这么做的,这种输入格式用于从关系数据库读取数据)输入分片在Java中被表示为InputSplit接口 InputSplit包含一个以字

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

1).MapReduce的概述 2).MapReduce 编程模型 3).MapReduce架构 4).MapReduce编程 Google MapReduce论文,论文发表于2004年 Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版 MapReduce优点:海量数据离线处理&易开发&易运行 Mapreduce缺点:式时流程计算 接下来是讲的是单节点 MapReduce编程模型 WordCount:统计文件中每个单词出现的次数 需求:求wc 1)文件内容小:sh

hbase 是什么? Apache HBase is an open-source, distributed, versioned, non-relational database modeled after Google's Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data by Chang et al. Just as Bigtable leverages the distributed data storage provi

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

TextInputFormat类 package org.apache.hadoop.mapred; import java.io.*; import org.apache.hadoop.fs.*; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.compress.*; /** An {@link InputFormat} for pla

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

hadoop对于压缩文件的支持及算法优缺点   hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心. 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压. 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 多文件 可分割性 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 不 不 gzip gzip DEFLATE .gz 不 不 ZIP zip

1.InputFormat InputFormat是Hadoop平台上Mapreduce输入的规范,仅有两个抽象方法. List<InputSplit> getSplits(), 获取由输入文件计算出输入分片(InputSplit),解决数据或文件分割成片问题. RecordReader<K,V> createRecordReader(),创建RecordReader,从InputSplit中读取数据,解决读取分片中数据问题. InputFormat主要能完成下列工作: 1.Val

1.MapReduce计数器是什么? 计数器是用来记录job的执行进度和状态的.它的作用可以理解为日志.我们可以在程序的某个位置插入计数器,记录数据或者进度的变化情况. 2.MapReduce计数器能做什么? MapReduce 计数器(Counter)为我们提供一个窗口,用于观察 MapReduce Job 运行期的各种细节数据.对MapReduce性能调优很有帮助,MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些 Counter 的数值表现出来的. 3.MapReduce 都有哪些内置计数

最近遇到一个问题,就是在Windows下怎么杀掉全部的子线程,现把解决方法记录下. 问题来源: 用python执行了一个bat脚本,脚本的内容是执行一系列的adb命令,然后运行一个server.其中需要在新的cmd窗口中运行这些命令,因为最后会在这个窗口中启动一个server, 这个server会一直在运行.因为使用的是thrift架构,在运行测试脚本之前,必须先先启动这个server.现在的问题是,等到测试用例执行完毕之后,这个server还是在运行的,现在就是 想把这个server在用例执行

一.概念MapReduce:"相同"的key为一组,调用一次reduce方法,方法内迭代这一组数据进行计算 块.分片.map.reduce.分组.分区之间对应关系block > split1:1:1个block可以切成1个分片N:1:多个block可以以切成1个分片1:N:1个block可以切成多个分片 split > map1:1:一个分片只能产生一个map map > reduceN:1:多个Map可以对应一次reduceN:N:多个Map可以对应多次reduce

MapReduce编程刨析: Map map函数是对一些独立元素组成的概念列表(如单词计数中每行数据形成的列表)的每一个元素进行指定的操作(如把每行数据拆分成不同单词,并把每个单词计数为1),用户可以自定义一个把数据拆分成不同单词并把单词计数为1的映射map函数),事实上每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被修改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { //设定Context

MapReduce 多 Job 串联 需求 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理,多 job 的串联可以借助 MapReduce 框架的 JobControl 实现 实例 以下有两个 MapReduce 任务,分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR,其中有依赖关系:SumMR 的输出是 SortMR 的输入,所以 SortMR 的启动得在 SumMR 完成之后 Configuration conf1 = new Configuration(); Con

一. 倒排索引(多job串联) 1. 需求分析 有大量的文本(文档.网页),需要建立搜索索引 xyg pingping xyg ss xyg ss a.txt xyg pingping xyg pingping pingping ss b.txt xyg ss xyg pingping c.txt (1)第一次预期输出结果 xyg--a.txt xyg--b.txt xyg--c.txt pingping--a.txt pingping--b.txt pingping--c.txt ss--a.

想想一下,当你需要处理500TB的数据的时候,你最先要做的是存储下来.你是选择源文件存储呢?还是处理压缩再存储?很显然,压缩编码处理是必须的.一段刚刚捕获的60分钟原始视屏可能达到2G,经过压缩处理可以减至500MB左右,一张单反照片可能有5MB,经过压缩之后只有400KB,而质量不会发生明显的损失. hadoop面临的情况也是一样的,大量的数据需要存储在磁盘或者内存中,进行压缩是一种经济的方法.对数据文件进行压缩,可以有效减少存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度.在Ha