http://blog.chinaunix.net/uid-7530389-id-2050116.html 由于各种的I/O负载情形各异,Linux系统中文件系统的缺省配置一般来说都比较中庸,强调普遍适用性.然而在特定应用下,这种配置往往在I/O性能方面不能达到最优.因此,如果应用对I/O性能要求较高,除了采用性能更高的硬件(如磁盘.HBA卡.CPU.MEM等)外,我们还可以通过对文件系统进行性能调优,来获得更高的I/O性能提升.总的来说,主要可以从三个方面来做工作: 1.Disk相关参数调优

sudo radosgw-admin metadata get user:tuanzi > user.md.json vi user.md.json #to add ssd-placement { "key": "user:tuanzi", "ver": { "tag": "__gHSAD0K7rEZcQ2m3qT_RWk", }, "mtime": "2017-02-2

我们知道,大部分Spark计算都是在内存中完成的,所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张,CPU,网络带宽,内存.Spark的性能,想要它快,就得充分利用好系统资源,尤其是内存和CPU.有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用,例如将小文件进行合并的操作. 一.问题现象 我们有一个15万条总数据量133MB的表,使用SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info全表查询耗时3min,另外一个500万条总数

文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

在编写内核模块的过程中,我们经常会创建percpu的hash表,比如定义结构如下: struct A { int a: int b: struct hlist_node   hlist_node;-----------------hash node,用来挂载在hash冲突链上的成员 ... } 然后定义一个 A[hash桶的大小],在定义一个hlish_head的数组C,用来做数组A的hlist_node的管理头,这个hash之后取相应的hash冲突链的头.一般使用如下方式初始化: for循环:

wc -l  a.txt  统计a.txt 行数 查看文件a.txt的第190行到196行, sed -n '190,196p' a.txt  如果查看某一行用 sed -n 'a,bp' a.txt  读取自第a行到第b行的数据

首先下载libxls,项目地址:http://sourceforge.net/projects/libxls/,备用下载:libxls-1.4.0.zip 解压后使用: ./configure --prefix=/usr make sudo make install 但是注意的是 必须是2003 版本的 ×××.xls ,但是不限制是windows 还是ubuntu

读取大文件一直是一个头痛的问题,我们像使用php开发读取小文件可以直接使用各种函数实现,但一到大文章就会发现常用的方法是无法正常使用或时间太长太卡了,下面我们就一起来看看关于php读取大文件问题解决办法,希望例子能帮助到各位.   在PHP中,对于文件的读取时,最快捷的方式莫过于使用一些诸如file.file_get_contents之类的函数,简简单单的几行代码就能 很漂亮的完成我们所需要的功能.但当所操作的文件是一个比较大的文件时,这些函数可能就显的力不从心, 下面将从一个需求入手来说明对于

************************************************************************************************************ 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

python读写文件的api都很简单,一不留神就容易踩"坑".笔者记录一次踩坑历程,并且给了一些总结,希望到大家在使用python的过程之中,能够避免一些可能产生隐患的代码. 1.read()与readlines(): 随手搜索python读写文件的教程,很经常看到read()与readlines()这对函数.所以我们会常常看到如下代码: with open(file_path, 'rb') as f: sha1Obj.update(f.read()) or with open(fil

小文件处理(自定义InputFormat) 1.需求分析 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案.将多个小文件合并成一个文件SequenceFile,SequenceFile里面存储着多个文件,存储的形式为文件路径+名称为key,文件内容为value. 2.数据准备 one.txt yongpeng weidong weinan sanfeng luozong xiaoming two.txt longlong

hive优化 一.小文件简述 1.1. HDFS上什么是小文件? HDFS存储文件时的最小单元叫做Block,Hadoop1.x时期Block大小为64MB,Hadoop2.x时期Block大小为128MB.(在hadoop部署下可以通过dfs.block.size进行设置) 小文件就是指,在HDFS上落地的文件大小远远小于一个Block块大小的文件. 1.2. 小文件形成的原因 1.3. 小文件的危害 内存占用 小文件存储在HDFS上,对应的每个文件都会在namenode中存有相应的元数据信息

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.不论什么一个文件,文件夹和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中, 每一个object占用150 bytes的内存空间. 所以,假设有10million个文件, 每一个文件相应一个block,那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息. 假设规模再大一些,那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限. 控制小文件的方法有: 1.应用程序自己控制

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

最近在学习python的过程中接触到了python对文件的读取.python读取文件一般情况是利用open()函数以及read()函数来完成: f = open(filename,'r') f.read() 这种方法读取小文件,即读取远远大小小于内存的文件显然没有什么问题.但是如果是将一个10G大小的日志文件读取,即文件大于内存的大小,这么处理就有问题了,会造成MemoryError ... 也就是发生内存溢出. 发生这种错误的原因在于,read()方法执行操作是一次性的都读入内存中,显然文件大

内存读取 第一个版本,采用内存读取的方式,所有的数据首先读读取到内存中,程序代码如下: Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted(); // 将全部行数读取的内存中 List<String> lines = FileUtils.readLines(new File("temp/test.txt"), Charset.defaultCharset()); for (String line : lines) { // pass

摘要: 如果小程序不够快,还要它干嘛? 原文:微信小程序性能优化方案--让你的小程序如此丝滑 作者:杜俊成要好好学习 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. 微信小程序如果想要优化性能,有关键性的两点: 提高加载性能 提高渲染性能 接下来分别来介绍一下: 提高加载性能 首先,问一个问题,当用户点击小程序后发生了什么? 上图中的三个状态,我们经常遇到,它们分别对应小程序的下面三个状态: 有三个点的白屏(左侧): 下载代码包的阶段 没有三个点的白屏(中间): 业务代码注入和渲染的阶段 加载中

7.1 网络I/O介绍 Linux和其他主流操作系统中的网络流量被抽象为一系列的硬件和软件层次. 链路层,也就是最低的一层,包含网络硬件,如以太网设备.在传送网络流量时,这一层并不区分流量类型,而仅仅以尽可能快的速度发送和接收数据(帧). 链路层上面是网络层.这一层使用IP协议和ICMP协议在机器间寻址并路由数据包.IP/ICMP尽其最大努力尝试在机器之间传递数据包,但是它们不能保证数据包是否能真正达到其目的地. 网络层上面是传输层,它定义了TCP和UDP.TCP是可靠的协议,它保证消息通过网络

一.小文件优化 1.Mapper类 package com.css.combine; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /** * 思路? * wordcou

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:

下面是一些关于客户端JS性能的一些优化的小技巧:1.[顶]关于JS的循环,循环是一种常用的流程控制.JS提供了三种循环:for(;;). while().for(in).在这三种循环中 for(in)的效率最差,因为它需要查询Hash键,因此应尽量少用for(in)循环,for(;;).while()循环的性能基本持平.当然,推 荐使用for循环,如果循环变量递增或递减,不要单独对循环变量赋值,而应该使用嵌套的++或--运算符.2.如果需要遍历数组,应该先缓存数组长度,将数组长度放入局部变量中,