基本上,我有一个火花流工作(与增量)写一个小文件到hdfs每5分钟。我还有一个压缩作业,每天运行,将前一天的数据压缩到一些大文件中(文件的#取决于作业重新分区号)。大文件与原始小文件位于同一个目录中。是否有任何方法有效地删除原来的小文件,因为它们是无用的?
我已经尝试过用于增量表的vacuum函数,但这基本上将所有数据从保留期中删除,不管是否压缩。
下面是我如何压缩数据(我正在使用Java):
spark.read()
.format("delta")
.load(path) // hdfs path of the data
.w
我有一张大约有800 K行的桌子(我认为这不是很多)。它是由一系列其他表创建的。然后,我将使用另一个约500万行的表(使用python客户端)连接这个表,但它似乎要花费很长时间。在NoSQL和SQL世界中,我将创建一个索引。在BQ中,我认为这是一个分区,或者我可以创建一个索引。
我正在使用python和下面的代码创建一个表
query = """
CREATE OR REPLACE TABLE `{table_name}` AS
WITH get_all_affiliate AS (
""".format(table_name=table_nam
我需要在python中获得一个大文件(几十万行)的行数。在内存和时间方面,最有效的方法是什么?
目前我这样做了:
def file_len(fname):
with open(fname) as f:
for i, l in enumerate(f):
pass
return i + 1
有没有可能做得更好?
我需要操作一个无法放入内存的大文件。我的代码涉及到大量的读写操作,而我的文件只包含整数。现在我正在使用
DataInputStream in = new DataInputStream(new BufferedInputStream(
new FileInputStream(inPath)));
int i = in.readInt();
和
DataOutputStream out = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(
new FileOutputStream(outPath)));
我有一个大文件(几乎是20GB ),超过20百万行,每一行代表单独序列化的JSON。
将文件line by line作为常规的loop读取并在联机数据上执行操作需要花费大量的时间()。
是否有任何state of art方法或best practices用于读取并行中的大型文件和较小块,以使处理更快?
我使用Python3.6.X
我在提交A001中顺便提交了一些文件。这些文件相当大(每个文件大约100 big )。注意到我的错误后,在下一次提交中,我使用rm命令删除了这些文件,并将这些更改进行了提交A002。我认为,这解决了我的问题,并继续发展。在很少提交之后,假设提交了A005,我尝试过在远程上推送所有内容(大文件已经被删除,但是它们仍然在提交A001中),push失败了,下面的消息如下:
remote: error: GH001: Large files detected. You may want to try Git Large File Storage - https://git-lfs.github.com
例如,给定a11b12c22d322 e...字段为数字或空格的行,我们希望将其转换为
a
b
c
d
e
...
sed需要将整行内容读取到内存中,对于千兆字节的一行来说,效率将很低,如果我们没有足够的内存,这项工作就无法完成。
编辑:
谁能解释一下grep、tr、Awk、perl和python在读取大文件时是如何操作内存的?它们一次读入内存的内容是什么,有多少内容?
我有一些代码可以将大文件复制/粘贴到我需要的解析文件中。这是一个有用的脚本。
with open('C:\\Users\\Excel\\Desktop\\test_in.txt') as infile, open('C:\\Users\\Excel\\Desktop\\test_out.txt', 'w') as outfile:
copy = False
for line in infile:
if line.strip() == "Start":
copy = True