来自:http://blog.csdn.net/dandingyy/article/details/7490046 众所周知,Hadoop对处理单个大文件比处理多个小文件更有效率,另外单个文件也非常占用HDFS的存储空间.所以往往要将其合并起来. 1,getmerge hadoop有一个命令行工具getmerge,用于将一组HDFS上的文件复制到本地计算机以前进行合并 参考:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/hdfs_shell.ht

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

场景 合并小文件,存放到HDFS上.例如,当需要分析来自许多服务器的Apache日志时,各个日志文件可能比较小,然而Hadoop更合适处理大文件,效率会更高,此时就需要合并分散的文件.如果先将所有文件合并,在复制上传到HDFS上的话,需要占用本地计算机的大量磁盘空间.采取在向HDFS复制上传文件的过程中将小文件进行合并,效果会更好. 开发一个PutMerge程序,用于将合并文件后放入HDFS. 命令getmerge用于将一组HDFS文件在复制到本地计算机一起进行合并. 分析 文件的上传和下载就是

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

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

hadoop对于压缩文件的支持及算法优缺点   hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心. 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压. 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 多文件 可分割性 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 不 不 gzip gzip DEFLATE .gz 不 不 ZIP zip

Hadoop基础-镜像文件(fsimage)和编辑日志(edits) 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. 一.查看日志镜像文件(如:fsimage_0000000000000000767)内容 1>.镜像文件的作用 通过查看上面的XML文件,可以明显的知道镜像文件是存放的是目录结构(你也可以理解是一个树形结构),文件属性等信息,说到这就不说不提一下镜像文件的md5校验文件了,这个校验文件是为了判断镜像文件是否被修改.fsimage文件是namenode中关于元数据的

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. 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 h

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

转载:https://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/22/2465580.html hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心. 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压. hadoop对每个压缩格式的支持,详细见下表:  压缩格式  工具  算法  文件扩展名  

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

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

CDN的combo技术能把多个资源文件合并引用,减少请求次数.比如淘宝的写法: <link rel="stylesheet" href="//g.alicdn.com/msui/sm/0.6.2/css/??sm.min.css,sm-extend.min.css"> <script type='text/javascript' src='//g.alicdn.com/msui/sm/0.6.2/js/??sm.min.js,sm-extend.m

可以使用cat命令,有两种实现的方式,一种将两个文件合并的到一个新的文件,另一种将一个文件追加到另一个文件的末尾. 方法一:使用cat命令从文件中读入两个文件,然后将重定向到一个新的文件.这种方法可以一次性合并任意多个文件.用法示例:将file1.txt和file2.txt合并到file.txt$ cat file1.txt file2.txt > file.txt 方法二:只使用cat命令读入一个文件,然后使用>>将文本流追加到另一个文件的末位.用法示例:将file1.txt追加到fi

上次简单介绍了下Qbuild的特点和配置,其实实现一个自动化工具并不复杂,往简单里说,无非就是筛选文件和处理文件.但Qbuild的源码也并不少,还是做了不少工作的. 1. 引入了插件机制.在Qbuild中称作模块,分为任务处理模块(如合并.压缩等处理)和文本处理模块(如内容添加和替换等处理),一个任务处理模块可以有多个文本处理模块.任务和文本处理模块均可以按指定的顺序执行,可以指定要执行的模块.每个任务的配置可以继承或覆盖全局配置,既保证了简洁,也保证了灵活. 2. 文件筛选支持通配符(*和**

源文档 <http://www.jb51.net/article/32834.htm> 在Web项目的开发中,js,css文件会随着项目的开发变得越来越多,越来越大,这就给给性能方面带来一些问题;解决该问题的一个好的方法就是合并js,css文件需要了解的朋友可以参考下 在Web项目的开发中,js,css文件会随着项目的开发变得越来越多,越来越大,这就给给性能方面带来一些问题,如,页面引入的的js,css越多的话,那么对就增加了http请求数,解决该问题的一个好的方法就是合并js,css文件.

我在项目使用了AngularJS框架,用RequireJS做异步模块加载(AMD),在做文件合并压缩时,遇到了一些坑,有些只是解决了,但不明白原因. 那些坑 1. build.js里面的paths必须跟main.js里面的保持一致. 这个build.js就是r.js使用的配置文件,而main.js就是RequireJS的main文件.在合并压缩时候,build.js文件里面也需要写paths,而且还是跟main.js一样,我很奇怪为什么就不能识别main里面的require.config的pat

最近在思考前端js文件该如何合并,当然不包括不能合并文件,而是我们能合并的文件,想了想应该也只有三种方式. 三个方式如下: 1. 一个大文件,所有js合并成一个大文件,所有页面都引用它. 2. 各个页面大文件,各自页面合并生成自己所需js的大文件. 3. 合并多个共用大文件,根据实践情况合并出多个共用js文件,每个页面引用多个共用大文件. 另外在我看来,合并有两个目的: 1. 为了减少请求数. 2. 代码安全考虑(文件分得越多,越容易被人看清). PS:注意我说的不是压缩混淆,只是合并 1. 一