贴一个脚本这个脚本是rsync远程同步使用的一个脚本 rsync -avz --progress --exclude .git /Users/piperck/Desktop/gogogo/x piperck@:/home/piperck/project 在mac下配合fswatch使用可以达到监控文件变化,然后进行远程同步的目的. fswatch -o /Users/piperck/Desktop/gogogo/x | -n -I {} rsync -avz --progress --exclu

一.小文件优化 1.Mapper类 package com.css.combine; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /** * 思路? * wordcou

小文件背景知识 小文件定义 分布式文件系统按块Block存放,文件大小比块大小小的文件(默认块大小为64M),叫做小文件. 如何判断存在小文件数量多的问题 查看文件数量 desc extended + 表名 判断小文件数量多的标准 1.非分区表,表文件数达到1000个,文件平均大小小于64M2.分区表: a) 单个分区文件数达到1000个,文件平均大小小于64M,               b) 整个非分区表分区数达到五万 (系统限制为6万) 产生小文件数量多的主要原因 1.表设计不合理导致:

假设我们在目录 /tmp/to_delete 下有很多小文件 a1 a2 a3 f1 f2 f3 现在我们想快速的删除f 开头的文件. 如果文件量大,用rm 可能会失败,而且会很慢, 所以用rsync. 步骤如下: 创建一个空目录 mkdir /tmp/some 输入命令 rsync --delete-before -d --include="f*" --exclude="*" /tmp/some/ /tmp/to_delete/ 通过以上步骤,可以快速的删除/tm

我们知道,大部分Spark计算都是在内存中完成的,所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张,CPU,网络带宽,内存.Spark的性能,想要它快,就得充分利用好系统资源,尤其是内存和CPU.有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用,例如将小文件进行合并的操作. 一.问题现象 我们有一个15万条总数据量133MB的表,使用SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info全表查询耗时3min,另外一个500万条总数

1.先在hive-site.xml中设置小文件的标准. <property> <name>hive.merge.smallfiles.avgsize</name> <value>536870912</value> <description>When the average output file size of a job is less than this number, Hive will start an additional

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

前言 将文件从一台计算机同步或备份到另一台计算机的快速简便的方法是使用rsync.我将介绍通常用于备份数据的命令行选项,并显示一些选项以极大地将传输速度从大约20-25 MB / s加快到90 MB / s以上! rsync的简短描述 rsync协议能够有效地在计算机之间同步文件.它仅通过传输更改的文件来完成此操作,除此之外,它还尝试仅传输本地文件和远程文件之间的差异,以进一步最小化传输的数据大小.底层数据传输使用Secure Shell或  SSH保护,这增加了另一层计算开销来安全地加密数据,

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

海量小文件存储(简称LOSF,lots of small files)出现后,就一直是业界的难题,众多博文(如[1])对此问题进行了阐述与分析,许多互联网公司也针对自己的具体场景研发了自己的存储方案(如taobao开源的TFS,facebook自主研发的Haystack),还有一些公司在现有开源项目(如hbase,fastdfs,mfs等)基础上做针对性改造优化以满足业务存储需求: 一. 通过对若干分布式存储系统的调研.测试与使用,与其它分布式系统相比,海量小文件存储更侧重于解决两个问题: 1.

目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入,Kafka中的数据由业务方负责写入,这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算:另一部分数据则经由Flume存储至HDFS,用于数据挖掘或机器学习.HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”,为了保证数据计算过程中的数据完整性(计算某个小时目录中的数据时,该目录的数据全部写入完毕,且不再变化),我们在Flume中加入了如下策略:   每五分钟关闭一次正在写入的文件,即新创建文件进行数据写入.   这样的方式可以保证

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

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 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

FIS(Front-end Integrated Solution ),是百度的前端集成解决方案.最近几天在研究前端构建的东西,就顺便了解了下,果断各种高大上,可以到FIS官网围观感受一下.如果对fis还不熟悉的童鞋,可以跑下官网的小demo体验一下. 好了,这篇文章不是fis的科普文,官方文档已经挺详细了.这里主要讲下FIS单文件编译的优化(optimize)环节. FIS单文件编译-optimize FIS详细运行原理这里不展开,有兴趣的可以看下官方文档.我们只是简单地看下单文件编译的其中一

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

rsync+inotify文件同步 在服务器中,通常结合计划任务.shell脚本来执行本地备份.为了进一步提高备份的可靠性,使用异地备份也是非常重要的,利用rsync工具,可以实现快速.高效的异地备份.本篇博客将配置rsync+crond实现定时备份.配置ssh+rsync+inotify实现触发式备份 rsync概述 rsync(Remote Sync,远程同步)是一个开源的快速备份工具,适用于异地备份.镜像服务器等.作为一种最常用的文件备份工具,往往是Linux和UNIX系统默认安装的基本组

进行以下两步操作即可: 1.第一步:创建空的文件夹: mkdir  /tmp/blank 2.第二步:执行以下命令:rsync --delete-before -d /tmp/blank/ /home/stormnode/store/html/new/ Linux 快速删除大量小文件方法     当我们在linux系统中要删除数万或者数十万甚至数百万的文件时使用rm -rf *就不太好用,因为要等待很长一段时间.在这种情况之下我们可以使用linux系统命令rsync来巧妙的处理.rsync实际上

1.hive.merge.mapfiles,True时会合并map输出.2.hive.merge.mapredfiles,True时会合并reduce输出.3.hive.merge.size.per.task,合并操作后的单个文件大小.4.hive.merge.size.smallfiles.avgsize,当输出文件平均大小小于设定值时,启动合并操作.这一设定只有当hive.merge.mapfiles或hive.merge.mapredfiles设定为true时,才会对相应的操作有效.5.m

小文件处理(自定义InputFormat) 1.需求分析 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.将多个小文件合并成一个文件SequenceFile,SequenceFile里面存储着多个文件,存储的形式为文件路径+名称为key,文件内容为value. 2.数据准备 one.txt yongpeng weidong weinan sanfeng luozong xiaoming two.txt longlong

"+++++++++++++++ LOSF 海量小文件存储和优化方案 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++"一.问题产生原因以及解决思路: 对于LOSF而言,IOPS/OPS是关键性能衡量指标,造成性能和存储效率低下的主要原因包括元数据管理.数据布局和I/O管理.Cache管理.网络开销等方面. 从理论分析以及上面LOSF优化实践来看,优化应该从元数据管理.缓存机制.合并小文件等方面展开,而且优化是一个系统工程,结合硬件.软件,从多

小图示优化 - ASP.NET Sprite and Image Optimization (Web Form) 透过 NuGet安装下面的套件,可以将您的小图示(icon)合并成一张图 透过 CSS Sprites的方式,减少浏览器跟Web Server之间的图档传递,藉此增加效率. 您常看见的 Google 涂鸦(特定节日,Google的标示会有一段动画) 也会用到这样的效果喔! 关于 CSS Sprites可以参阅下面两篇中文文章的说明: http://www.techbang.com/p