概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

代码: import os path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\***" print('filenum:',len([lists for lists in os.listdir(path) if os.path.isfile(os.path.join(path, lists))]))

获得当前目录下文件个数赋值给变量panonum: panonum=$(ls -l |grep "^-" | wc -l) 获取指定目录下文件个数赋值给指定变量: panonum=$(--15_19--/raw_image -type f | wc -l) 获取yaml文件的某个属性的值赋给trigger: trigger=$(--15_19--/info.yaml | grep "trigger" | awk '{print $2}') (获取info.yaml里面

Hive 利用 on tez 引擎 合并小文件 标签(空格分隔): Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=

更新hadoop fs 命令实现: [ss@db csv]$ hadoop fs -count /my_rc/my_hive_db/* 18/01/14 15:40:19 INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. 3 2 0 /my_rc/my_hive_db/.hive-staging_hive_2017-08-19_16-52-39_153_7217997288202811839-170149 2 0 0 /my_rc/my_hive_db/.hi

框架版本 Hadoop 2.7.7 Hive 2.3.7 Tez 0.9.2 保证hadoop集群启动,hive元数据服务启动 上传tez到HDFS tar -zxvf apache-tez-0.9.2-bin.tar.gz mv apache-tez-0.9.2-bin tez-0.9.2 hdfs dfs -mkidr /tez hdfs dfs -put tez-0.9.2 /tez #这里tez可以直接上文件,也可以上传解压后的文件 配置hive-env.sh export TEZ_HO

转: 统计指定目录中文件的个数和总的大小 package file; import java.io.File; import java.util.ArrayList; public class FileCounter { //用于储存找到的每一个文件 ArrayList<File> fileList; //根目录 File root; public FileCounter(String pathName) { root = new File(pathName); fileList = new

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

主要是为了统计linux系统下一个指定目录下面的普通文件个数,运用目录操作的一些函数,配合递归调用来实现该功能. 首先介绍一下函数原型: 打开一个空目录                    DIR *opendir(const char *name);                    参数: 目录名                    返回值: 指向目录的指针        读目录                    struct dirent *readdir(DIR *dirp)

很常见的情况:我想同步/myweb下的 一些php文件 ,  但是不想复制/myweb/log/里边的一些日志文件,因为这些文件太大了,备份也是没有意义的. 现在如果想避开某个路径  直接添加—exclude 即可 比如—exclude “./log” –exclude ‘./log/file’ Note: the directory path is relative to the folder you are backing up. rsync备份时排除指定目录或文件 要排除指定目录,可以在客

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti

如何知道一个目录下的所有文件个数呢?或许可以用tree来学(zhuang)习(bi)的同时知道文件个数.Linux系统io函数为我们提供了目录操作函数,其中有一个比较重要(实际上有三个,因为它们经常配套使用.).我们可以利用它来递归的读取目录,从而知道指定目录下有多少个文件.下面我来介绍一下: opendir函数: 函数原型:DIR *opendir(const char *name); 依赖头文件: #include <sys/types.h>          #include <d

输入指定关键字,在制定目录中查找包含关键字的文件,返回包含指定关键字的文件路径. package net.xsoftlab.baike; import java.io.File; import java.io.FileFilter; import java.util.ArrayList; import java.util.List; //操作查找文件的类 public class TextSearchFile { static int countFiles = 0;// 声明统计文件个数的变量

# dd if=/dev/zero of=50M.file bs=1M count=50在当前目录下生成一个50M的文件 虚拟块设备文件更通用的名称是硬盘镜像文件(Hard Disk Image),但不是所有的硬盘镜像文件都是虚拟块设备文件,例如,目前Ghost的GHO格式的镜像文件就不能成为虚拟机中的硬盘. Linux的dd命令,用来生成虚拟块设备文件.既可以用于创建空镜像文件,也可以用于创建物理硬盘的镜像. # dd if=/dev/hda0 of=/home/oldsong/hda0.im

问题描述: 今天有同事运行了一个docker容器,不多时就导致宿主机硬盘直接撑爆,消耗了120G,发生的很是突然. 问题排查: 后续查阅资料,发现是因为docker中的某个进程一直在持续输出,而这些输出会记录到docker日志中,日志默认位置在 /var/lib/docker/containers/containeid 目录下面的 containeid-json.log 文件中.执行命令 du -sh *,可以看大 log 文件非常大. 问题避免: 问题源头已经知道了,那么我们如何避免这种情况再

Hive不同文件的读取对照 stored as textfile 直接查看hdfs hadoop fs -text hive> create table test_txt(name string,val string) stored as textfile; stored as sequencefile hadoop fs -text hive> create table test_seq(name string,val string) stored as sequencefile; stor

显示硬盘占用空间du -hlsblk 查看指定目录大小du -sh /opt查看各个目录大小du -h --max-depth=1 当前目录的全部文件个数(包含子文件夹的文件)ls -lR | grep "^-" | wc -l 按文件大小排序 由大到小 ls -Slh 包含子目录文件 du -sh * | sort -n

遍历目录查找Java文件: public static void ergodicDir(File dir, HashSet<String> argNameSet, HashSet<String> classNameSet, ArrayList<Integer> record) { if(dir.isDirectory()){ for(File file : dir.listFiles()){ if(file.isDirectory()){ ergodicDir(file

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如2 将数据写到临时目录: .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 执行loadTable或loadPartitio

1. 统计文件夹下文件的个数 ls -l | grep "^-" | wc -l 2.统计文件夹下目录的个数 ls -l | grep "^d" | wc -l 3. 统计文件夹下文件个数,包括子文件 ls -lR | grep "^-" | wc -l 4. 统计文件夹下目录个数,包括子目录 ls -lR | grep "^d" | wc -l wc命令: (Word Count)功能为统计指定文件中的字节数.字数.行数,并

查看 /var/log目录下文件个数 方法1. [root@oldboy learn_shell]# tree -L 1 /var/log/ |tail -1 5 directories, 42 files [root@oldboy]# tree -L 1 /var/log/ |tail -1 |cut -d " " -f 3 42 tree参数 -L level 限制目录显示层级 cut参数 -b :以字节为单位进行分割.这些字节位置将忽略多字节字符边界,除非也指定了 -n 标志.