参数: polygon_fc 面要素类 area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 给定两个参数即可,这回没有注释. #polygon_fc 面要素类 #area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 polygon_fc="C:\Users\Administrator\Desktop\yang\New Folder\Export_Output_4.shp" area_limit=4000 fieldList=arcpy.ListFields(polygon_fc) f

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

因工作需要用到跨合并单元格获取数据,所以写了个NPOI扩展类. 主要方法如下: 1.判断指定行/列索引(单元格)是否为合并单元格. 2.获取指定列索引的实际含有数据的单元格. 3.返回指定行/列索引的上一个实际含有数据的行. 4.返回指定行/列索引的下一个实际含有数据的行. 5.返回指定行/列索引的上一个实际含有数据的单元格. 6.返回指定行/列索引的下一个实际含有数据的单元格. namespace NPOI { /// <summary> /// 表示单元格的维度,通常用于表达合并单元格的维

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

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import or

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式有以下好处: 1). 支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优)2). 本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的.3). 难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务

当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1.  在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.  在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

在高级Excel用户群体中无比痛恨的合并单元格,在现实的表格中却阴魂不散的纠缠不断.今天Excel催化剂也来成为“帮凶”,制造更多的合并单元格.虽然开发出此功能,请使用过程中务必要保持节制,在可以称为报表功能的表格上使用,对用于作数据源的部分尽最大的可能性少用.用了合并单元格,同时提供了一剂解药,反合并单元格,将合并单元格打散后再恢复规范的数据. 视频演示 Excel催化剂已正式在千聊上发布视频,如查阅文章有理解障碍,不妨查看下视频,视频不定期更新,内容丰富,干货满满,有术亦有道! 推广期间有砍

文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

贴上一个例子,里面设计很多用法,根据将相同日期的某些行合并处理. from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import Font, Fill, Alignment, Border, Side, PatternFill from handlers.boss_accountant import PbOrderManageBase from handlers.base.pub_func import ConfigFunc from dal.

注:要添加COM组件 Microsoft Excel 11.0 Object Library  引用. 具体代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Data.SqlClient; using Excel; using System.Reflection; using System.Data; using System.Data.OleDb; namespace Re

1.背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们选择一种适合的方案来解决本项目的小文件问题 2.介绍 本地 D:\data目录下有 2012-09-17 至 2012-09-23 一共7天的

1 工程所需jar包如下:commons-codec-1.5.jarcommons-logging-1.1.jarlog4j-1.2.13.jarjunit-3.8.1.jarpoi-3.9-20121203.jar 2 Code: /** * 导出设备信息Excel * @param form 和 HTTP 请求相关的表格对象 * @param resources 信息资源对象 * @param locale 本地化对象 * @param session HTTP 会话对象 * @param

Widgets翻译过来是小玩具.如果使用过Dojo或者ExtJS等js框架肯定会了解到这个“小玩具”也有大用处,能够在很大程度上减少我们的工作量,快速完成功能需求.能减少多大工作量呢?让我们先来,点击这里,看一个例子. 前两节的地图中,总感觉少点什么……对,就是一个sliderbar,有了它感觉就像汽车有了方向盘一样,能够控制方向了.那么来看看实现上面这个例子中的滑块条需要做什么工作吧.在silverlight中创建一个UserControl,把上面sliderbar的外观和功能都封装在里面.来

项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小文件是128M.然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们要先了解一下 hadoop 处理小文件的各种方案,然后

set hive.execution.engine=mr; --在 map-reduce 作业结束时合并小文件.如启用,将创建 map-only 作业以合并目标表/分区中的文件. set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.rcfile.block.level=true; --合并后所需的文件大小.应大于 hive.merge.smallfiles.avgsize.(8G) ; --当作业的平均输出文件大小小于此属性的值时,Hive 将启动额外

1.使用mr进行合并 2.使用getmerge 将文件拉取到本地,再上传到hdfs,注意nl参数 3.使用appendToFile 4.使用hadoop提供的打包压缩技术 Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile … ] [-getmerge [-nl] ] hdfs dfs -getmerge -nl /user/hive/warehouse/achi/20* /data/t1.txt

背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍.如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率. 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1.生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key,内容为value放入SequenceFile中 //第一个参数是需要打包的目录,第二个参数生成的文件路径和名称 private static void combineToSequenceF