参数: polygon_fc 面要素类 area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 给定两个参数即可,这回没有注释. #polygon_fc 面要素类 #area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 polygon_fc="C:\Users\Administrator\Desktop\yang\New Folder\Export_Output_4.shp" area_limit=4000 fieldList=arcpy.ListFields(polygon_fc) f

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

Hive的后端存储是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.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

ArcGIS自定义工具箱-字段合并 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 目的:用指定字符合并两个字段 用例:湖南/长沙=>湖南省长沙市 数据源: 使用方法: 结果: 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; 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 or

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式有以下好处: 1). 支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优)2). 本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的.3). 难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务

当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1.  在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.  在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

arcgis中的Join(合并连接)和Relate(关联连接) 一.区别 1.连接关系不一样. Relate(关联连接)方式连接的两个表之间的记录可以是“一对一”.“多对一”.“一对多”的关系 Join(合并连接)方式连接的两个表之间的记录只能是“一对一”.“多对一”的关系,不能实现“一对多”的合并. 2.显示不一样. Relate实现两个表连接后,外观任然是两个独立的表,一个表的记录进入选择集时,另一个表中的记录也同步进入选择集.分别显示在各自的窗口中. join实现两个表连接后,被连接的表合

文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

 在有的时候,我们的数据中可能会有许多细小的图斑,这些并不是我们想要的,需要将它们合并到周围的图斑中,如果一个一个手动合并,那工作量之大简直不敢想象.现在借助ArcGIS的Eliminate工具可以很轻松的完成这个工作.该工具可以将选中的多边形合并到周围边大的多边形当中去.使用该工具的前提条件是图层中必须有选择集存在. 以前不知道这种工具的存在,一直使用java编辑dbf文件来处理,这样很不好控制. 操作步骤: ①在待融合的图层中选择待融合集合: ②打开Eliminate工具: 制定输入要素

已知数据:底图图斑A,更新图斑B 使用软件:ArcMap 要求:将B于A合并为一个图斑.A与B不能重叠,重叠处以A为基准切割B图斑. 下面开始操作: 1. 将数据集中的图斑A.B添加到数据框内   打开腾讯新闻,查看更多图片 > 2. 右击数据集新建拓扑全选-两个图斑   添加规则为A不能与B重叠   3. 将生成的拓扑添加导数据框查看错误   我们发现有四处拓扑错误,为B与A有重叠的部分.如果我们一个一个修改一来操作繁琐,二来在重叠图斑数量较多的情况下不易节省时间. 这里我们分享一个小技巧.

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

项目背景 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),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小文件是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, 我们要先了解一下 hadoop 处理小文件的各种方案,然后

set hive.execution.engine=mr; --在 map-reduce 作业结束时合并小文件.如启用,将创建 map-only 作业以合并目标表/分区中的文件. set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.rcfile.block.level=true; --合并后所需的文件大小.应大于 hive.merge.smallfiles.avgsize.(8G) ; --当作业的平均输出文件大小小于此属性的值时,Hive 将启动额外

1.使用mr进行合并 2.使用getmerge 将文件拉取到本地,再上传到hdfs,注意nl参数 3.使用appendToFile 4.使用hadoop提供的打包压缩技术 Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile … ] [-getmerge [-nl] ] hdfs dfs -getmerge -nl /user/hive/warehouse/achi/20* /data/t1.txt

背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍.如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率. 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1.生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key,内容为value放入SequenceFile中 //第一个参数是需要打包的目录,第二个参数生成的文件路径和名称 private static void combineToSequenceF

描述 这个示例创建一个地图并ArcGIS Online增加连个图层到地图.ArcGIS Online是由ESRI体提供的一组切片地图服务,可以用来通过高质量的地图和数据增强应用.这个示例增加影像和运输层来创建一个基础地图.可以将示例作为开始点并在上面增加自己的图层. 由于ArcGIS Online图层是cached的,因此通过ArcGISTiledMapServiceLayer表示. 图层顺序由map.addLayer方法调用的顺序决定.第一个被增加的图层被放置在下方.后来的图层放置在上面.在这

描述 这个示例加入一个通过ArcGISTiledMapServiceLayer表示的cachedArcGIS Server地图服务,和一个通过ArcGISDynamicMapServiceLayer表示的非缓存服务到同一个地图. 图层顺序由map.addLayer方法调用的顺序决定.第一个被增加的图层被放置在下方.后来的图层放置在上面. 在这个示例中,动态图层被在切片图层的上面.动态图层放置在切片图层上方是常用的方案,因为基础地图数据通常适合用ArcGIS Server的地图缓存而覆盖图经常需要