使用的命令为: split --bytes 500M --numeric-suffixes --suffix-length=3 foo foo_ 其中 --bytes 为小文件的大小, --suffix-length 为小文件的序号是几位的 , foo 原始文件名,foo_ 为小文件名,他会自动生成foo_001 这样的小文件.这种方法分割的小文件不能保证分割处单行数据的完整性

项目背景 应欧美客户需求,需要将文件压缩成.tar.gz格式的文件,并上传给客户端SFTP服务器. 你懂的,7-Zip软件的显著特点是文件越大压缩比越高,在Linux系统上相当于我们Windows系统上WinRAR或者好压软件一样的存在. 7-Zip软件下载与安装 网上下载相关安装包并完成安装,找到安装目录,复制7z.dll文件到D盘. .bat文件的制作 通过7-Zip软件使用手册了解到,通过动态命令行调用7z.dll可以把文件压缩成.tar.gz格式的,实际上是先将文件压缩成.tar格式的文

  Linux 中/var/spool/postfix/maildrop目录下堆积大量小文件 如何删除 1.先删除maildrop目录下的通知邮件文件 命令:find /var/spool/postfix/maildrop/ -type f |xargs rm -rf 2.停止当前用户继续向maildrop目录中发送邮件 解决方案: 在cron的第一行加入 MAILTO=""便可,这样执行当前用户的Cron时,不会发送邮件. Please add the MAILTO="&q

1.下载“7-ZIP“这个软件 2.安装7-ZIP以后,直接在你想要打包的文件上点右键菜单,会有一个7-ZIP的子菜单栏,类似WinRAR和WinZIP的那种右键菜单.然后选“7-ZIP”->“添加到压缩档案”,在弹出来的窗口里有个“压缩格式”的选项,里面并没有tar.gz格式,没关系,里面有一个Tar格式,第一步就是要先压成tar格式. 3.成功打包为Tar文件后,可能会发现这个tar文件包和原来的文件大小一样,也就是说tar本身并没有压缩,而是仅仅把它们打包成一个单独的Tar文件.所以需要做

5.1 cat:显示文本文件 5.2 more:分页显示文本文件 5.3 less:回卷显示文本文件 5.4 head:显示指定文件前若干行 5.5 tail:查看文件末尾数据 5.6 nl:显示文件的行号和文件内容 5.7 tac:从最后一行开始显示文件内容 5.8 rev:把每一行字符的顺序颠倒过来显示文件内容 5.9 fold:限制文件列宽显示文件内容 5.10 fmt:简单优化文本格式 5.11 expand:将文件的制表符转换为空格写到标准输出 5.12 pr:对指定文件附注打印所需的

1.通过c直接实现 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> ; ]; char fileName(){ fileNam[]=; fileNum += ; ]; char s1[]="./image/"; char

写过 .NET Standard 类库或者 .NET Core 程序的你一定非常喜欢微软为他们新开发的项目文件(对于 C#,则是 csproj 文件).这种文件非常简洁,组织一个庞大的项目也只需要聊聊二三十行:也非常易读,你可以轻易地修改其代码而不用经过过多的提前学习.当然,微软曾经尝试过用 project.json 来组织项目文件,不过只有短短的预览版阶段用过,此后就废弃了. 然而组织传统 .NET Framework 类库的 csproj 文件却极其庞大且难以理解.而本文将提供一种迁移方法,

配置环境node 去官网下一个node安装包,下一步下一步: 由于现在的node都自带npm,直接 npm install i5ting_toc 这样安装好了i5ting_toc这个包, 进入你实现准备好md文件,然后通过命令行进入到该文件 i5ting_toc -f note.md 这里note.md是你自己的文件名

引入是要的maven依赖: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.code.gson/gson --> <dependency> <groupId>com.google.code.gson</groupId> <artifactId>gson</artifactId> <version>2.2.4</version> </dependency

将一个大文件分成若干个小文件方法 例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件,后缀为系数形式,且后缀为4位数字形式 先利用 wc -l BLM.txt       读出 BLM.txt 文件一共有多少行 再利用 split 命令 split -l 2482 ../BLM/BLM.txt -d -a 4 BLM_ 将 文件 BLM.txt 分成若干个小文件,每个文件2482行(-l 2482),文件前缀为BLM_ ,系数不是字母而是数字(-d),后缀系数为四位数(-a 4

转:https://blog.csdn.net/qq_42224274/article/details/80880914 将一个大文件分成若干个小文件方法例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件,后缀为系数形式,且后缀为4位数字形式先利用wc -l BLM.txt       读出 BLM.txt 文件一共有多少行再利用 split 命令split -l 2482 ../BLM/BLM.txt -d -a 4 BLM_ 将 文件 BLM.txt 分成若干个小文件,每个

用PHP程序拆分大文件为N个小文件 /* 假设有文件data.log , 内容如下,行数很多,假设有上亿条数据,文件大小大概在800M左右 92735290 80334472 49114074 87184448 56073913 49869384 41544494 32725219 88143005 41025390 ... 50674133 88480834 73630065 84739990 28690490 82888793 32222595 76950683 62781066 69386

在使用Python做开发的时候,时不时会给自己编写了一些小工具辅助自己的工作,但是由于开发依赖环境问题,多数只能在自己电脑上运行,拿到其它电脑后就没法运行了.这显得很不方便,不符合我们的初衷,那么有没有一种什么办法可以使我们编写好的程序,可以直接在各种windows下运行的呢? 答案是:有的,说到windows大家都能想到( .exe )这个东西吧!没错,就是把Python编写的代码打包成可执行的 exe 文件,直接在系统上运行,这个问题不久完美解决了吗? 下面就来讲讲如何实现,具体如下: 安装

使用visual studio把xsd文件转成xml格式文件 最近一段时间都在做Amazon的mws api的对接工作,mws api的描述文件都是使用的xsd文件来进行的,之前确实也没有接触过,也花时间去网上搜索了一下关于xsd文件和节点的说明.这里我们就不讲xsd文件和为什么amazon还在使用xml文件作为接口传输的对象的原因了. 现在主要就是介绍如何把一个xsd文件转成xml的样例文件,在这里我们使用 visual studio开发工具来进行,在这里我先给出一个样例的xsd文件: htt

将jar文件转换成exe可执行文件: exe文件使用方便,而且还可以提高源码及资源的安全性,但同时也失去了java的初衷--跨平台性. 如果你坚持要转换成exe文件,请按以下方式进行: 利用exe4j这个软件转换jar文件为exe文件,exe4j下载地址:http://www.ej-technologies.com /download/exe4j/files.html,(目前最新版本为4.2)http://download.csdn.net/source /2393519有的需要安装,有的只要解

背景:最近需要将微信公众号里面用户发的语音文件转成其他格式的语音文件 介绍:在刚开始使用jave1.0.2 没有几行代码就可以实现,但是发现在转换的过程会报错,但是最后文件也转成功了,此时是在window平台上,但是到了liunx平台就不行了. 原因:jave1.0.2团队老早就不维护了这个工具,网上各种说把里面的ffmpeg.exe替换成最新的,然而我试了也没有什么用 解决方法:现在有团队在jave1.0.2的基础上继续维护了这个工具类 .github地址:https://github.com

/** * 将文件转换成byte数组 * @param filePath 文件File类 通过new File(文件路径) * @return byte数组 */ public static byte[] File2byte(File filePath) { byte[] buffer = null; try { FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath); ByteArrayOutputStream bos = new ByteArr

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.如果在HDFS中存储小文件,那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了).而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件. 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G

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

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/8944025.html HDFS总体架构 在介绍文件存储方案之前,我觉得有必要先介绍下关于HDFS存储架构方面的一些知识,在对架构有初步了解后,才会明白为什么要单独针对小文件展开介绍,小文件存储和其它文件存储区别在什么地方. 这里我只是就Hadoop生态中的存储层展开介绍,对于其它部分本文暂未描述.众所周知,HDFS是目前非常流行的分布式文件存储系统,其逻辑架构如下图所示: HDFS也是典型的Master/Slave