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

页面中引入的JS文件是阻塞式加载的,这样会影响页面性能.以下是JS文件性能优化方法: 一:将所有的<script>标签放到页面底部,也就是</body>闭合标签之前,这能确保在脚本执行前页面完成了渲染 由于JS文件是阻塞式加载,当加载JS文件时,页面停止渲染,这样页面会出现不完整状态.将JS文件的<script>放在页面底部,这样能在加载JS文件时确保页面渲染完成. 二:尽可能的合并脚本文件.页面中<script>标签越少,加载也就越快,响应速度就越快.无论

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些

HDFS优化之实战经验 Linux系统优化 一.禁止文件系统记录时间 Linux文件系统会记录文件创建.修改和访问操作的时间信息,这在读写操作频繁的应用中将带来不小的性能损失.在挂载文件系统时设置noatime和nodiratime可禁止文件系统记录文件和目录的访问时间,这对HDFS这种读取操作频繁的系统来说,可以节约一笔可观的开销.可以修改/etc/fstab文件中noatime和nodiratime来实现这个设置. 如对/mnt/disk1使用noatime属性,可以做如下修改: $ vim

Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序.HDF

Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapter类,我们这里都继承自BaseAdapter,这里我们使用一个包含100个字符串的List集合来作为ListView的项目所要显示的内容,每一个条目都是一个自定义的组件,这个组件中只包含一个textview: Activity: package com.alexchen.listviewoptimi

阅读目录 开始 config文件 - 自定义配置节点 config文件 - Property config文件 - Element config文件 - CDATA config文件 - Collection config文件 - 读与写 读写 .net framework中已经定义的节点 xml配置文件 xml配置文件 - CDATA xml文件读写注意事项 配置参数的建议保存方式 config文件与XML文件的差别 今天谈谈在.net中读写config文件的各种方法. 在这篇博客中,我将介绍

最近架构一个项目,实现行情的接入和分发,需要达到极致的低时延特性,这对于证券系统是非常重要的.接入的行情源是可以配置,既可以是Level-1,也可以是Level-2或其他第三方的源.虽然Level-1行情没有Level-2快,但是作为系统支持的行情源,我们还是需要优化它,使得从文件读取,到用户通过socket收到行情,端到端的时延尽可能的低.本文主要介绍对level-1行情dbf文件读取的极致优化方案.相信对其他的dbf文件读取应该也有借鉴意义. Level-1行情是由行情小站,定时每隔几秒把d

最近架构一个项目,实现行情的接入和分发,需要达到极致的低时延特性,这对于证券系统是非常重要的.接入的行情源是可以配置,既可以是Level-1,也可以是Level-2或其他第三方的源.虽然Level-1行情没有Level-2快,但是作为系统支持的行情源,我们还是需要优化它,使得从文件读取,到用户通过socket收到行情,端到端的时延尽可能的低.本文主要介绍对level-1行情dbf文件读取的极致优化方案.相信对其他的dbf文件读取应该也有借鉴意义. Level-1行情是由行情小站,定时每隔几秒把d

软件下载 Oracle Big Data Connectors:ODCH 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/bdc/big-data-connectors/downloads/index.html Jave SE 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6u38-downloads-1877406.html Oracle11g下载地址: Oracle Enter

http://blog.chinaunix.net/uid-7530389-id-2050116.html 由于各种的I/O负载情形各异,Linux系统中文件系统的缺省配置一般来说都比较中庸,强调普遍适用性.然而在特定应用下,这种配置往往在I/O性能方面不能达到最优.因此,如果应用对I/O性能要求较高,除了采用性能更高的硬件(如磁盘.HBA卡.CPU.MEM等)外,我们还可以通过对文件系统进行性能调优,来获得更高的I/O性能提升.总的来说,主要可以从三个方面来做工作: 1.Disk相关参数调优

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

静态文件引用优化 在html文件中是用django的静态文件路径时,一般会这么写: <script type="text/javascript" src="/static/js/jquery-2.1.4.min.js"></script> 但是如果修改了静态文件的目录名称之后,需要把所有有关的html文件路径全部修改一遍,这样会很不方便.于是,我们可以用另一种方法: 第一种方法: 1.Django1.9中在settings.py中的TEMPL

数据库访问性能优化 数据库的连接和关闭 访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求.连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用完毕后马上

前言 这段时间在用hdfs,由于要处理的文件比较多,要及时产出旧文件,但是发现hdfs的blocks数一直在上涨,经分析是hdfs写入的速度较快,而block回收较慢,所以分心了一下hadoop删文件的流程,并做了调优,希望对遇到此类问题的程序猿们有帮助. 正文 经分析与查看源码发现,hdfs删除文件的流程是这样的: (1)java程序中的DFSClient调用delete函数,删除文件 (2)NameNode将文件从他的namespace中删除 (3)NameNode通过心跳的方式,发命令给D

一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进行优化呢?下面我就借助马海祥博客的平台来给大家介

数据库访问性能优化 数据库的连接和关闭 访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求.连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用完毕后马上

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 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

iredmine的linux服务器mysql性能优化方法与问题排查方案     问题定位:   客户端工具: 1. 浏览器inspect-tool的network timing工具分析   2. 浏览器查看 response header, 分析http server 与 web server.       服务器工具:   0. nmon 查看各类系统负载, rrdtool 查看网络状况.   1. uptime看cpu负载;    free看内存;  mem ; cat /proc/memi

在上一篇文章MySQL查询语句执行过程及性能优化-基本概念和EXPLAIN语句简介中介绍了EXPLAIN语句,并举了一个慢查询例子:

实现思路:通过分次执行失败案例重跑,然后通过结果文件合并命令实现多次失败重跑结果文件的合并,并输出合并后的log和report文件: 说明:具体失败案例重跑命令和结果文件合并命令请参考本博客其他相关章节内容: 接下来分别说明基础方法和优化方法的实现: 基础方法:分别执行相应的命令完成 例子: 第一次跑:pybot -d D:\testproject\project2\testoutput\ D:\testproject\project2\套件层2.txt 一次失败重跑:pybot -R D:\t