楼主用的linux,一旦数据达到几万,文件夹打开就会变卡,同时也方便同时分工协作,便于git管理,写了个将大文件夹分割成多个小文件夹的脚本 如操作文件夹:img,脚本不破坏img的数据,创建img_1/img_2……,脚本与操作文件夹必须在同一根目录 运行时需要手动修改:mv_file('img', 10) # 操作目录,单文件夹存放数量 import os import shutil def mv_file(img, num): list_ = os.listdir(img) if num >

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

rm  删除文件夹中大量的小文件 百万 迟迟未删除 在扫描文件? rm删除命令源码分析 - ty_laurel的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ty_laurel/article/details/51014650 [root@d mongoexport]# zip -rv QA_test .Scanning files ..................................

split命令可以将一个大文件分割成很多个小文件,有时需要将文件分割成更小的片段,比如为提高可读性,生成日志等. 选项 -b:值为每一输出档案的大小,单位为 byte. -C:每一输出档中,单行的最大 byte 数. -d:使用数字作为后缀. -l:值为每一输出档的列数大小. 实例 生成一个大小为100KB的测试文件: [root@localhost split]# dd if=/dev/zero bs=100k count=1 of=date.file 1+0 records in 1+0 r

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有多少行. 再利用 split 命令 ../BLM/BLM.txt -d -a BLM_ 这里参数-l是每个小文件的行数,最大不能超过要分割文件的行数,后面接要分割的文件,-d 是指系数是数字而不是字母 -a 是指系数是四位数.而后面BLM_是系数的前缀.

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

答: split -l <行数> <目标文件> <切割后的文件前缀> 举例如下: split -l 1000 jello.txt jello 将jello.txt文件切割成1000行一个的小文件,切割后的小文件名为jelloaa,jelloab,jelloac...

把一个 txt 文件导入到 excel 中,但是 excel 单列支持的行数为 1048576,而我需要导入的 txt 文件总共有 7945674 ,我们无法一次性将整个 txt 文件里面的内容导入到 excel 中,所以,这个时候我们需要对这个 txt 文件做分割,刚开始使用的 sed 命令,我们知道 sed 命令可以查看文件指定行数的内容,然后再利用 管道把想要的数据输入到指定的文件中,命令如下: sed -n '100,200p' filename 这样你就可以查看文件的第 100 行到第

hadoop小文件存档1.HDFS存档小文件弊端 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在NameNode的内存中,因此HDFS存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需的磁盘容量和数据块的大小无关.例如,一个1M的文件设置为128M的块存储,实际使用的是1M的磁盘你空间.2.解决存储小文件办法之一 HDFS存文档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少NameNode内存使用的同时,允许对文件进行透明的

海量小文件存储(简称LOSF,lots of small files)出现后,就一直是业界的难题,众多博文(如[1])对此问题进行了阐述与分析,许多互联网公司也针对自己的具体场景研发了自己的存储方案(如taobao开源的TFS,facebook自主研发的Haystack),还有一些公司在现有开源项目(如hbase,fastdfs,mfs等)基础上做针对性改造优化以满足业务存储需求: 一. 通过对若干分布式存储系统的调研.测试与使用,与其它分布式系统相比,海量小文件存储更侧重于解决两个问题: 1.

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

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

项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小文件是128M.然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们要先了解一下 hadoop 处理小文件的各种方案,然后

本文首发于公众号:五分钟学大数据 小文件产生原因 hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生,所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式 直接向表中插入数据 insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61); 这种方式每次插入时都会产生一个文件,多次插入少量数据就会出现多个小文件,但是这种方式生产环境很少使用,可以说基本没有使用的 通过load方式加载数据 load data local inpath '/ex

最近发现离线任务对一个增量Hive表的查询越来越慢,这引起了我的注意,我在cmd窗口手动执行count操作查询发现,速度确实很慢,才不到五千万的数据,居然需要300s,这显然是有问题的,我推测可能是有小文件. 我去hdfs目录查看了一下该目录: 发现确实有很多小文件,有480个小文件,我觉得我找到了问题所在,那么合并一下小文件吧: insert into test select * from table distribute by floor (rand()*5); 这里使用distribute

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

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

1.背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们选择一种适合的方案来解决本项目的小文件问题 2.介绍 本地 D:\data目录下有 2012-09-17 至 2012-09-23 一共7天的

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

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import or

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