一.Hive分区(一).分区概念:为什么要创建分区:单个表数据量越来越大的时候,在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.(1).Hive的分区和mysql的分区差异:mysql分区是将表中的字段拿来直接作为分区字段,而hive的分区则是分区字段不在表中.(2).怎么分区:根据业务分区,(完全看业务场景)选取id.年.月.日.男女性别.年龄段或者是能平均将数据分到不同文件中最好,

转自:http://yanyiwu.com/work/2015/01/04/Haystack.html 一篇14页的论文Facebook-Haystack, 看完之后我的印象里就四句话: 因为[传统文件系统的弊端] 因为[缓存无法解决长尾问题] 所以[多个图片信息(Needle)存在同一个文件(SuperBlock)中] 所以[显著提高性能] 传统文件系统的弊端 传统的 POSIX 文件系统不适合高性能的图片存储, 主要原因是基于该文件系统来存储的话,是讲每个图片存储成某目录下的一个文件, 每次

DB备份.dump.电影等文件多了以后,经常遇到磁盘空间不够用的情况,日积月累本来清晰的目录结构找起来也很费劲,尤其是要查找删除无用的大文件.windows本身那差劲的搜索功能就不提了,从搜索引擎上查找工具,总是提示**零软件可以,比较反感. WizTree 是一个可以用来查找占用大量分区的无用文件和文件夹的查找大文件工具,界面中还会将搜索出来的文件夹从大到小排列,并且还会显示占用百分比.占用空间.文件数量.子文件夹数量等信息,可以直接进行删除等操作,非常方便.下载

with open('a.csv','r') as f: for i in f: print(i) while True: a = f.readline() if not a: break f.readlines() 用with语句打开文件返回一个可以迭代的文件对象绑定在as后的变量f: 第一种:直接遍历文件对象,会自动使用IO缓存和内存管理,是一种很好的方法: 第二种:调用readline()方法,一次读取一行,也不会占用太大内存,但代码显得臃肿,而且,虽然readline()方法是用C实现的

rsync -av --delete /tmp/null/ ./        迅速删除大文件夹,如缓存 快速删除大目录(即大量文件)1.先建立一个空目录 mkdir /data/blank 2.用rsync删除目标目录 rsync–delete-before -d /data/blank/ /var/spool/clientmqueue/ 快速删除大文件1.创建空文件 touch /data/blank.txt2.用rsync清空文件 rsync-a –delete-before –progr

大文件上传ftp,不知道有没有上传完成,如果没有上传完成另一个程序去下载这个文件,导致下载不完整. 判断一个文件是否上传完成的方法: /** * 间隔一段时间去计算文件的长度来判断文件是否写入完成 * @param fileName * @return * @throws Exception */ private static boolean fileCreateSuccess(String fileName){ try { File file; file=new File(fileName);

本文示例工程下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/WebFileDownload20191026.rar 制作一个Webapp,让其中一个网页提供下载链接,以使用户能下载本地文件或是临时生成的文件,这些都不是难事,网上也有很多既存的解决方案. 但是,这个问题难点在,但生成文件过大时,产生java.lang.OutOfMemoryError异常怎么办?有人提出修改JVM内存参数,如-Xms<min>m -Xmx<max>m方

1.启动mongoDB 2.使用gridfs存放大文件 3.观察fs.chunks和fs.files的情况 命令 db.fs.chunks.find()查到的是一些二进制文件:

需求说明: 今天在做mysql数据导入的过程中,导入到最后有一个报错,报某张表不存在.然后就想看看这行到底是在做什么操作的时候报的错误. 报错信息: [mysql@host---- ~]$ cat nohup.out mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. ERROR (42S02) at line : Table 'prod.pm_store_chnl_relation'

理论上来说,总体上file.readlines()可以(取决于实现)不慢于你自己手动的一次次调用file.readline(),因为前者的循环在C语言层面,而你的循环是在Python语言层面. 但是在内存占用上前者可能是后者的好几十百倍,因为前者会一次性把所有数据读取到内存中,而后者只每次读取一行. 更好的写法是: with open('filename') as file: for line in file: do_things(line)

核心原理: 该项目核心就是文件分块上传.前后端要高度配合,需要双方约定好一些数据,才能完成大文件分块,我们在项目中要重点解决的以下问题. * 如何分片: * 如何合成一个文件: * 中断了从哪个分片开始. 如何分,利用强大的js库,来减轻我们的工作,市场上已经能有关于大文件分块的轮子,虽然程序员的天性曾迫使我重新造轮子.但是因为时间的关系还有工作的关系,我只能罢休了.最后我选择了百度的WebUploader来实现前端所需. 如何合,在合之前,我们还得先解决一个问题,我们如何区分分块所属那个文件的

在LInux系统的使用过程中,有时候会遇到诸如某个磁盘分区的大小不够用了,导致其下的文件系统不能正常写入数据.亦或者是系统swap分区太小,不够用或者不满足条件而导致的其他一系列问题.如果我们系统上挂载的有富余的磁盘空间,这样就简单多了,直接在现成的磁盘上划出一个分区,格式化并挂载就完事了.但是也有些时候限于条件,没有富余的磁盘空间,怎么办的呢?我们可以在现有的系统中,看看有没有其他分区的空间比较大,并且分出去一部分后,仍然不影响改分区系统的正常使用.如果存在这种情况,就可以实现间接的扩展磁盘空

当对一个大文件进行传输或者分析的时候,一个可以参考的办法是先通过split对文件进行分割,再对每个子文件进行处理,如果需要合并再进行合并. split函数可以按文件大小或者行数来进行分割. -a : 指定后缀长度 -b : 每个文件多少字节,单位可以为k和M -d : 使用数字后缀而不是字母 -l : 指定每个文件的行数,默认1000 例子: 切割一个文件为每个子文件20M大小,-b指定20M大小,filename为文件名,prefix为每个子文件的前缀.后缀通常为aa,ab,ac.... $

1. 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G.所以不可能将其完全加载到内存中处理.考虑采取分而治之的方法. s 遍历文件a,对每个url求取,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中.这样每个小文件的大约为300M. s 遍历文件b,采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件(记为).这样处理后,所有可能相同

现在的任务就是做一个大文件解析的桌面应用小程序,具体需求就是:将一个很大的文件里的数据按一定标志拆分然后分别保存到某个文件夹下面. 解析的文件内容为以下内容: windows 应用小程序界面 具体代码主要分为两步: private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog op = new OpenFileDialog();//创建打开文件夹对话框对象 //op.ShowDialog(); //实现对话框展示

今天主要讨论:哈希函数.哈希表.布隆过滤器.一致性哈希.并查集的介绍和应用. 题目一 认识哈希函数和哈希表 1.输入无限大 2.输出有限的S集合 3.输入什么就输出什么 4.会发生哈希碰撞 5.会均匀分布,哈希函数的离散性,打乱输入规律 public class Code_01_HashMap { public static void main(String[] args) { HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.p

在bugscan群里看到有人问有一个大文件,想探测其是否存在.如果使用curl的话,会将整个文件下载到节点,对于扫描没有任何用处,反而浪费了扫描时间. 于是我想到的解决办法是不使用curl,直接用底层socket,发包之后接收http head部分,然后拿到返回码之后就断开链接.不知道这样做有没有什么弊端,如果有的话,请指出. 下面直接贴上源码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #__author__ = 'Medici.Yan' #

问题: 公司现在的业务需求是要上传一个大文件,上一次写了一篇博客,做了一个简单的文件上传,支持单文件,大型文件上传 现在对之前的上传进行优化,支持断点续传,秒传功能 上次博客:[http://www.cnblogs.com/hackxiyu/p/8194066.html] 分析: 这篇文章参考了其它博主的文章,参考地址:[https://github.com/Fourwenwen/Breakpoint-http] 环境需要: 1.本地测试的话需要配置好Redis,用来保存文件的MD5校验值,和秒

引言 文件操作是应用程序最为基本的功能之一,Win32 API和MFC均提供有支持文件处理的函数和类,常用的有Win32 API的CreateFile().WriteFile().ReadFile()和MFC提供的CFile类等.一般来说,以上这些函数可以满足大多数 场合的要求,但是对于某些特殊应用领域所需要的动辄几十GB.几百GB.乃至几TB的海量存储,再以通常的文件处理方法进行处理显然是行不通的.目前,对 于上述这种大文件的操作一般是以内存映射文件的方式来加以处理的,本文下面将针对这种Win

这篇文章主要介绍了Delphi 中内存映射对于大文件的使用的相关资料,希望通过本文能帮助到大家,需要的朋友可以参考下 Delphi 中内存映射对于大文件的使用 平时很少使用大文件的内存映射,碰巧遇到了这样的要求,所以把过程记录下来,当给各位一个引子吧,因为应用不算复杂,可能有考虑不到的地方,欢迎交流. 对于一些小文件,用普通的文件流就可以很好的解决,可是对于超大文件,比如2G或者更多,文件流就不行了,所以要使用API的内存映射的相关方法,即使是内存映射,也不能一次映射全部文件的大小,所以必须采取

删除大文件夹 rsync 命令做同步文件用的命令 我们可以借助其快速的运行 来对大文件夹删除:原来就是 新建一个空文件夹 然后把这个空文件夹同步到一个大文件夹下面: 这样会删除大文件夹下面的内容 是高速删除的: 一.新建一个空文件夹 mkdir -p /tmp/empty 二.同布方式删除大文件夹 rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/