Python作为一门程序设计语言,在易读、易维护方面有独特优势,越来越多的人使用 Python 进行数据分析和处理,而 Pandas 正是为了解决数据分析任务而创建的,其包含大量能便捷处理数据的函数和方法,使得数据处理变得容易,它也是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。但是 Pandas 是个内存的类库,用于处理小数据(能放入内存)没问题,对于大数据(内存放不下)就没有那
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2023-07-26 19:33:27
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1,在需要对大量小文件进行移动或复制时,用cp、mv都会显得很没有效率,可以用tar先压缩再解压缩的方式。2,在网络环境中传输时,可以再结合nc命令,通过管道和tcp端口进行传输。nc和tar可以用来快速的在两台机器之间传输文件和目录,比ftp和scp要来得简单的多。由于nc是一个超轻量的命令,所以一般busybox都会集成它。当一个linux终端,比如linux pda,通过usblan的方式连
FreeBSD删除文件缓存,在负载方面FreeBSD比CentOS好很多很多。#!/bin/sh
if [ ! -s /tmp/dir.dat ];then
find /home/www/web/cache -type d > /tmp/dir.dat
fi
mkdir /var/tmpdir
DIRS=`cat /tmp/dir.dat`
for i in $DIR
原创
2014-05-15 16:30:29
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磁盘空间报警,经查是某PHP项目runtime目录下的debug目录有大量碎文件,大概600G,用rm 根本删不动,用lsof | grep delete 也没有程序占用,最后用rsync a delete kong/ debug/ 解决的,先mkdir kong,后执行命令,空间逐步恢复。 附:几
原创
2021-10-22 09:44:46
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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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HDFSHDFS产生的背景数据量越来越大,一个操作系统中存不下所有的数据,那就需要分配到多个操作系统的磁盘上,但是由不好进行管理,因此就需要一个系统来管理多个机器上的文件,这就是分布式文件管理系统,HDFS是一种分布式管理系统。HDFS定义HDFS就是Hadoop Distribute File System,他适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析和大数据,可以构建
在单个目录存放超过上百万的文件时,对大部分的OS都是一个挑战,目录的浏览就是一个非常难以忍受的事情。所以针对海量小文件的应用场景,能够使用nosql数据库时,尽量使用如redis之类的nosql数据库.在非使用文件系统来存储管理海量小文件的情况下,尽量使用以下原则来进行管理尽可能使用目录分批存储,避免单目录文件数量过万文件系统最好使用XFS,XFS的inode数量是ext4的10倍以上如果不小心遇
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2023-06-30 11:18:14
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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 have lots of them (otherwise you wouldn’t turn to Hadoop)),这
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,ZKFC。 简单来说,HDFS数据的文件元信息,包括位置、大小、分块信息等,都是保存在NameNod ...
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2021-10-27 14:02:00
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rm -rf ./* 已经不能满足需要,使用rsync的方式删除小文件 删除目录 mkdir empty rsync --delete-before -d empty/ app/ rm -rf app/ # 参数 --delete-before 接收者在传输之前进行删除操作 -r recurse i ...
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2021-09-21 19:56:00
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# Spark读取大量小文件
在大数据处理中,常常会遇到需要处理大量小文件的情况。传统的文件系统在处理大量小文件时效率较低,因为每个文件都需要进行磁盘的读取和寻址操作。而Spark提供的分布式计算框架可以高效地处理大量小文件。
## Spark简介
Spark是一个开源的大数据处理框架,提供了灵活和高效的分布式计算功能。Spark的主要特点是内存计算和容错机制,可以加速大数据处理的速度。
原创
2023-08-29 08:27:12
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# 如何实现Java压缩大量小文件
## 概述
作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何在Java中实现对大量小文件进行压缩。这个过程分为几个步骤,我将为你详细解释每一步需要做什么,并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 指定待压缩的文件夹
指定待压缩的文件夹 --> 遍历文件夹下的所有文件
遍历文件夹下
# Hbase存储大量小文件
Hbase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库,它是基于Google的Bigtable模型实现的。Hbase在处理大量小文件时表现出色,这使得它成为处理大规模数据集的理想选择。本文将通过代码示例和图表,详细介绍Hbase如何存储大量小文件。
## Hbase存储架构
Hbase的存储架构基于HDFS(Hadoop Distributed File Syste
HRegoin Server上的storefile文件是被后台线程监控的,以确保这些文件保持在可控状态。磁盘上的storefile的数量会随着越来越多的memstore被刷新而变等于来越多——每次刷新都会生成一个storefile文件。当storefile数量满足一定条件时(可以通过配置参数类调整),会触发文件合并操作——minor compaction,
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2023-07-14 22:16:36
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按照《Unix网络编程》的划分,IO模型可以分为:阻塞IO、非阻塞IO、IO复用、信号驱动IO和异步IO,按照POSIX标准来划分只分为两类:同步IO和异步IO.同步IO和异步IO如何区分呢?首先一个IO操作其实分成了两个步骤:发起IO请求和实际的IO操作,同步IO和异步IO的区别就在于第二个步骤是否阻塞,如果实际的IO读写阻塞请求进程,那么就是同步IO,因此阻塞IO、非阻塞IO、IO服用、信号驱
在Linux下使用
"rm -rf *" 试图删除非常大量的小文件时,可能会报类似下边的错误: /bin/rm:
Argument list too long. 这是因为通配符"*"在执行时会被每个匹配的文件名来替换,例如“rm
-rf file1 file2 file3 file4″。系统只分配了一个比较小的缓冲区用来对这个列表进行排序,如果这个
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精选
2015-06-11 02:17:05
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from ProjectUtil.usingModuleTOMODIFY import getNow from pymongo import MongoClient # mongo key host, username, password = '10.14.14.12', 'ain', 'ad' uri = "mongodb://%s:%s@%s" % (username, passwor...
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2018-12-18 09:59:00
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1.usage[code lang="xml"]1.usage[code lang="xml"][hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop archivea
原创
2022-10-28 06:55:10
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使用python创建大量的测试小文件
原创
2019-06-21 14:28:43
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原创
2022-11-11 19:52:40
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