在实际工作当中，hive当中处理的数据，一般都需要经过压缩，前期我们在学习hadoop的时候，已经配置过hadoop的压缩，我们这里的hive也是一样的,可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽...MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFAULT 无 DEFAULT .deflate 否 Gzip gzip DEFAULT .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2...压缩算法 原始文件大小 压缩文件大小 压缩速度 解压速度 gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9.5MB/s LZO...我们可以看到snappy压缩达到了250MB/s,解压达到了500MB/s,这性能直接碾压上面所列举的那几个!所以snappy也常作为企业数据压缩格式! 接着我们来看看如何配置压缩参数？...压缩参数配置 要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）： 参数 默认值 阶段 建议 io.compression.codecs （在core-site.xml
JVM使用默认配置，即最大堆内存默认为6GB（物理内存的四分之一）。 KV的长度设定和大小估算： 每个key 20个字符 ， value 80个字符 ， 一个KV约为2KB。...实验结论及分析： JVM最大堆内存为6GB时，只用于HashMap的对象，HashMap的对象中可以容纳原始大小超过20GB的数据，这些数据持久化的到单个磁盘文件上约为10GB（磁盘文件大小测试实验见实验...实验配置： 物理内存-24GB。 JVM使用默认配置，即最大堆内存默认为6GB（物理内存的四分之一）。...实验方法及实验现象： 随机生成并插入10 000 000 条KV（20GB），能在5分钟之内插入完成。 将HashMap的所有KV写入自己设计的文件版KV数据库。...持久化以后的文本文件刚好为10GB。
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，支持导入各种类型的数据文件。然而，在导入文件时，可能会遇到文件大小的限制问题。 默认情况下，MySQL 的导入文件大小限制为 1GB。...这是通过 max_allowed_packet 参数来控制的。这个参数定义了 MySQL 服务器和客户端之间传输数据的最大大小。如果超过了这个大小，MySQL 将会发送一个错误消息并停止导入。...如果你需要导入一个大于 1GB 大小的文件，你需要修改 max_allowed_packet 参数的值。...你可以通过在 MySQL 配置文件中添加以下行来设置该参数： [mysqld] max_allowed_packet = 2G 这将把 max_allowed_packet 参数的值设置为 2GB。...你可以使用命令行工具将文件分割成多个较小的文件： split -b 500M large_file.sql 这将把 large_file.sql 文件分割成多个 500MB 的文件。
在HPC上启动任务以local模式运行自定义spark，可以自由选择spark、python版本组合来处理数据；起多个任务并行处理独立分区数据，只要处理资源足够，限制速度的只是磁盘io。...pyspark dataframe 提供write的save方法，可以写tsv.gz，spark默认是并行写，所以在提供outpath目录下写多个文件。...这个时候，需要顺序拼接多个tsv文件并压缩为gz格式。...，并根据文件大小和申请cpu、MEM数适当设定；这样就会在out_csv_path生成对应tasks个csv文件。...如果把repartition放在处理之后输出write之前，那么前面处理就只有一个分区，只能调用一个cpu核（和输入文件数对应），浪费算力。做个对比试验，笔者的处理数据情况大概差距5倍。
Hadoop压缩配置 2.1 MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 否 Gzip gzip DEFLATE .gz 否...压缩算法 原始文件大小 压缩文件大小 压缩速度 解压速度 gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9.5MB/s LZO...8.3GB 2.9GB 49.3MB/s 74.6MB/s 在此，我并没有写Snappy，下面我们先看到snappy的开源网站上看看。...我们可以看到snappy压缩达到了250MB/s,解压达到了500MB/s,这性能直接碾压上面所列举的那几个!所以snappy也常作为企业数据压缩格式!...用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。 案例实操： 1.
用例 3: 上传文件超过大小限制 前置条件: 客户端已选择一个JPG或PNG文件，文件大小超过500MB。 步骤: 1.选择一个超过500MB的JPG/PNG文件。 2.点击【上传】按钮。...预期结果: 文件成功上传，服务器端能找到文件，文件名未变化。 用例 7: 连续上传多个文件 前置条件:客户端已选择多个有效的JPG和PNG文件，且每个文件大小均小于500MB。...用例 10: 选择文件后更改文件内容 前置条件:客户端已选择一个有效的JPG或PNG文件。 步骤: 1.选择一个有效的JPG或PNG文件。 2.修改该文件的内容（例如，替换图片或更改文件大小）。...用例 50: 上传文件时检查文件分片上传（无意义） 前置条件:客户端已选择一个超过500MB的文件。 步骤: 1.选择一个超过500MB的文件。 2.点击【上传】按钮。...文件大小限制测试 用例 5: 上传小于500MB的文件 用例 6: 上传正好500MB的文件 用例 7: 上传大于500MB的文件 3.
Orc的分split有3种策略（ETL、BI、HYBIRD），默认是HYBIRD(混合模式，根据文件大小和文件个数自动选择ETL还是BI模式)，BI模式是按照文件个数来分split Spark2.1.0...原因：是由于没有在java.library.path上加上snappy库 解决方法：修改spark-default.conf配置文件加上：spark.executor.extraLibraryPath...(2.0GB) 原因：spark.driver.maxResultSize默认配置为1G 解决方法：调大该参数即可 常见OOM：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap...原因：Spark 是一个高性能、容错的分布式计算框架，一旦它知道某个计算所在的机器出现问题会依据之前生成的 lineage 重新在这台机器上调度这个 Task，如果超过失败次数就会导致job失败。...有时会报出：Hbase相关的异常如：RegionTooBusyException 原因：Streaming在进行处理时如果单个Batch读取的数据多，会导致计算延迟甚至导致存储组件性能压力 解决方法：1
我这里就列一下，nginx中nginx.conf配置文件每个配置项的详细解释。...#而系统可以打开的最大文件数和内存大小成正比，一般1GB内存的机器上可以打开的文件数大约是10万左右 #我们来看看360M内存的VPS可以打开的文件句柄数是多少： #$ cat /proc...模块设置 #开启gzip压缩输出 #gzip on; #gzip_min_length 1k; #最小压缩文件大小 #gzip_buffers 4 16k; #压缩缓冲区 #gzip_http_version...#gzip_vary on; #开启限制IP连接数的时候需要使用 #limit_zone crawler $binary_remote_addr 10m; upstream www.xttblog.com...#} #本地动静分离反向代理配置 #所有jsp的页面均交由tomcat或resin处理 #location ~ .(jsp|jspx|do)?
2.events块：配置影响nginx服务器或与用户的网络连接。有每个进程的最大连接数，选取哪种事件驱动模型处理连接请求，是否允许同时接受多个网路连接，开启多个网络连接序列化等。...3.http块：可以嵌套多个server，配置代理，缓存，日志定义等绝大多数功能和第三方模块的配置。...如文件引入，mime-type定义，日志自定义，是否使用sendfile传输文件，连接超时时间，单连接请求数等。 4.server块：配置虚拟主机的相关参数，一个http中可以有多个server。...5.location块：配置请求的路由，以及各种页面的处理情况。...例如，如果原始文件大小为10K，那么它超过了8K，所以分配的内存是8 * 2 = 16K;再例如，原始文件大小为18K，很明显16K也是不够的，那么按照 8 * 2 * 2 = 32K的大小申请内存。
use epoll; #单个进程最大连接数（最大连接数=连接数*进程数） worker_connections 65535; } event下的一些配置及其意义 #单个后台worker process...（小与句柄数） # 而系统可以打开的最大文件数和内存大小成正比，一般1GB内存的机器上可以打开的文件数大约是10万左右 # 我们来看看360M内存的VPS可以打开的文件句柄数是多少： ...;（节省带宽） #开启gzip压缩输出 gzip_min_length 1k; #最小压缩文件大小 gzip_buffers 4 16k; #压缩缓冲区 gzip_http_version 1.0;...gzip_vary on; #limit_zone crawler $binary_remote_addr 10m; #开启限制IP连接数的时候需要使用 # 虚拟主机一些配置及其意义 通过nginx...可以实现虚拟主机的配置，nginx支持三种类型的虚拟主机配置， 1、基于ip的虚拟主机， （一块主机绑定多个ip地址） 2、基于域名的虚拟主机（servername） 3、基于端口的虚拟主机（listen
解答思路 每个 URL 占 64B，那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB。...5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G，因此，我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存中处理。...对于这种类型的题目，一般采用分治策略 ，即：把一个文件中的 URL 按照某个特征划分为多个小文件，使得每个小文件大小不超过 4G，这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。...思路如下 ： 首先遍历文件 a，对遍历到的 URL 求 hash(URL) % 1000 ，根据计算结果把遍历到的 URL 存储到 a0, a1, a2, ..., a999，这样每个大小约为 300MB...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。
nginx的配置有很多，这里详细介绍一下nginx的配置，并且提供了配置建议设置的值，以提高服务器性能。 下面以一个nginx配置文件为例，介绍nginx的配置项目、含义和优化建议。...# 运行用户,nginx启动后会启动一个主进程和多个worker进程。 # 主进程主要用来管理worker进程，worker进程用来处理请求。 # 这里配置worker进程的启动用户。...user www www; # worker进程数量 # 作者建议一个进程就足够了，可以把连接数设置的很大。 # 如果文件大小大于内存大小很多，可以增加进程数，减少IO对性能带来的影响。...# 建议与CPU数量匹配，最大不大于CPU数量的两倍。 # 超过八个会导致稳定性降低。 worker_processes 1; # 绑定worker进程的处理cpu，以充分利用多核性能。...gzip_vary on; # 设置gzip使用缓存空间的大小，第一个参数指定向系统申请缓存空间的个数，第二个参数指定单个缓存空间的大小。
解答思路 每个 URL 占 64B，那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB。...“5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G，因此，我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存中处理。...对于这种类型的题目，一般采用分治策略 ，即：把一个文件中的 URL 按照某个特征划分为多个小文件，使得每个小文件大小不超过 4G，这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。...思路如下 ： 首先遍历文件 a，对遍历到的 URL 求 hash(URL) % 1000 ，根据计算结果把遍历到的 URL 存储到 a0, a1, a2, ..., a999，这样每个大小约为 300MB...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。
2、内存消耗少，Nginx+PHP（FastCGI）服务器，在3万并发连接下，开启10个Nginx进程消耗150MB内存，15MB*10=150MB，开启的64个PHP-CGI进程消耗1280内存，20MB...*64=1280MB，加上系统自身消耗的内存，总共消耗不到2GB的内存。...（这个后面会给予详细的配置和说明） 7、节省带宽，支持GZIP压缩，可以添加浏览器本地缓存的Header头。 8、稳定性高，用于反向代理，宕机的概率微乎其微。...1：2就是说明一级目录取文件名的最后一位数，2代理下级目录是文件名的2-3位的名字。 keys_zone=名称：文件大小，要和下面proxy_cache的名字保持一致。...最近搞了一个个人公众号，会每天更新一篇原创博文，java，python，自然语言处理相关的知识有兴趣的小伙伴可以关注一下。
小文件处理 Apache Hudi提供的一个关键特性是自我管理文件大小，这样用户就不需要担心手动维护表。...在进行insert/upsert操作时，Hudi可以指定文件大小。 核心配置 为了便于说明，本文只考虑 COPY_ON_WRITE 表的小文件自动合并功能。...Hudi 会尝试将文件大小保持在此配置值; hoodie.parquet.small.file.limit：文件大小小于这个配置值的均视为小文件； hoodie.copyonwrite.insert.split.size...：单分区插入的数据条数，这个值应该和单个文件的记录条数相同。...Spark 内存： 通常Hudi需要能够将单个文件读入内存以执行合并或压缩操作，因此执行程序的内存应足以容纳此文件。
但进入单细胞分析时代之后，数据大小动不动就超过了20GB，上述两种方式读取和保存文件的时间变得非常的长，而且一套分析下来有可能占用存储空间会超过200GB。...● 灵活性：可以用 readRDS() 加载对象，并赋值给任何变量名称，而不受保存时的对象名称限制。缺点：● 仅保存单个对象：只能保存单个对象，不适合需要同时保存多个对象的场景。...1分多钟时间，加载需要花费半分钟左右，最后生成的文件大小为18.86GB。...实际情况还是挺慢的，保存时间竟然超过了10分钟.....总结:如果需要保存多个 R 对象，并且不在意文件大小和加载速度，.Rdata 是一种方便的选择。如果只需要保存一个对象，并且希望文件较小，.rds 可能是一个不错的选择。
曾经收到一个8GB的大型csv文件，想看一下内容，但无法使用任何尝试过的程序打开它，比如记事本、Excel等。文件太大，程序甚至无法启动。...Python，而不考虑文件大小——稍后将详细介绍这一点。...虽然我们不能使用魔法让Excel打开这个8GB的文件，但我们可以通过将它分解成更小的文件来“分而治之”。例如，8个文件，每个1GB；或16个文件，每个500MB。...现代版本的Excel可以轻松处理这些文件大小。 这一次，我们将以稍微不同的方式加载数据框架——使用可选参数chunksize。同样，出于演示目的，我们使用了一个小得多的文件。...图3 我们已经成功地加载了一个文件并将其分解为更小的部分，接下来让我们将它们保存到更小的单个文件中。
分裂 当Region的大小超过配置的阈值时，它会自动分裂成两个较小的Region。...负载均衡 HBase通过负载均衡器自动将Region Server上的负载分配到多个机器上，以避免单个Region Server负载过重。...配置Region大小：在HBase的配置文件中，可以设置hbase.hregion.max.filesize来限制每个Region的最大文件大小。...-- 5GB --> 自动分裂Region：当Region文件大小达到阈值时，HBase会自动进行分裂。...3 启用数据压缩 HBase支持多种压缩算法，如Gzip、Snappy、LZO等。我们可以通过代码动态配置表的压缩方式，减少存储空间占用并提升读取性能。
但是，如果你正在处理一个包含数百个源代码文件的大型项目呢?在这种情况下，你需要使用构建工具。 SBT是Scala构建工具的缩写，它管理你的Spark项目以及你在代码中使用的库的依赖关系。...配置SPARK 接下来，打开Spark的配置目录，复制默认的Spark环境模板。它已经以spark-env.sh.template的形式出现了。...回想一下我们在上面看到的例子。我们要求Spark过滤大于200的数字——这本质上是一种转换。Spark有两种类型的转换: 窄转换:在窄转换中，计算单个分区结果所需的所有元素都位于父RDD的单个分区中。...例如，如果希望过滤小于100的数字，可以在每个分区上分别执行此操作。转换后的新分区仅依赖于一个分区来计算结果 ? 宽转换:在宽转换中，计算单个分区的结果所需的所有元素可能位于父RDD的多个分区中。...当你向Spark请求结果时，它将找出最佳路径并执行所需的转换并给出结果。 现在，让我们举个例子。你有一个1gb的文本文件，并创建了10个分区。你还执行了一些转换，最后要求查看第一行。
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