nginx AIO机制与sendfile机制 从0.8.11版本开始, nginx 开始支持Linux native aio,如何在nginx里配置使用这套机制是本文介绍的重点.在下面的示例配置中,几个重要相关选项的具体含义如下: aio: Syntax: aio on | off | sendfile Default: off 在linux下aio可以设置为on或off(在freebsd还可以设置为sendfile),但需要2.6.22及以后版本的内核,原因在前面文章已经提到过,nginx使用

不多说,直接上代码.  代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7; 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 org.apa

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

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

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

/var/spool/postfix/maildrop 小文件太多造成inode索引使用完解决办法 问题表现和检查: 1.运行df -i / 查看inode使用是否满: 2.查看/var/spool/postfix/maildrop是否有非常多的小文件,ls直接卡死等情况: 解决:1.cd /var/spool/postfix/maildrop: ls | xargs rm -rf; 2.vi /etc/crontab :将‘MAILTO=root’替换成‘MAILTO="",然后se

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

处理小文件的时候,可以通过org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer类将所有文件写出到一个seq文件中. 大致流程如下: 实现代码: package study.smallfile.sequence_one; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

在真实环境中,处理日志的时候,会有很多小的碎文件,但是文件总量又是很大.普通的应用程序用来处理已经很麻烦了,或者说处理不了,这个时候需要对小文件进行一些特殊的处理——合并. 在这通过编写java应用程序实现文件的合并并上传到HDFS.整体的处理思路是,从本地加载琐碎的小文件并写到HDFS中. package study.smallfile.javaapp; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IO

A.文件上传 思路: 发送文件数据给服务器 使用post请求 必须手动设置请求头: 内容大小Content-Length & 内容类型 Content-Type 请求体:文件数据 文件上传的格式要求十分严格,必须严格遵守 由于是一次性加载文件到内存上传,所以只能用于小文件上传   B.实现 1.设置POST请求 (1)使用POST请求方法 (2)设置请求头 设置内容长度.内容类型.分割线   (3)设置请求体 NSMutableData *body = [NSMutableData data];

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

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.

一.概述 小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件.这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题.首先,在HDFS中,任何block,文件或者目录在内存中均以对象的形式存储,每个对象约占150byte,如果有1000 0000个小文件,每个文件占用一个block,则namenode大约需要2G空间.如果存储1亿个文件,则namenode需要20G空间.这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展. 其次,访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件.HDFS最初是为流式访

目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入,Kafka中的数据由业务方负责写入,这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算:另一部分数据则经由Flume存储至HDFS,用于数据挖掘或机器学习.HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”,为了保证数据计算过程中的数据完整性(计算某个小时目录中的数据时,该目录的数据全部写入完毕,且不再变化),我们在Flume中加入了如下策略:   每五分钟关闭一次正在写入的文件,即新创建文件进行数据写入.   这样的方式可以保证

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

1.先在hive-site.xml中设置小文件的标准. <property> <name>hive.merge.smallfiles.avgsize</name> <value>536870912</value> <description>When the average output file size of a job is less than this number, Hive will start an additional

小文件导致任务执行缓慢的原因: 1.很容易想到的是map task 任务启动太多,而每个文件的实际输入量很小,所以导致了任务缓慢 这个可以通过 CombineTextInputFormat,解决,主要需要设置 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize(单位byte) 2.其次是set input 文件太多,需要一个一个set ,所以花费的时间很多,导致任务启动就很慢了 这个只能提前merge好小文件,组成大文件,可能还有更好的办法,需要再研究

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

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-

原文:sql server数据库保存图片或者其他小文件 测试用sql server数据库保存图片或者其他小文件. 文件流字段用varbinary类型. static void Main() { Application.EnableVisualStyles(); Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false); AsposeHelper ah = new AsposeHelper(); //ah.extractImagesToFiles()

客户端程序通过TCP通信传送"小文件"到服务器 [c#源码分享]客户端程序通过TCP通信传送"小文件"到服务器 源码  (不包含通信框架源码,通信框架源码请另行下载) 上一篇文章写了如何通过TCP通信发送图片到客户端,有朋友问如何传送文件,本文将就如何发送文件进行探讨. 对于比较小的文件,可以把文件转化成字节形式,用契约类包装一下,服务器收到后,再把字节转化成文件即可,这也是本文中实现的方式,这种方式的优点是比较简单灵活,缺点是不适合大文件的发送,也不能显示文件发送