在 Linux 系统中,有时候我们需要查找并识别占用大量磁盘空间的文件。这些大文件可能导致磁盘空间不足或性能下降。本文将详细介绍在 Linux 中使用不同的命令和工具来查找大文件的方法。
「假设有10个接口访问的日志,每个日志的大小为300M,每个文件里的日志都是按照时间戳从小到大排序的。现在我们希望将这10个较小的日志文件,合并为一个大文件,合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序,如果处理上述任务的机器只有1G内存,那么该如何将这10个日志文件合并?」
给你1个文件bigdata,大小4663M,5亿个数,文件中的数据随机,如下一行一个整数:
首先考虑是否需要将大文件分成小文件,针对数据太大,内存受限,只能是将大文件化成小文件(取模映射);
给你1个文件bigdata,大小4663M,5亿个数,文件中的数据随机,如下一行一个整数:
给你1个文件bigdata,大小4663M,5亿个数(对的,你没听错,就是5亿),文件中的数据随机,如下一行一个整数:
使用Windows的朋友大家都使用过各类电脑管家,时不时去扫描电脑中有没有大文件,因为大文件会占用很大的磁盘空间,造成浪费,这个在Windows系统中很好实现,但是如果是Linux系统呢?
随着时间的推移,您的磁盘驱动器可能会被大文件占用大量磁盘空间,不必要文件弄得乱七八糟。通常是因为大型日志文件或备份文件,导致Linux系统的磁盘空间不足。 本教程介绍如何使用find和du命令在Linux系统中查找最大的文件和目录。 使用find命令查找大文件 find命令是Linux系统管理员工具库中最强大的工具之一。它允许您根据不同的标准(包括文件大小)搜索文件和目录。 例如,如果在当前工作目录中要搜索大小超过100MB的文件,请使用以下命令: sudo find . -xdev -type f -si
使用find命令查找大文件 find命令是Linux系统管理员工具库中最强大的工具之一。它允许你根据不同的标准(包括文件大小)搜索文件和目录。 例如,如果在当前工作目录中要搜索大小超过100MB的文件,请使用以下命令: sudo find . -xdev -type f -size +100M . 代表当前目录。如要搜索其它目录替换.为要搜索目录的路径。 输出将显示的文件列表,不会包含其它信息。 /var/lib/libvirt/images/centos-7-desktop_default.img /v
分别读取两两文件中的一个数据,进行比较,将小的数据输出到新的临时文件中,再对小数据的文件进行读取新的数据,以此循环直到归并完毕
其实,一开始我有往布隆过滤器那边考虑,但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在,而不能去统计数量,不符合该场景。
一般而言,数据文件都会上传到HDFS上,也就是说HDFS上的文件作为MapReduce的输入。已知block块大小是128M(Hadoop 2.x默认的blockSize是128MB,Hadoop 1.x默认的blockSize是64MB)。MapReduce计算框架首先会用InputFormat的子类FileInputFormat类对输入文件进行切分,形成输入分片(InputSplit)。每个InputSplit分片将作为一个Map任务的输入,输入分片(input split)存储的并非数据本身,而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组。也就是说,InputSplit只是对输入数据进行逻辑上切分,并不会将物理文件切分成片进行存储。
1.标准输入(stdin)是指令数据的输入,代码为0,使用<或者<<,默认是键盘。
1 什么是管道命令? 管道命令能够将一个命令的执行结果经过筛选,只保留我们需要的信息。 如,/etc目录下会有大量的文件,如果使用ls很难找到需要的文件,因此可以使用管道命令将ls的结果进行一次筛选,只保留需要的信息。 2 管道 和 数据流重定向 的区别? 管道一词非常生动形象,原始数据经过管道后,管道会将一部分不需要的信息过滤掉,只保留用户所关注的信息。 数据流重定向是指定数据在哪里显示,默认情况下会在屏幕显示,我们可以指定它输出到文件。 3 管道命令有哪些 3.1 选取指定列:cut cut为剪切
Q:添加了新用户bae,sudo一条安装命令后报错xxxis not in the sudoers file. This incident will be reported. 需要允许用户youuser执行sudo命令(需要输入密码),怎么做: 1、切换到root用户下 2、/etc/sudoers文件默认是只读的,对root来说也是,因此需先添加sudoers文件的写权限,命令是: 即执行操作:chmod u+w /etc/sudoers 3. 编辑sudoers文件 即执行:vi /etc/sudoers 找到这行 root ALL=(ALL) ALL,在他下面添加xxx ALL=(ALL) ALL (这里的xxx是你的用户名)
这条命令是查询自"/"根目录下所有大小超过1G的文件,查询的大小可以根据需要改变,如下:
定位 df -ah可以通过 User% 那一列哪看到个占用多。 进入根目录,查询大文件与目录 cd / du -sh * | sort -n # 查看大小1GB以上的目录并且排序 du -h --max-depth=1 |grep 'G' |sort 迭代执行以上操作,定位到可以删除的大文件,将其删除即可。
今天我偶然刷到了一篇文章,“华为二面:一个文件里面有5亿个数据,一行一个,没有重复的,进行排序”。不知道又是哪个无良媒体瞎起的标题,夺人眼球。
在大数据时代,处理超大规模数据是算法工程师需要面对的重要问题。本文将以在内存受限环境下,求一个大文件中词频最高的Top N词为例,探讨一种基于堆结构与外部排序的解决方案。
内部排序都是在内存中进行的,而在实际应用中,经常需要对大文件进行排序,因为文件中的记录很多、信号量庞大,无法将整个文件拷贝进内存中进行排序。因此,需要将待排序的记录存储在外存上,排序时再将数据一部分一部分的调入内存进行排序。在排序过程中需要多次进行内存和外存之间的交换,对外存文件中的记录进行排序后的结果仍然被存放到原有文件中。这种排序方法就称为外部排序。
今天来了解一下linux里面的一些小知识,学习一下linux里面的最大进程数,最大文件描述,最大线程数的问题。下面依次介绍: (一)Linux系统中最大可以起多少个进程? (1)32位系统中最多可以起
uniq 命令用于检查及删除文本文件中重复出现的行,一般与 sort 命令结合使用。
4)讲一下一个变量从产生到结束所经历的过程,讲一下字符串常量的过程?5)将一下线程安全问题产生的原因?
cut cut 动作 文件 从指定文件截取内容 cut -c 字符 按字符选取内容 cut -d 指定分割符 cut -f n1,n2 分割以后显示第几段内容, 使用 , 分割 cut -n 只显示第n项 cut n- 显示 从第n项 一直到行尾 cut n-m 显示 从第n项 到 第m项(包括m
但是,这样文件是全部读取出来返回,如果文件大了,比如好几个 G,会占用很大的内存。
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求,把这些用户输入的搜索关键词记录,再离线统计分析,得到热门TopN搜索关键词。
在编辑 CSV 文档时,大多数人都在寻找一种高度专业的工具来帮助他们做他们想做或实际需要做的任何事情。现代 CSV 正是这种类型的工具。它提供了大量的选项和功能,同时快速且易于使用。考虑到这一点,当涉及到 CSV 文档时,这个小程序可以做正确的事情。
大数据小内存排序问题,很经典,很常见,类似的还有比如 “如何对上百万考试的成绩进行排序” 等等
例如CentOS系统中,根目录满了可能会导致系统性能下降或者无法正常运行。您可以按照以下步骤来清理根目录:
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Git是用来管理源代码的一个工具,很多时候,我们不想让Git来跟踪较大的二进制文件。但是如果不小心将某个文件加入到Git的缓存区后,不管后面怎么删除这个大文件,Git始终都保存有这个文件的历史记录,因此项目会很大。拿下面例子来说,我们有个500M的文件cnn.model,通过下面的命令加入到git暂存区或提交到远端(提交时自动执行git gc命令,生成pack文件):
如一亿个Ip求Top 10,可先%1000将ip分到1000个小文件中去,并保证一种ip只出现在一个文件中,再对每个小文件中的ip进行hashmap计数统计并按数量排序,最后归并或者最小堆依次处理每个小文件的top10以得到最后的结果。
1 文档说明 该文档为学习基本排序算法过程中的学习笔记,大部分内容从网络上其他渠道也能得到,仅用于记录备忘之用。 冒泡、选择、插入三种作为基本的排序算法是必须要掌握的,而在MapReduce的实际应用中。在Map阶段,k-v溢写时,采用的正是快排;而溢出文件的合并使用的则是归并;在Reduce阶段,通过shuffle从Map获取的文件进行合并的时候采用的也是归并;最后阶段则使用了堆排作最后的合并过程。 所以快排、归并以及堆排是必须要掌握的排序算法,这都在MapReduce内部使用的排序算法,
上图只是一个简化后的步骤和流程,实际开发中,有的步骤可能不需要,有的还需要增加步骤,有的流程可能更复杂,因具体情况而定。
堆和栈是计算机程序设计中非常重要的数据结构,操作系统和数据库均有非常广泛的应用,掌握好这两种数据结构可以高效地解决很多工程问题。今天分享一下在极客专栏学到的堆的实现和工程应用,希望对你有所启发。
随着全球经济的不断发展,大数据时代早已悄悄到来,而Hadoop又是大数据环境的基础,想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0,也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化,不仅如此,各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用,这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章,对Hadoop技术有个全面的了解,它涵盖了Hadoop官网的所有知识点,并且通俗易懂,英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
在Spark的源码中,负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager,也即shuffle管理器。而随着Spark的版本的发展,ShuffleManager也在不断迭代,变得越来越先进。
在二叉树结点结构中加一个指针域,使其指向层次遍历的下一个结点,特别地,每一层的最后一个结点为空。(Code)
平时工作中,我习惯使用rz从本地上传文件到服务器,sz从服务器下载文件到本地,但对传输文件大小有限制,例如排查线上jvm的问题,需要生成了dump文件,可能有10G大,超过了限制,怎么下载呢?
转自:https://blog.csdn.net/csuwubing/article/details/79259749
很多时候,我们观察程序是否如期运行,或者是否有错误,最直接的方式就是看运行日志,当然要想从日志快速查到我们想要的信息,前提是程序打印的日志要精炼、精准。
•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL?(百度)•如何从大量数据中找出高频词?(百度)•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP?(百度)•如何在大量的数据中找出不重复的整数?(百度)•如何在大量的数据中判断一个数是否存在?(腾讯)•如何查询最热门的查询串?(腾讯)•如何统计不同电话号码的个数?(百度)•如何从 5 亿个数中找出中位数?(百度)•如何按照 query 的频度排序?(百度)•如何找出排名前 500 的数?(腾讯)
1、外部排序指的是大文件的排序,即待排序的记录存储在外存储器上,在排序过程中需进行多次的内、外存之间的交换。
马克-to-win @ 马克java社区:shuffle的英文是洗牌,混洗的意思,洗牌就是越乱越好的意思。当在集群的情况下是这样的,假如有三个map节点和三个reduce节点,一号reduce节点的数据会来自于三个map节点,而不是就来自于一号map节点。所以说它们的数据会混合,路线会交叉, 3叉3。想象一下,像不像洗牌? 马克-to-win @ 马克java社区:shuffle在MapReduce中是指map输出后到reduce接收前,按下面的官方shuffle图:具体可以分为map端和reduce端两个部分。在最开始,假设我们就提交一个大文件,MapReduce会对要处理的大文件数据进行分片(split)操作放到多台机器的集群里,(想象一个搬走大山的大活给一个师的人马,是不是要把人,部署一圈,展开,一人干一块儿,现在是一样的道理。现在你要摆弄一个1.5T的文件, 需要先把它切开, 分配到不同机器)为每一个分片分配一个MapTask任务,接下来会对每一个分片中的每一行数据进行处理,得到键值对(key,value),其中key为偏移量,value为一行的内容。准备给咱们的自己的map方法。执行完咱自己的map方法,便进入shuffle阶段。马克-to-win @ 马克java社区:为提高效率,mapreduce会把我们的写出的结果先存储到map节点的“环形内存缓冲区”(不深入探讨),当写入的数据量达到预先设置的阙值后(默认80%)便会启动溢出(spill)线程将缓冲区中的那部分数据溢出写(spill)到磁盘的临时文件中,可能会产生很多,并在写入前根据key进行排序(sort)和合并(combine,本章不讨论)。
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