http://blog.csdn.net/javaman_chen/article/details/7241087 Hadoop的HDFS和MapReduce子框架主要是针对大数据文件来设计的,在小文件的处理上不但效率低下,而且十分消耗内存资源(每一个小文件占用一个Block,每一个block的元数据都存储在namenode的内存里).解决办法通常是选择一个容器,将这些小文件组织起来统一存储.HDFS提供了两种类型的容器,分别是SequenceFile和MapFile. 一.SequenceFi

HDFS和MR主要针对大数据文件来设计,在小文件处理上效率低.解决方法是选择一个容器,将这些小文件包装起来,将整个文件作为一条记录,可以获取更高效率的储存和处理,避免多次打开关闭流耗费计算资源.hdfs提供了两种类型的容器 SequenceFile和MapFile. 小文件问题解决方案 在原有HDFS基础上添加一个小文件处理模块,具体操作流程如下: 当用户上传文件时,判断该文件是否属于小文件,如果是,则交给小文件处理模块处理,否则,交给通用文件处理模块处理.在小文件模块中开启一定时任务,其主要功

背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍.如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率. 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1.生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key,内容为value放入SequenceFile中 //第一个参数是需要打包的目录,第二个参数生成的文件路径和名称 private static void combineToSequenceF

5.4.1      sequenceFile读写文件.记录边界.同步点.压缩排序.格式 HDFS和MapReduce是针对大文件优化的存储文本记录,不适合二进制类型的数据.SequenceFile作为小文件的容器,SequenceFile类型将小文件包装起来,可以获得更高效率的存储和处理.sequenceFile类非常适合日志形式的存储方式,将日志记录按照[key,value](key对应行号,valuse内容,key和value不一定需要writable类型,可以任意可序列化的类型)对格式存

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. 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

Charles所有关于hadoop的文章参考自hadoop权威指南第四版预览版 大家可以去safari免费阅读其英文预览版.本人也上传了PDF版本在我的资源中可以免费下载,不需要C币,点击这里下载. 对于某些应用,需要一个特殊的数据结构来存储数据.针对运行基于MapReduce的进程,将每个二进制数据块放入它自己的文件,这样做不易扩展, 所以Hadoop为此开发了一系列高级容器.我们可以想象一下,mapreduce遇到的文件可能是日志文件,文本文件等等,mapreduce 拆分之后变成一条条数据

5.4.2         mapFile (1)定义 MapFile即为排序后的SequeneceFile,将sequenceFile文件按照键值进行排序,并且提供索引实现快速检索. (2)索引 索引取值是每隔128(默认128,可通过io.map.index.interval来修改)个键取一个键组成,将索引加载到内存,实现对mapfile文件的快速检索. (3)读写 非常类似sequenceFile,只需要换成MapFile.Reader和MapFile.Writer就可以了.执行文件写操作

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html 上述博文用caffe自带的两张图片为例,将图片转为db格式.博主对命令参数进行了详细的解释,很赞. 遇到的问题是,因为对linux命令不熟,不知为啥创建.sh文件不成功,于是将其他文件下的.sh文件拷过来并按博主的代码对其进行更改,执行.sh文件可直接在caffe文件夹下执行如下命令: ./examples/images/create_filelist.sh

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

JAVA Web 之 struts2文件上传下载演示(一) 一.文件上传演示 1.需要的jar包 大多数的jar包都是struts里面的,大家把jar包直接复制到WebContent/WEB-INF/lib目录下面即可,需要的jar包如下图所示,其中的javax.servlet.jar是额外添加的,我到网上随便搜了一个下载地址http://ishare.iask.sina.com.cn/f/19185878.html?retcode=0,当然附件里面也有 2.配置web.xml 配置WebCon

1.对于某些应用而言,须要特殊的数据结构来存储自己的数据. 对于基于MapReduce的数据处理.将每一个二进制数据的大对象融入自己的文件里并不能实现非常高的可扩展性,针对上述情况,Hadoop开发了一组更高层次的容器SequenceFile. 2. 考虑日志文件.当中每一条日志记录是一行文本.假设想记录二进制类型.纯文本是不合适的. 这样的情况下,Hadoop的SequenceFile类很合适,由于上述提供了二进制键/值对的永久存储的数据结构.当作为日志文件的存储格式时.能够自己选择键.比方由

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

0.写在前面的话 图片批量下载,要求下载时集成为一个压缩包进行下载.从昨天下午折腾到现在,踩坑踩得莫名其妙,还是来唠唠,给自己留个印象的同时,也希望给需要用到这个方法的人带来一些帮助. 1.先叨叨IO 叨叨IO是因为网络传输无非也就是流的传递,所以下载文件到本地的话实际上也是IO的东西,这个和读取本地文件然后写入到本地另一个文件的操作是基本一样的. 我在自己IO基础的博客中(<[03] 节点流和处理流>)其实也有提到示例,拿复写文件来说,大概是如下过程:   对于读取文件(不仅仅是文本)到服务

hadoop基础-SequenceFile详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.SequenceFile简介 1>.什么是SequenceFile 序列文件我们称为SequenceFile,它是hadoop自身的一个序列化文件. /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAI

CSV是以逗号间隔的文本文件,其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).在JAVA中可以通过输出文件流的方式将数据写入CSV文件,通过BufferedReader类去读该路径中的文件,使用readLine方法进行逐行读取. 写csv文件需要注意: 1.如果需要重复写文件,需要考虑删除已经存在的文件. 读csv文件需要注意: 1.文件路径是否存在 2.文件表头是否正确,考虑兼容性问题时,只需要考虑是否存在需要的列即可 第一步:创建一个对象类 package testCSV; public cl

虚拟列 -- 当 hive 产生了非预期的或 null 的时候,可以通过虚拟列进行诊断,判断哪行数据出现问题 INPUT__FILE__NAME     (输入文件名)map任务读入File的全路径 BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE     (块内偏移量) 如果是RCFile或者是SequenceFile块压缩格式文件则显示Block file Offset,也就是当前快在文件的第一个字偏移量,如果是TextFile,显示当前行的第一个字节在文件中的偏移量 ROW__OFF

1)hadoop允许程序员创建自定义的数据类型,如果是key则必须要继承WritableComparable,因为key要参与排序,而value只需要继承Writable就可以了.以下定义一个DoubleArrayWritable,继承自ArrayWritable.代码如下: package matrix; import org.apache.hadoop.io.*; public class DoubleArrayWritable extends ArrayWritable { public

文件操作是非常通用的,注释都写在源代码中了,不多说~需要特别说明的是,任务的异步执行和IOperationProgressListener.拷贝和删除等操作,是比较费时的,采用了异步执行的方式~ Android异步执行,我也是初次了解,在CSDN上找了一篇文章,后续写个单独的例子,单独写1篇介绍.http://blog.csdn.net/xufenghappy6/article/details/7343899异步执行+事件通知 是一种比较流行的模式,比同步等待很多时候要好. 另外,特别需要说明的

[omcr@lnlte2dmr-tdl legacy]$ cat -A ums_del_mr_files_cfg.ini MrFileDiskMountPoint=/home^M$ MrFileDiskSpaceQuotaThresholdRatio=70^M$ MrFileReserveDayMin=7^M$ MrFileReserveDayMax=31^M$ MRF_Path=/home/mrftp/mrfile/dtmrfile^M$ MRE_Path=/home/mrftp/mrfile