HDFS中文件的压缩与解压 文件的压缩有两大好处:1.可以减少存储文件所需要的磁盘空间:2.可以加速数据在网络和磁盘上的传输.尤其是在处理大数据时,这两大好处是相当重要的. 下面是一个使用gzip工具压缩文件的例子.将文件/user/hadoop/aa.txt进行压缩,压缩后为/user/hadoop/text.gz 1 package com.hdfs; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.io.InputStream; 5 import

C#实现通过Gzip来对数据进行压缩和解压 internal static byte[] Compress(byte[] data) { using (var compressedStream = new MemoryStream()) { using (var zipStream = new GZipStream(compressedStream, CompressionMode.Compress)) { zipStream.Write(data, , data.Length); return

前言 在当今每日信息量巨大的社会中,源源不断的数据需要被安全的存储.等到数据的规模越来越大的时候,也许瓶颈就来了,没有存储空间了.这时候怎么办,你也许会说,加机器解决,显然这是一个很简单直接但是又显得有些欠缺思考的办法.无谓的加机器只会带来无限上升的成本消耗,更好的办法应该是做到更加精细化的数据存储与管理,比如说非常典型的冷热数据的存储.对于巨大的长期无用的冷数据而言,应该用性能偏弱,但是磁盘空间富余的机器存,热数据则反之.数据的分类存储一定会带来数据的同步问题,假若我有2套集群,1个是线上的正

如果解决ios怎样实现快速将显卡中数据读出压缩成视频在cocos2dx扩展开发中 手机平台性能是个关键问题. 压缩视频分成3个步骤: 读取显卡数据, 使用编码器压缩,保存文件. 使用libav 压缩的时候,软件编码器效率不够,在itouch5上面只能做到5-6 fps. 因此使用ios平台自带的AVFoundtion库来做,硬件加速编码,具体做法参考 http://stackoverflow.com/questions/9661259/record-the-drawing-as-a-m4v-vi

wcf传输Dataset大数据量 -压缩(一) 由于WCF不能传输DataTable(不能序列化),所以更多项目中都会使用DataSet作为查询集合的首选返回类型,但是由于DataSet会生成很多的状态信息等,所以DataSet体积也会变大,有几种改变DataSet大小的方法. 1.将DataSet的RemotingFormat属性设置为Binary (默认是xml)  <=>  2.使用开源的压缩组件“ICSharpCode.SharpZipLib.dll”进行压缩 <=> 不言

  综述 许多信息资料都或多或少的包含一些多余的数据.通常会导致在客户端与服务器之间,应用程序与计算机之间极大的数据传输量.最常见的解决数据存储和信息传送的方法是安装额外的存储设备和扩展现有的通讯能力.这样做是可以的,但无疑会增加组织的运作成本.一种有效的解决数据存储与信息传输的方法是通过更有效率的代码来存储数据.这篇文章简要的介绍了数据的压缩与解压缩,并展示了用java.util.zip包来实现数据的压缩与解压缩是多么的方便与高效. 当然用诸如WinZip,gzip,和Java压缩(或jar)

简介:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 一.查看hdfs数据查看,参考 [root@hadoop001 opt]# hadoop fs -text emp.txt /data/emp.txt yangyamei doctor z

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

Hdfs数据备份 一.概述 本文的hdfs数据备份是在两个集群之间进行的,如果使用snapshot在同一个集群上做备份,如果datanode损坏或误操作清空了数据,这样的备份就无法完全保证数据安全性.所以选择将hdfs里面的数据备份到另外的地方进行存储,选择hadoop的分布式复制工具distcp.将集群的数据备份到一个制作备份使用的集群,不要怕浪费资源,因为只是做备份使用,所以配置不要求太高,并且可以只是用一个节点接收数据.平常的话此服务器可以跑其他的任务,只有在备份的时间周期内才会有备份任务

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

使用MapReduce将Mysql数据导入HDFS代码链接 将HDFS数据导入Mysql,代码示例 package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

注意代码中的注释部分,这里设置是专门针对gzip的,缺少了就不行了,gzip压缩格式和其他格式的区别就在这里. Bytef 就是 unsigned char,uLong就是 unsigned long,这些别名的设置都在zconf.h文件里面. 这里压缩和解压缩的数据都可以用java的GZIPInputStream和GZIPOutputStream来对应解压缩和压缩. 代码片 #ifndef GZIP_H #define GZIP_H #include "zlib/zlib.h" /*

hadoop 之hdfs数据块修复方法: .手动修复 hdfs fsck / #检查集群的健康状态 hdfs debug recoverLease -path 文件位置 -retries 重试次数 #修复指定的hdfs数据块.也就是关闭打开的文件. 检查坏块: hadoop fsck /user -files -blocks -locations 检查是否有数据块正在写入: hadoop fsck /user openforwrite

HDFS数据清理一些办法: datanode数据做reblance清理临时目录.日志目录文件全量分区表历史分区清理使用lzo,orc格式进行数据压缩清理或者归档历史冷数据增加datanode横向扩容附上自动清理目录下过期的文件 #!/bin/bashsource ~/.bash_profile # 将待检测的目录(可以为多个)加载至数组中yarn_log_dir=/app-logs/spark/logsspark_log_dir=/spark-historyspark2_log_dir=/spa

楔子 尽管现代计算机系统的存储能力日益增长,但生成数据的增长是永无休止的. 无损(lossless)压缩算法以压缩或解压缩数据花费的时间来换取存储数据所需要的空间,以弥补存储能力的不足. Python为最流行的一些压缩库提供了接口,从而能使用不同压缩库读写文件. zlib和gzip提供了GNU zip库,另外bz2允许访问更新的bzip2格式.这些格式都处理数据流而不考虑输入格式,并且提供的接口可以透明地读写压缩文件.可以使用这些模块来压缩单个文件或者数据源标准库还包括一些模块来管理归档(arc

软件下载 Oracle Big Data Connectors:ODCH 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/bdc/big-data-connectors/downloads/index.html Jave SE 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6u38-downloads-1877406.html Oracle11g下载地址: Oracle Enter

1. hdfs 文件   {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

数据块重分布sbin/start-balancer.sh -threshold <percentage of disk capacity>percentage of disk capacityHDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

http://liuxin1982.blog.chinaunix.net/uid-24485075-id-3523032.html 压缩理念 通过提高CPU利用率和节约成本,降低数据库容量及I/O负载,从而使数据吞吐率得到显著提高. 压缩原理 压缩表减少了磁盘上数据库的大小,使得用户不必频繁地操作写入和读取便可以访问数据.对于 InnoDB的工作量以及传统的用户表而言(特别是在某些读取密集型的应用中,内存有足够的空间存储常用数据),数据压缩不仅大大减少了数据库所需的存储空间,而且还减少了 I/O