在Win10系统下，很多用户发现我们如果复制大文件那么速度还是比较快的，但是如果复制一些小文件那么复制过程会变的很慢，这是由于win10中复制粘贴使用的是单线程，复制完一个文件再复制第二个，这样的话在复制小文件时并不能有效的利用系统性能，其实在win10中有一个多线程复制工具Robocopy 可以快速复制小文件。不过由于是命令行方式操作，下面小编提供下操作方法。Robocopy工具位于C:\Win
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2024-04-18 09:16:23
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rsync介绍sync同步：刷新文件系统缓存，强制将修改过的数据块写入磁盘，并且更新超级快。一般重启系统前执行sync命令 async：将数据先缓存在缓冲区，再周期性（一般是30s）的去同步到磁盘 。性能好，但是不能保证数据的安全性 rsync：远程同步，remote synchronous。用于在本地或与远程主机间进行文件或目录备份。相比较scp等工具，rsync有以下优点：速度：除首次全拷贝外
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2024-07-18 06:06:52
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进行以下两步操作即可：1、第一步：创建空的文件夹： mkdir /tmp/blank2、第二步：执行以下命令：rsync --delete-before -d /tmp/blank/ /home/stormnode/store/html/new/也可以使用并行rm命令删除parallel rm -rf dir/{} ::: `ls -f dir/`Linux 快速删除大量小文件方法当我们
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2024-04-29 10:07:02
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2021-10-20 15:43:00
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生产环境的一台服务器硬盘有问题，需要更换服务器，其中有16480个小文件，总共11G左右的数据需要迁移，数据中断限制在5分钟内，拷贝数据必须限制到2分钟之内完成尝试过用nfs、scp的方法时间消耗都比较长，最后决定用nc，2分钟之内搞定，简单记录下过程1、新服务器1000M以太网# ethtool em1Settings for em1:
Supported port
原创
2017-03-24 09:34:38
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文件复制软件评测：FastCopy、TeraCopy、ExtremeCopy、Supercopier引言前段时间LYcHEE一直在忙软件代理的事情，越发意识到自己许久未投身于纯粹的软件评测中了。正好这几天需要迁移备份笔记本上的数据至移动硬盘，发现文件复制软件仍是人们日常生活中最常用的软件之一，续而感足，比如：不支
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2023-07-20 10:08:05
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文件复制软件评测：FastCopy、TeraCopy、ExtremeCopy、Supercopier作者: LYcHEE 日期: 2013-08-19 分类: TC/文件管理, 系统工具 标签: 作者：LYcHEE引言前段时间LYcHEE一直在忙软件代理的事情，越发意识到自己许久未投身于纯粹的软件评测中了。正好这几天需要迁移备份笔记本上的数据至移动硬盘，发现文件复制软件仍是人们日常生活中最
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精选
2013-10-14 08:41:22
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在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
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SparkSql在执行Hive Insert Overwrite Table 操作时 ，默认文件生成数和表文件存储的个数有关，但一般上游表存储个数并非下游能控制的，这样的话得考虑处理小文件问题。小文件产生原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 ，spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小
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2023-08-14 13:19:21
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1.大量小文件影响 NameNode存储着文件系统的元数据，每个文件、目录、块大概有150字节的元数据，因此文件数量的限制也由NameNode内存大小决定，如果小文件过多则会造成NameNode的压力过大，且hdfs能存储的数据量也会变小2.HAR文件方案 本质启动mr程序，需要启动yarn 用法：archive -archiveName <NAME>.har -p <
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2023-07-14 19:38:21
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hive优化二. 小文件的处理方式2.1. HDFS上现存的小文件问题 : HDFS集群上目前存在的大量小文件解决 : 不定期调用HDFS和sync()方法 和 append()方法, 整理小文件生成大文件2.2. MapReduce上的小文件上面已经描述过，一个文件对应启动一个mapTask，则小文件太多，会带来相应的很多问题。处理方式如下:2.2.1. Hadoop Archive(略)2.2
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2024-02-19 13:01:46
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我们知道，HDFS 被设计成存储大规模的数据集，我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据（比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上）全部都是由 NameNode 节点维护，为了达到高效的访问，NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条信息大
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2023-08-08 15:55:52
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scp实现两个远程主机之间的文件复制 scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt // 拉 pull scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello....
原创
2021-05-31 18:53:24
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scp实现两个远程主机之间的文件复制 scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt // 拉 pull scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello....
原创
2022-02-24 17:59:31
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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1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。
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2023-07-24 11:26:03
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HDFS存储小文件的弊端： 每个文件均按照块存储，每个块的元数据存储在Namenode的内存中，因此HDFS的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量小文件会消耗NameNode中的大部分内存。在后期大量的小文件如果不做处理的话，在进行mr运算时会开启大量的mapTask任务，每个小文件会开启独立的mapTask任务，造成资源的浪费。 但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关
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2023-07-12 12:37:05
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一、hive小文件 Hive的数据存储在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。HDFS主要分为NameNode，DataNode，SecondaryNameNode。 简单来说，HDFS数据的文件元信息，包括位置、大小、分块
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2023-08-18 23:03:56
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flume----HDFS sink 启动时产生大量小文件处理办法 1.问题背景通过flume直接上传实时数据到hdfs，会常遇到的一个问题就是小文件，需要调参数来设置，往往在生产环境参数大小也不同1.flume滚动配置为何不起作用？2.通过源码分析得出什么原因？3.该如何解决flume小文件？2. 过程分析接着上一篇，本人在测试hdfs的sink，发现sink端的文件滚动配置项起不到任何作用，配
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2024-04-19 09:02:34
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1.存储大量小文件存在的问题大量小文件的存在势必占用大量的 NameNode 内存 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条记录大约占用150字节的内存空间(该大小与文件、目录及文件块的大小无关)，namenode的内存就会成为HDFS 的横向扩展能力的一个限制因素。如果我们使用 MapReduce 任务来处理这些小文件，因为每个 Map 会处理一个
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2023-07-12 14:47:41
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问题使用spark sql执行etl时候出现了，最终结果大小只有几百K或几M，但是小文件一个分区有上千的情况。运行spark sql 效率比较低危害：hdfs有最大文件数限制浪费磁盘资源（可能存在空文件）；hive中进行统计,计算的时候,会产生很多个map,影响计算的速度。解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法val rdd2 = rdd1.coa
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2024-06-11 12:57:39
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