由于HDFS会在NameNode中存储元数据，而元数据是存在于内存中，所以HDFS是不适合用来存储小文件的。针对存在的问题，在HDFS可以进行小文件合并的操作1、小文件合并1.1、命令行操作
appendToFile命令，将本地文件上传到HDFShadoop fs -appendToFile 需要合并的文件（本地） HDFS文件系统路径
# 举例：将本地/root/a.txt，/root/b.tx
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2023-08-16 17:42:16
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Hadoop有几个组件:
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NameNode
Hadoop 在分布式计算与存储中都采用 主/从结构。分布式存储被称为 HDFS.
NameNode 位于 HDFS 的主机端，它指导从机端的DateNode 执行底层的数据传输.
NameNode跟踪文件如何被划分，以及这些
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2024-03-10 18:17:34
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在进行开发的时候，需要在每个页面进行盖章import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import uk.ltd.getahead.dwr.util.Logger;import com.low...
原创
2023-04-19 03:03:25
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InputFormat介绍当我们编写MapReduce程序的时候，都会进行输入格式的设置，方便hadoop可以根据设置得文件格式正确的读取数据进行处理，一般设置代码如下:job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)通过上面的代码来保证输入的文件是按照我们想要的格式被读取，所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读
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2023-09-01 08:30:02
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hadoop会对原始输入文件进行文件切割，然后把每个split传入mapper程序中进行处理，FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方法是有不同的
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2023-09-08 21:48:39
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目录1.3 Apache Hadoop的重要组成1.3 Apache Hadoop的重要组成Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算框架)+Yarn(资源协调框架)+Common模块Hadoop HDFS：（Hadoop Distribute File System ）一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统比如：100T数据存储， “分而治之” 。分：拆分-->
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2023-07-31 17:42:37
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import pandas as pd import numpy as np # 读取全部数据，使用默认索引 data = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx') # 修改异常值 data.loc[data.交易额
原创
2021-07-21 16:22:13
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文件的分割与合并（Java）一、文件分割实现思想 1、设置分割文件（块）的大小； 2、通过输入流获取源文件的大小； 3、根据1、2步的计算结果计算出分割后的文件个数（源文件的大小 / 设置分割文件的大小 ，如果设置的文件大小大于源文件的大小，接下来判断1、2步计算结果，如果余数为0，则文件个数为商值
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2023-08-15 21:55:41
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有时需要在B, G, R通道图像上单独工作。在这种情况下，需要将BGR图像分割为单个通道，或者在其它情况下
原创
2022-06-01 17:37:47
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今天又利用空闲时间对它进行了一些错误修改与功能改进。因本人小白一个，故代码未作优化及过多测试，大家轻喷哈。提示：本工具只支持.xlsx类型的文件。
实际工作中，经常遇到各种表格的拆分与合并的情况，如果少量表手动操作还可以，如果存在几十上百张表，最好用Python实现自动化处理。
原创
2024-04-16 09:42:00
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拆分文件在我文件目录下的的一个文件 拆分后 合并后具体代码 + 详细注释package com.java.ioFileTest;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import jav
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2023-07-19 00:50:23
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1. Mapper 与数量对于一个默认的MapReduce Job 来说，map任务的数量等于输入文件被划分成的分块数，这个取决于输入文件的大小以及文件块的大小（如果此文件在 HDFS中）。但是对于 reduce的任务，并不会自动决定reducer数目的大小，若未指定，则默认为1。例如： 但单个reducer任务执行效率不尽人意，在实际场景中会将它设置为一个较大的
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2023-12-01 19:11:28
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Pandas批量拆分与合并Excel文件：1. 将一个大Excel等分，拆成多个Excel；2.将多个小Excel合并并标记来源
原创
2023-07-09 08:32:05
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上次做个项目，有个客户说ArcIMS为什么不把数据缓存一下，相同的请求如果地图没变，直接在缓存里读出来就行了。每次都跑呀跑的。。。。 我很无奈的回答他：人每次操作时候位置很难相同的，如果这样做的话，服务器就需要无穷的资源。 后来想想，其实不对。虽然操作是随意的，但我们可用在这个基础上作规则化，只要不影响用户体验就可用了。  
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2024-06-13 07:13:07
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在日常办公和数据处理中，PDF文档因其稳定性和通用性而广泛应用。然而，我们经常会遇到需要将多个PDF报告合并成一份完整文档，或者将一份冗长的合同拆分成多个独立章节的情况。手动操作这些任务不仅耗时，而且容易出错。幸运的是，Python作为一种强大的自动化工具，能够帮助我们高效地解决这些问题。
时间范围分区拆分create table emp (id number(6) not null,hire_date date not null)partition by range(hire_date)(partition p_1998 values less than (to_date('1998
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2017-05-30 18:31:00
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