hive在运行过程中,我们经常会发现 hdfs /tmp/hive/hive or hdfs 目录占用空间巨大,我这里已经清理过了所以,相对较小.但是初次使用hive的用户,一定会发现 随着时间的推移,/tmp/hive 目录一定会变的越来越庞大,这主要是hive在运行过程中会生产大量的中间会话在/tmp目录下,如果hive正常运行结束,临时会话会被自动清理掉, 但是如果中间出现hive中断,或者异常退出,这些中间会话就会一直保存在hdfs上,久而久之,越来越多,造成大量无用的积压文件.必须手动

上次做完日志文件清理工具V1.0 的版本后,确实给自己的工作带来不少的方便.虽然只是一个小工具,代码也比较简单,但有用就是好东西.上次开发比较匆忙,有些细节没来得及完善,今天吃完晚饭,边看亚冠比赛边把程序完善了一下.比赛看的比较郁闷,中超两个球队都输球了,一个0:1,一个0:2,恒大连续两场比赛输球,下场再输,连出线的机会都没有了,这还是上届的亚冠冠军吗?o(︶︿︶)o 唉~~~~~~~~比赛没看完,索性就把电视关了. 珍爱生命,远离中国足球,还是编程最有趣,且行且珍惜!!! 主要做了以下更新:

另外一种方法是自己写一个bat文件来清理,非常方便,下面是自己写的验证过比较好用的方法. bat文件内容如下: echo 正在清理VS2010工程中不需要的文件 echo 请确保本文件放置在工程目录之中并关闭VS2010 echo 开始清理请稍等...... echo 清理sdf文件 del /q/a/f/s *.sdf echo 清理ipch文件 del /q/a/f/s ipch\*.* echo 清理Debug文件 del /q/a/f/s Debug\*.obj del /q/a/f/s

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

springboot项目上传文件是找不到零时文件夹 1.本身启动jar包时内置Tomcat没有创建零时文件夹 2.在zuul网关级别没有创建零时文件夹 处理方案: -Djava.io.tmpdir=/home/tomcat/upload/tmp eg: java -Xms1024m -Xmx1024m -Xss512k -Djava.io.tmpdir=/home/tomcat/upload/tmp -jar ycapp-zuul-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar

以下内容的英文版本来源于 CCleaner 官方论坛,仅供参考.欢迎大家编写并分享针对常用国产软件的垃圾文件清理规则!需要说明的是规则文件(Winapp2.ini)需和程序文件放于同一文件夹下,才能被 CCleaner 自动加载.——————————————————————————————————————CCleaner 垃圾文件清理规则编写指南翻译:飞扬时空更新日期:2012年8月24日 一.规则条目格式[Name*]LangSecRef=Detect/DetectFile/SpecialDe

Hive不同文件的读取对照 stored as textfile 直接查看hdfs hadoop fs -text hive> create table test_txt(name string,val string) stored as textfile; stored as sequencefile hadoop fs -text hive> create table test_seq(name string,val string) stored as sequencefile; stor

Hive中将文件加载到数据库表失败解决办法(hive创建表失败) 遇到的问题: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Got exception: java.net.ConnectException Call From dblab-VirtualBox/127.0.1.1 to localhost:9000 failed o

Mac系统进行文件清理,一般是直接将文件拖动入"废纸篓"回收站中,然后通过清理回收站,就完成了一次文件清理的操作,但是这么做并无法保证文件被彻底删除了,有些文件通过一些安全恢复手段依旧是可以恢复的,那我们该如何清理Mac文件呢? 使用Mac系统下的CleanMyMac软件是可以解决这一难题的,它是一款Mac文件清理软件,上手便捷简单,适合大部分用户使用.在下文中,小编将利用CleanMyMac X版本演示如何使用该版本软件进行Mac文件清理. 薅羊毛地址:https://www.myc

最近公司的系统服务器经常出现磁盘空间不足的情况,登陆服务器发现原来是公司的HR系统日志造成的(插个话题:我们公司的HR系统都实施两年多了还没上线,且不说软件功能如何,服务太TMD差劲了,更可气的是软件顾问把系统的组织架构都实施错误了,造成公司的大部分模块使用了一年的数据都得重新再录入.),原来这个系统每天的日志文件都自动保存在服务器C盘,时间久了,造成磁盘空间不足.不指望软件商再改程序,毕竟这些历史日志文件关键时候还是很有用的,但时间太久的肯定留着也没用.还有就是也不能每天都登陆服务器去看磁盘空

坑你没商量! 这个名叫 “清除系统垃圾.bat“ 的文件在网上传播很广,但是,却出现了错误的版本,如果按照它逐条执行,将导致系统文件夹被一锅端,只能再重装的悲剧! 举个栗子: 错误版本:http://blog.163.com/lym_fn/blog/static/114724703200991785146568/ (错版的代码) @echo off echo 正在清除系统垃圾文件,请稍等…… del /f /s /q %systemdrive%*.tmp del /f /s /q %system

MR代码: package merge; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoo

1 查看docker log 文件位置  docker inspect *** 2 定时清理 runcate -s 0 /var/lib/docker/containers/*/*-json.log

用shell实现linux系统文件清理工具 1:原始需求 在系统运维中,会产生大量应用备份文件.落地文件等,这些文件需要定时清理.一般来说,都是使用crontab 拉起一个脚本来清理.类似这样: 30 0,12 * * * find /data02/rating_bak/loading -type f -name "gprs_ol*gz" -atime +1 -exec rm {} \; 但是如果机器很多,目录多,这种方式非常不利于管理,而且也没有一个清晰的配置,来知道什么机器上哪个目

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

手动卸载基于 AutoCAD 产品的文件,从而删除所有残留文件. 清理安装失败所遗留的文件. 一.解决方案: 通过"控制面板"卸载该程序. 删除以下位置残留的 AutoCAD 文件夹: C:\Program Files\Autodesk C:\ProgramData\Autodesk C:\Users\All Users C:\Users**YOUR USERID**\AppData\Roaming\Autodesk C:\Users**YOUR USERID**\AppData\Lo

外部文件导入到Hive的例子: [training@localhost ~]$ cd ~[training@localhost ~]$ pwd/home/training[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ vim customers.txt[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ cat customers.txt001 Ali us002 Bsb ca003 Carls mx [t

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

Hive支持的存储数据的格式主要有:TEXTFILE .SEQUENCEFILE.ORC.PARQUET 一. 列式存储和行式存储 左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储 1. 行式存储的特点 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 2.列式存储的特点 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量:每个字段的数据类型一定是

不知道大家那有没有要清理的这个事情.需要清理目录历史文件.可能后续也会有很多其他地方需要清理历史文件,可能会用到. 我这两天空闲写了个脚本,清理比较方便,有要进行清理的大量历史文件的话可以用. 脚本用到的命令只有linux才有,像solaris等就不支持,所以只能在linux上运行.如果是nas存储的话,可以挂载到一个linux主机上跑脚本清理. 另外,脚本查找文件用的是ls,但是ls也有最大文件的限度(大概10w以内),如果每天文件很多,每天都是10w+的,运行可能提示文件数过多无法ls. 还

用Python写了个用LOAD命令将文件导入Hive的程序,开始代码写成下面这样: def loadToHive(bakFilePath, tbName): try: transport = TSocket.TSocket(HIVE_SERVER, HIVE_PORT) transport = TTransport.TBufferedTransport(transport) protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport) client