1 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 2 import org.apache.hadoop.fs.*; 3 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 4 import java.io.*; 5 6 public class B_DownLoadFile { 7 public static void copyToLocal(FileSystem fs, Path p_LocalPath, 8 Path p

$filename = dirname(__FILE__) . '/oldfilename.jpg'; $out_filename = 'newfilename.jpg'; if( ! file_exists($filename)){ echo 'Not Found' . $filename; exit; } else { // We'll be outputting a file header('Accept-Ranges: bytes'); header('Accept-Length: '

/** * @功能 下载文件到指定文件夹并重命名 * @param url 请求的路径 * @param filePath 文件将要保存的目录 * @param filename 保存到本地的文件名 * @param method 请求方法,包括POST和GET * @return */ public static File saveUrlAs(String url,String filePath,String filename,String method){ //System.out.prin

对拷文件夹 (包括文件夹本身) scp -r   /home/wwwroot/www/charts/util root@192.168.1.65:/home/wwwroot/limesurvey_back/scp 对拷文件夹下所有文件 (不包括文件夹本身) scp   /home/wwwroot/www/charts/util/* root@192.168.1.65:/home/wwwroot/limesurvey_back/scp 对拷文件并重命名 scp   /home/wwwroot/ww

Hadoop版本:2.6.0 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4146296.html 背景 在HDFS中,通常是通过DataNode来读取数据的.但是,当客户端向DataNode请求读取文件时,DataNode就会从磁盘读取该文件并通过TCP socket将数据发送到客户端.所谓“短路”是指旁路DataNode来读取文件,也就是说,允许客户端直接读取文件.很明显,这种情况只在客户端与数据放

Hdfs下载数据源码分析 在这里,我是接着之前的,贴下代码 package cn.itcast.hadoop.hdfs; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.commons.io.IOUti

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件 http://www.lxway.com/641062624.htm 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00一直到part-0n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数.那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个文件了?答案自然是有办法. 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile(),意味着做完计算之后将数据汇集到一

下载本地文件就是找到文件路径  调用flask自带的send_file(路径)下载, 并返回 flask: # 下载文件 from flask import send_file@task_mgm.route('/taskinfo_download=<string:filename>')@sso_wrapperdef taskinfo_download(filename): UPLOAD_FOLDER = 'app/controls/task_mgm/task_files/' ROOT_FOLD

HDFS下载数据机制的底层分析 Hadoop中的RPC(Remote Procedure Call)框架 hadoop中结点间的通信采用的是RPC. RPC框架的实现机制图解: 从hdfs下载数据的源码分析 在自行在客户端编写download方法的时候,如果不使用封装好的方法,较为底层的写法是: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:9000/&quo

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

Python复制指定目录的各个子目录下的同名文件到指定文件夹并重命名 #编码类型 #-*- coding: UTF-8 -*- #导入包 import os import shutil srcpath='D:/png' targetpath='D:/target/' imgname='label.png' #累加,用于命名 i=1 #返回指定路径下的文件和目录信息 pathDir = os.listdir(srcpath) #遍历 for allDir in pathDir: #路径拼接 img

喜M拉Y下载音频到手机,使用ximalaya.exe 解密[.x2m]为[.m4a]根据文件下载创建时间,顺序重命名文件,方便后续播放. 源码如下:package main import ( "fmt" "io/ioutil" "os" "path" "sort" "strconv") //定义一个通用的结构体type Bucket struct { Slice []interface{

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

其实fdfs可以传入一个filename参数,指定文件名.. M00/00/00/fwAAAVGMateAafjTAAAABBW-xbM368.txt?filename=test.txt 这样下载时用户将得到test.txt文件名啦. ////以下内容仅供娱乐 首先搭好fastdfs 然后安装nginx 和 fastdfs-nginx模块 配置好nginx 这里网上有详细教程. 现在问题是,我们下载文件都是fdfs转换后的文件名,这对于用户来说是不友好的. 比如用户通过网站上传一个  小说.tx

在linux下一般用scp这个命令来通过ssh传输文件. 1.从服务器上下载文件 scp username@servername:/path/filename /var/www/local_dir(本地目录) 例如scp root@192.168.0.101:/var/www/test.txt  #把192.168.0.101上的/var/www/test.txt 的文件下载到/var/www/local_dir(本地目录) 2.上传本地文件到服务器scp /path/filename user

1.安装html2canvas npm install --save html2canvas 官方网站 https://html2canvas.hertzen.com/ 2.在需要的组件中引入html2canvas // 导入整个模块的内容 import html2canvas from 'html2canvas'; 3.定义方法,将数据转换为canvas let element:any = document.querySelector("#mainTable");//要显示图片的im

git branch 查看本地分支 git branch -a 查看本地 本地分支可直接切换:git checkout name 进入正题: 1.文件夹备份 2.git config core.ignorecase false 设置大小写敏感 3.cd... 进入到文件夹目录下,我的文件夹名是Container,执行命令删除:git rm Container 4.将备份文件夹重命名大小写放回原来路径下 5.执行命令添加:git add container 6.查看状态:git status 7.

https://www.jianshu.com/p/d1bb28cbb6a8 scrapy中负责下载文件的是class MyFilesPipeline(FilesPipeline)类 其中负责下载文件的方法是 def file_path(self, request, response=None, info=None): ## start of deprecation warning block (can be removed in the future) def _warn(): from sc

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

自定义iconfont 图标库扩展 在Hbuilder开发移动App的使用及svg彩色图标(或mui图标库的自定义扩展) 前提准备:1.登录阿里iconfont图标库,创建自己的项目,地址:http://www.iconfont.cn/:2.制作svg格式的图标,并上传至阿里图标库iconfont. 具体操作: step1:  从阿里iconfont下载图标本地包 step2: 从本地文件里摘出iconfont.css,iconfont.ttf, iconfont.js三个文件,放入到自己的项目

一.文件系统 1. 概念 所谓文件系统,是操作系统用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构:即在磁盘上组织文件的方法.也指用于存储文件的磁盘或分区,或文件系统种类. 2. Local File System 这里的本地文件系统指的是操作系统层面的文件系统,譬如Linux支持的文件系统,ext3,ext4及XFS等. 3. HDFS 我们知道HDFS的全称是Hadoop Distributed File System,它把数据存储到集群的若干台计算机上,但是具体存储数据的时候还是会用到本地的文件