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linux中用dd命令来测试硬盘读写速度

ebcdic                转换 ASCII 为 EBCDIC。...ibm                   转换 ASCII 为 alternate EBCDIC. block                  把每一行转换为长度为 cbs 的记录,不足部分用空格填充...当写入到驱动盘的时候,我们简单的从无穷无用字节的源 /dev/zero 读取,当从驱动盘读取的时候,我们读取的是刚才的文件,并把输出结果发送到无用的 /dev/null。...命令结尾添加oflag=direct跳过内存缓存,添加oflag=sync跳过hdd缓存。...2)读取速度 现在读回这个文件。但是,得首先清除内存的缓存,以确保这个文件确实是从驱动盘读取的。

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SpringBoot入门建站全系列(九)文件上传功能与下载方式

二、文件上传的几种方式 2.1 单个文件上传 在Controller的RequestMapping注解的方法参数中,直接MultipartFile作为参数传递进来。..., e); return ResultModel.error("文件上传失败!"); } } } 测试的时候,使用postman可以这样传参: ?...在这里插入图片描述 2.2 多个文件上传 在Controller的RequestMapping注解的方法参数中,直接MultipartFile作为list传递进来。...在这里插入图片描述 2.3 从HttpServletRequest中取文件 新建uploadByRequest方法,HttpServletRequest作为参数,Spring自动传入。...比如我们在FileRest的Controller中建立个downloadFile方法,传入文件名,文件读取为byte,包装成ResponseEntity返回。

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文件传输协议FTP

发送端把文件从它自己的表示转换成NVT ASCII字符,而接收端从NVT ASCII字符转换成它自己的字符 EBCDIC文件:若连接的一端或两端使用EBCDIC编码,则可使用EBCDIC编码传送文件 图像文件...这种文件作为连续的比特流传送而没有任何解释或编码。在大多数情况下它用来传送二进制文件,如已编译的程序。...数据作为连续的字节流从FTP交付给TCP。TCP负责把数据划分为适当大小的报文。若数据是简单的字节流(文件结构),就不需要文件结束符。...若数据划分为记录记录结构),则每一个记录有1字节的记录结束(EOR)字符,而在文件的结束处有文件结束(EOF)字符。 块方式:数据可以按块从FTP交付给TCP。每一个块的前面有3字节首部。...文件传送 从服务器把文件复制到客户端叫做读取文件使用RETR命令完成 从客户端把文件复制到服务器叫做存储文件使用STOR命令完成。

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不可不知的spark shuffle

在这些依赖项中,计算单个分区中的记录所需的数据可以来自于父数据集的许多分区中。要执行这些转换,具有相同key的所有元组必须最终位于同一分区中,由同一任务处理。...粉框圈住的就是整个DAG的stage划分。 ? 在每个stage的边界,父stage的task会将数据写入磁盘,子stage的task会将数据通过网络读取。...例如,数据中有一些文件是不可分割的,那么该大文件对应的分区就会有大量的记录,而不是说数据分散到尽可能多的分区内部来使用所有已经申请cpu。...使用reduce和aggregate操作数据聚合到driver端,也是修改区数的很好的例子。 在对大量分区执行聚合的时候,在driver的单线程中聚合会成为瓶颈。...要减driver的负载,可以首先使用reducebykey或者aggregatebykey执行一轮分布式聚合,同时结果数据集分区数减少。

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Linux中在不破坏磁盘的情况下使用dd命令

ascii:转换ebcdic为ascii ebcdic:转换ascii为ebcdic ibm:转换ascii为alternate ebcdic block:把每一行转换为长度为cbs,不足部分用空格填充...但是,由于那些文件系统归档不是完整的镜像,它们需要在两头都运行主机操作系统作为基础。 另一方面,使用dd可以为几乎任何数字化内容制作逐字节对应的完美镜像。...你还可以专注于驱动器中的单个分区。下一个例子执行该操作,还使用bs设置一次复制的字节数(本例中是4096个字节)。...调整bs值可能会影响dd操作的整体速度,但理想的设置取决于你的硬件配置文件及其他考量因素。...使用/dev/urandom文件作为来源,你可以使用随机字符写入到磁盘: # dd if=/dev/urandom of=/dev/sda1 监控dd操作 由于磁盘或分区归档可能要花很长时间,你可能需要为命令添加进度监控工具

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Spark SQL在100TB上的自适应执行实践

最后,当最后一个stage保存数据时会写出P个文件,也可能会造成HDFS文件系统中大量的小文件。 从上,shuffle partition的设置既不能太小也不能太大。...另外,我们也可以记录条数作为一个reducer处理的目标值。...并且读取一个文件这样的顺序读,相比原先shuffle时随机的小文件读,效率也更胜一筹。另外,SortMergeJoin过程中往往会出现不同程度的数据倾斜问题,拖慢整体的运行时间。...每个任务只读取若干个mapper的shuffle 输出文件,然后读取B表partition 0的数据做join。最后,我们N个任务join的结果通过Union操作合并起来。...Shuffle读取连续partition时的优化 (SPARK-9853) 在自适应执行的模式下,一个reducer可能会从一个mapoutput文件读取诺干个连续的数据块。

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在Linux中对文件的编码及对文件进行编码转换操作

41 [root@slaver1 ~]# 2、使用方式,最常用的使用方式,判断该文件的字符集格式,如下所示: 1 [root@slaver1 soft]# enca aaa.txt 2 Unrecognized...,在知道了文件的正确编码格式之后, 我们往往会希望文件转换为UTF8之类常用或者系统默认支持的编码格式, 以便后续进一步处理,使用 enca 进行转换。...4、iconv 是*nix系统里的转换字符编码的标准命令和API,如果我们希望一个GBK编码的文件转换为UTF8编码, 可以以以下方式使用 iconv 命令。...在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换,可以文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...2)、读取需要编辑的文件,根据 fileencodings 中列出的字符编码方式逐一探测该文件编码方式。并设置 fileencoding 为探测到的,看起来是正确的 (注1) 字符编码方式。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No5)——《RDD依赖关系》

---- 6.RDD依赖关系 6.1 Lineage RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。...1)读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组 scala> val wordAndOne = sc.textFile("/fruit.tsv").flatMap(_.split("\t")).map...6.4 DAG DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图,原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG,根据RDD之间的依赖关系的不同DAG划分成不同的Stage...1)Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application 2)Job:一个Action算子就会生成一个Job 3)Stage:根据RDD之间的依赖关系的不同Job...4)Task:Stage是一个TaskSet,Stage划分的结果发送到不同的Executor执行即为一个Task。

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版本控制工具Git详解

假设用户A提交代码,会将用户A改动过的A.java提交给SVN仓库,仓库中记录的仅仅是变化(增量),对于B.java,C.java等没有h执行操作的文件,则没有增量。...Git has a mutable index called stage. 然后,在工作区新增一个LICENSE文本文件(内容随便写)。...1、Untracked一般出现在新建文件时候,表示新建的文件处于未被追踪的状态 2、新建文件add之后,此时新建文件处于暂存区(Stage),状态为Staged状态 3、当用户commit提交暂存区域的文件到分支时...,所有文件处于Unmodified状态,此时Stage(暂存区是完全干净的) 4、当用户对文件进行修改后,被修改的文件处于Modified状态,等待add 【重复2-4步骤】 三、Git最常用的几个命令...push到远端仓库中,再使用Request Merge在远端分支与Master进行合并,在code-view没有问题之后,在远端仓库执行Merge操作。

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磁盘存储和文件系统管理

现在想从第64个字节位置开始读取,需要读取的大小是128Byts。.../image.gz #备份文件恢复到指定盘 dd if=/path/to/image of=/dev/sdx #压缩的备份文件恢复到指定盘 gzip -dc /path/to/image.gz...的文件,实际只能容纳2TB的文件系统和16GB的文件 Ext3目前只支持32000个子目录 Ext3文件系统使用32位空间记录块数量和 inode数量 当数据写入到Ext3文件系统中时...16TB 理论上支持无限数量的子目录 Ext4文件系统使用64位空间记录块数量和 inode数量 Ext4的多块分配器支持一次调用分配多个数据块 修复速度更快 XFS...根据所记录的日志在很短的时间内迅速恢复磁盘文件内容 用优化算法,日志记录对整体文件操作影响非常小 是一个全64-bit的文件系统,最大可以支持8EB的文件系统,而支持单个文件则达到8EB

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Apache Kylin的实践与优化

构建引擎选择 目前,我们已经构建引擎已逐步切换为Spark。擎天早在2016年就使用Kylin作为OLAP引擎,历史任务没有切换,仅仅针对MapReduce做了参数优化。...读取源数据 Kylin以外部表的方式读取Hive中的源数据,表中的数据文件(存储在HDFS)作为下一个子任务的输入,此过程可能存在小文件问题。...Stage阶段 每个Job对应两个Stage阶段,分为读取上层缓存数据和缓存该层计算后的结果数据。如下图所示: ?...输出文件个数计算:每个Task任务执行完成后的结果数据压缩,写入HDFS,作为文件转换过程的输入。文件个数即为:Task任务输出文件个数的汇总。...值得一提的是,Kylin官方在2020年7月发布了V3.1版本,引入了Flink作为构建引擎,统一使用Flink构建核心过程,包含数据读取阶段、构建字典阶段、分层构建阶段、文件转换阶段,以上四部分占整体构建耗时的

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Python基础——PyCharm版本——第八章、文件IO(核心3、csv和excel解析)

CSV并不是一种单一的、定义明确的格式,泛指具有以下特征的任何文件: 纯文本,使用某个字符集,如ASCII、Unicode、EBCDIC或GB2312。 由记录组成(典型的是每行一条记录)。...数据格式 1 王语嫣 16 琅嬛福地,神仙姐姐 2 小龙女 17 终南山下,活死人墓,神雕侠侣,绝世江湖 3 赵灵儿 15 灵蛇岛,逍遥哥哥的小太妹 读取操作: (编码格式,通常使用utf-8,如果文件编码不符会报错...) import csv # 文件获取 file = open('test.csv', 'r', encoding="utf-8") # 内容读取 list1 = csv.reader(file) #...writer.writerows(data) # 刷新文件 file.flush() # 关闭文件流 file.close() EXCEL前言 Python读写Excel文档需要安装和使用xlrd模块...,Excel文件写入需要使用xlwt模块。

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SparkSQL的自适应执行-Adaptive Execution

如果partition太小,单个任务处理的数据量会越大,在内存有限的情况,就会写文件,降低性能,还会oom 如果partition太大,每个处理任务数据量很小,很快结束,导致spark调度负担变大,中间临时文件多...数据内存大小分,每个64m 按照每个reducer处理partition数据条数分,100000条 动态调整执行计划 在运行时动态调整join的策略,在满足条件的情况下,即一张表小于Broadcast阈值,可以SortMergeJoin...SortMergeJoin,每个reducer通过网络shuffle读取属于自己的数据;会出现不同程度的数据倾斜问题; BroadcastHashJoin,每一个reducer读取一个mapper的整个...shuffle output文件,shuffle读变成了本地读取,没有数据通过网络传输;数据量一般比较均匀,也就避免了倾斜; 动态处理数据倾斜 在运行时很容易地检测出有数据倾斜的partition,当执行某个...stage时,我们收集该stage每个mapper 的shuffle数据大小和记录条数 如果某一个partition的数据量或者记录条数超过中位数的N倍,并且大于某个预先配置的阈值,我们就认为这是一个数据倾斜的

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Spark入门系列(一) | 30分钟理解Spark的基本原理

如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器,并且Spark可以读取多种数据源,如HDFS、HBase、MySQL等。 ?...一般有两种方式可以创建RDD,第一种是读取文件中的数据生成RDD,第二种则是通过内存中的对象并行化得到RDD。...//通过读取文件生成RDDval rdd = sc.textFile("hdfs://hans/data_warehouse/test/data") //通过内存中的对象并行化得到RDDval num...宽依赖关系相关的操作一般具有shuffle过程,即通过一个Patitioner函数父RDD中每个分区上key不同的记录分发到不同的子RDD分区。 ? 依赖关系确定了DAG切分成Stage的方式。...遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。 ?

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