HDFS中文件的压缩与解压 文件的压缩有两大好处:1.可以减少存储文件所需要的磁盘空间:2.可以加速数据在网络和磁盘上的传输.尤其是在处理大数据时,这两大好处是相当重要的. 下面是一个使用gzip工具压缩文件的例子.将文件/user/hadoop/aa.txt进行压缩,压缩后为/user/hadoop/text.gz 1 package com.hdfs; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.io.InputStream; 5 import

java通过调用HDFS系统的FileSystem等API 直接读取HDFS的压缩文件会产生乱码 解决方法: 1.调用解码的API,解码后通过IO流处理. public static void main(String[] args) throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); boolean tag=fs.exists(new Path(a

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

hdfs dfs -ls hdfs dfs -mkdir hdfs dfs -put hdfs dfs -get hdfs dfs -cat hadoop 执行jar  输出的目录 必须要不存在的 yarn jar dpi-hadoop-1.0.0.jar MapReduceJob /test/lilin/input /test/lilin/out/dpi   查看目录大小 hdfs fsck /test/dpi/dpi_out/2016120715   获取.lzo_deflate的文件内容

在使用vue-loader 配合webpack 对.vue文件进行加载的时候,如果开启了代码压缩会出来下面几种问题,做个记录. 丢失td结束标记,导致页面的布局错乱 input的属性type为text 时会被删了 <input ... checked="{check('id')}" />这个表达式会被压成 <input ... checked /> 丢失td结束标记 <table> <tr> <td>1</td>

[源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (70) - 其它: 文件压缩和解压缩, 与 Windows 商店相关的操作, app 与 web, 几个 Core 的应用, 页面的生命周期和程序的生命周期 作者:webabcd 介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 其它 文件压缩和解压缩 与 Windows 商店相关的操作 app 与 web 几个 Core 的应用 页面的生命周期和程序的生命周期 示例1.演示如何压缩和解压缩文件Feature/Comp

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供

以下设置在 /etc/httpd/conf/httpd.conf 文件末尾加入即可.(不同方式安装的httpd可能主配置文件位置不同,请自行查找) 一.mod_deflate模块:文件压缩 官方文档:http://httpd.apache.org/docs/2.2/mod/mod_deflate.html 1.检查是否加载模块 LoadModule deflate_module modules/mod_deflate.so 2.设置压缩规则 <IfModule mod_deflate.c> #

Flume 1.4.0 User Guide 地址:http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/flume-ng-1.4.0-cdh4.6.0/FlumeUserGuide.html 本文档主要用来记录如何在日志服务器和hdfs服务器端利用flume-ng将已经写好的日志传输到hdfs. 一 安装与环境配置 下载地址  http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/flume-ng-latest.tar.gz ,使用chd4版本.

上一篇中提到对于Zip包的解压和压缩需要借助Ant 实现,我经过参考了其他的资料,整理后并加上了一些自己的看法: 这里就具体地讲下如何使用Ant进行解压缩及其原因: java中实际是提供了对  zip等压缩格式的支持,但是为什么这里会用到ant呢?   原因主要有两个: 1. java提供的类对于包括有中文字符的路径,文件名支持不够好,你用其它第三方软件解压的时候就会存在乱码.而ant.jar就支持文件名或者路径包括中文字符. 2. ant.jar提供了强大的工具类,更加方便于我们对压缩与解压的

一.软件描述 用Python tkinter模块写一款属于自己的压缩软件.zip文件格式是通用的文档压缩标准,在ziplib模块中,使用ZipFile来操作zip文件,具有功能:zip压缩功能,zip解压功能.(功能较少,比较low,大神勿喷.) 二.所需知识点 函数的运用 全局变量的运用 tkinter模块 zip模块 三.程序实现流程分析 用tkinter模块创建一个压缩软件界面,主要用到界面功能,按钮功能(打开软件,压缩文件,解压文件),标签(路径显示对话框) 定义三个函数,打开文件函数,

import tkinterimport tkinter.filedialogimport osimport zipfileimport tkinter.messagebox #创建住窗口root = tkinter.Tk()root.minsize(700,500)root.title('xx的压缩软件')root['bg'] = '#303030' #声明一个全局变量filesfiles = ()#声明lable的使用变量filenames = tkinter.StringVar()#1.选

首先续上篇测试:   经过上一篇文章中对代码及参数的修改,Hbase的写入性能在不开Hlog的情况下从3~4万提高到了11万左右. 本篇主要介绍参数调整的方法,在HDFS上加上压缩卡,最后能达到的写入性能为17W行每秒(全部测试都不开Hlog). 上篇测试内容: 详情 http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7275242. 测试数据 http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7290192

效果图: 窗体设计器生成的代码: namespace ImageCompact { partial class MainForm { /// <summary> /// 必需的设计器变量. /// </summary> private System.ComponentModel.IContainer components = null; /// <summary> /// 清理所有正在使用的资源. /// </summary> /// <param n

在存储层面节省空间的处理上,Hbase提供了两种方案,一个是基于key的编码,一个是基于数据块(data block)的压缩.前者用于将key重复部分进行简单处理达到节约空间的目的,后者则是对数据块进行压缩,实现节省硬盘.不过压缩和解压缩是影响处理性能的,都是那时间换空间:所以要权衡清楚. 关于key的编码,主要是这对于key很长而且有大量部分重复的场景,如果key大部分长得都不一样,那么编码几乎没有优势: prefix 简单讲就是把key中和前一条记录相同的部分省略不计:然后再增加一列,记录省

tar(备份与打包) linux中tar命令相当于win下的多个文件压缩成一个压缩文件. -c:创建新的备份文件 -x:还原压缩的备份文件 -f:需要备份归档的文件名 -j:使用bzip2解压缩 -z:使用gzip解压缩 -v:显示指令执行过程 -t:查看包里面的文件 [tar <参数-c>  <新创建的备份文件名>  <需要备份的文件>  : 打包文件] [tar -cvf demo.tar *    打包目录下所有的文件为demo.tar ] [tar -cvf d

"SAP压缩附件 REPORT ZMMR0033_DEL7 . TYPES: BEGIN OF bin_file,            name TYPE string,           size TYPE i,           data TYPE solix_tab,      END OF bin_file. DATA: lv_filename TYPE string,           wa_bindata TYPE bin_file,           it_bindata

楔子 尽管现代计算机系统的存储能力日益增长,但生成数据的增长是永无休止的. 无损(lossless)压缩算法以压缩或解压缩数据花费的时间来换取存储数据所需要的空间,以弥补存储能力的不足. Python为最流行的一些压缩库提供了接口,从而能使用不同压缩库读写文件. zlib和gzip提供了GNU zip库,另外bz2允许访问更新的bzip2格式.这些格式都处理数据流而不考虑输入格式,并且提供的接口可以透明地读写压缩文件.可以使用这些模块来压缩单个文件或者数据源标准库还包括一些模块来管理归档(arc

#压缩软件 import os import zipfile import tkinter import tkinter.filedialog import tkinter.messagebox ''' 压缩 1.选择文件按钮 目的:选择要压缩的文件 2.选择文件夹按钮 目的:选择要压缩的文件夹 3.压缩文件按钮 目的:选择压缩后的文件要存入的文件路径 (这个文件要新建,还需要给他取一个帅气的名字) 3.注意事项:要先选择文件或文件夹 4.特点:压缩和解压两个操作是独立分开的 解压 1.选择文件

需求 上周,领导给我分配了一个需求:服务器上的图片文件非常大,每天要用掉两个G的大小的空间,要做一个自动压缩图片的工具处理这些大图片.领导的思路是这样的: 1)打开一个图片,看它的属性里面象素是多少,大于1000就按比例缩小到1000. 2)再看它的品质属性,比如我们标准是50,如果大于这个值再修改品质. 压缩后的文件大小不能超过200k. 思路 因为服务器上的图片文件名是加密处理过的,和图片文件一起存在的还有其它附件,没有后缀名,用肉眼根本看不出来是否是图片文件.所以刚开始的时候,我的思路是先

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.