进行以下两步操作即可: 1.第一步:创建空的文件夹: mkdir  /tmp/blank 2.第二步:执行以下命令:rsync --delete-before -d /tmp/blank/ /home/stormnode/store/html/new/ Linux 快速删除大量小文件方法     当我们在linux系统中要删除数万或者数十万甚至数百万的文件时使用rm -rf *就不太好用,因为要等待很长一段时间.在这种情况之下我们可以使用linux系统命令rsync来巧妙的处理.rsync实际上

1)首先建立一个空白文件夹. mkdir /tmp/empty 然后安装下rsync yum install -y rsync 2)之后使用以下语句即可快速的删除文件. rsync --delete-before -d /tmp/empty/ /the/folder/you/want/delete/ 原文中说不要忘记文件夹后的“/” rsync提供了一些跟删除相关的参数 rsync --help | grep delete      --del                   an alia

假设我们在目录 /tmp/to_delete 下有很多小文件 a1 a2 a3 f1 f2 f3 现在我们想快速的删除f 开头的文件. 如果文件量大,用rm 可能会失败,而且会很慢, 所以用rsync. 步骤如下: 创建一个空目录 mkdir /tmp/some 输入命令 rsync --delete-before -d --include="f*" --exclude="*" /tmp/some/ /tmp/to_delete/ 通过以上步骤,可以快速的删除/tm

1,在需要对大量小文件进行移动或复制时,用cp.mv都会显得很没有效率,可以用tar先压缩再解压缩的方式.  2,在网络环境中传输时,可以再结合nc命令,通过管道和tcp端口进行传输.  nc和tar可以用来快速的在两台机器之间传输文件和目录,比ftp和scp要来得简单的多.  由于nc是一个超轻量的命令,所以一般busybox都会集成它.当一个linux终端,比如linux pda,  通过usblan的方式连接到另一台linux主机的时候,这样的嵌入式终端上一般不会集成ftp server,

linux中的文件复制命令——CP linux中文件剪切的命令——MV 1.问题背景 今天在某个目的动作过程中想把一个文件夹下的文件复制到另外的一个文件夹下 cp -fr   ./dir1/   /dir2/ 发现终端一直在提示运行中,就是一直在复制,好一会儿都没有停.我要复制的文件都不是很大,全部加起来也就80M的样子,但是有很多零散的小文件,很多. 此时我已经按下enter很久了....但是提示符一直闪啊闪...就是不停 2,问题探索 看看究竟发生了什么 cp -vfr   ./linux-

业务目录:/home/web/oa.youxi.com/htdocs/materialsvn地址:svn://192.168.13.61:/oa.youxi.com/htdocs/material material目录已经存在于版本库中由于特殊情况,我们要保留本地该目录,但是要删除版本库中的该目录在Windows客户端环境中,删除版本库文件一般都是把svn文件checkout到本地,然后本地删除后commit提交,则可以删除版本库相应文件或目录在Linux环境也可以按照这个方法删除 由于要保留本

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

昨天遇到一个问题,在Linux中有一个文件夹里面含有大量的Cache文件(夹),数量级可能在百万级别,使用rm -rf ./* 删除时间慢到不可接受.Google了一下,查到了一种方法,试用了下确实比单纯使用rm快了一个数量级. 方法见下:1)首先建立一个空白文件夹.mkdir /tmp/www.111cn.net 2)之后使用以下语句即可快速的删除文件.rsync --delete-before -d /tmp/www.111cn.net/ /the/folder/you/want/delet

当目录下文件太多时,用rm删除文件会报错:-bash: /bin/rm: Argument list too long提示文件数目太多.解决的办法是使用如下命令:ls | xargs -n 10 rm -fr ls输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出,每... 当目录下文件太多时,用rm删除文件会报错: -bash: /bin/rm: Argument list too long 提示文件数目太多. 解决的办法是使用如下命令: ls | xargs -n 10 rm -fr

原文链接:https://blog.csdn.net/jctian000/article/details/79695006 当我们配置好自动生成core文件的环境后,若不想写导致崩溃的程序验证,那要怎么快速产生core呢? 先看下产生core文件的条件: 当程序接收到以下UNIX信号会产生core文件: 在系统默认动作列,“终止w/core”表示在进程当前工作目录的core文件中复制了该进程的存储图像(该文件名为core,由此可以看出这种功能很久之前就是UNIX功能的一部分).大多数UNIX调试

新建一个注册表文件名为:DELSVN.reg编辑其内容如下: Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Classes\Folder\shell\DeleteSVN] @="删除SVN目录" [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Classes\Folder\shell\DeleteSVN\command] @="cmd.exe /c \"TITLE Rem

3 find with delete 复制代码代码如下:  test  time find ./ -type f -delete        find ./ -type f -delete  0.43s user 11.21s system 2% cpu 9:13.38 total 用时9分钟. 4 rsync 首先建立空文件夹blanktest 复制代码代码如下:  ~  time rsync -a --delete blanktest/ test/ rsync -a --delete bl

1.[Esc]+[退格键(Backspace)] 2.[Ctrl]+[U] 说明:以上两个快捷键都会删除全部输错的命令或密码. 参考: http://blog.csdn.net/u013895662/article/details/37995279

#include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/mman.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/wait.h> void err_int(int ret, const char *err) { if

************************************************************************************************************ 1. HDFS上的小文件问题 小文件是指文件大小明显小于HDFS上块(block)大小(默认64MB)的文件.如果存储小文件,必定会有大量这样的小文件,否则你也不会使用Hadoop(If you’re storing small files, then you probably h

小文件背景知识 小文件定义 分布式文件系统按块Block存放,文件大小比块大小小的文件(默认块大小为64M),叫做小文件. 如何判断存在小文件数量多的问题 查看文件数量 desc extended + 表名 判断小文件数量多的标准 1.非分区表,表文件数达到1000个,文件平均大小小于64M2.分区表: a) 单个分区文件数达到1000个,文件平均大小小于64M,               b) 整个非分区表分区数达到五万 (系统限制为6万) 产生小文件数量多的主要原因 1.表设计不合理导致:

1. 引入 Apache Hudi是一个流行的开源的数据湖框架,Hudi提供的一个非常重要的特性是自动管理文件大小,而不用用户干预.大量的小文件将会导致很差的查询分析性能,因为查询引擎执行查询时需要进行太多次文件的打开/读取/关闭.在流式场景中不断摄取数据,如果不进行处理,会产生很多小文件. 2. 写入时 vs 写入后 一种常见的处理方法先写入很多小文件,然后再合并成大文件以解决由小文件引起的系统扩展性问题,但由于暴露太多小文件可能导致不能保证查询的SLA.实际上对于Hudi表,通过Hudi提供

使用 使用使用 使用 HDFS 保存大量小文件的缺点:1.Hadoop NameNode 在内存中保存所有文件的“元信息”数据.据统计,每一个文件需要消耗 NameNode600 字节内存.如果需要保存大量的小文件会对NameNode 造成极大的压力.2.如果采用 Hadoop MapReduce 进行小文件的处理,那么 Mapper 的个数就会跟小文件的个数成线性相关(备注:FileInputFormat 默认只对大于 HDFS Block Size的文件进行划分).如果小文件特别多,MapR

先来个对比图看一下, 左边图是普通 rsync 目录拷贝, 右边图是借助 parallel 工具并发起了多个 rsync centos6.5安装 parallel #!/bin/bash # Install parallel on CentOS . # Assumes you are root. Prefix w/ sudo if not. cd /etc/yum.repos.d/ #wget http://download.opensuse.org/repositories/home:tang

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max