对于这个问题，我原来的理解也是：对象默认设置的大小是4M一个，存储下去的数据，如果小于4M，就会占用一个小于4M的对象，如果超过4M，那么存储的数据就会进行拆分成多个4M，这个地方其实是不严谨的
目前集群存于一个非常不健康的状态，主要问题是小文件太多，单个DataNode的block数量阈值是500,000，而现在单个DataNode的block为2,631,218，约为阈值的5倍，现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。
使用说明:一键包会自动安装依赖(仅epel-release、net-tools)和内核并重启，重启后安装自动完成无需人工干预。
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
[知乎答案](https://www.zhihu.com/question/417040766)
不论是Hive还是Spark SQL在使用过程中都可能会遇到小文件过多的问题。小文件过多最直接的表现是任务执行时间长，查看Spark log会发现大量的数据移动的日志。我们可以查看log中展现的日志信息，去对应的路径下查看文件的大小和个数。
在IPFS中，信息可以存储进IPFS系统中的块（block）里，这些块可以存储至多256kb的数据，它们还可以链接其他IPFS块。也就是说，存储小于256kb的文件时，只需将这个文件放进一个块内就可以了。而大于256kb的文件会被分成多个256kb然后放进块中，之后IPFS将创建一个空块，该块将链接到文件的所有其他部分。这个空块就类似于一个大信封，里面会涵盖整个文件的所有部分。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
React Native（下文简称 RN）开源已经一年多时间，国内各大互联网公司都在使用，携程也在今年 5 月份投入资源开始引入，并推广给多个业务团队使用，本文将会分享我们遇到的一些问题以及我们的优化方案。 一、背景和使用情况介绍 为什么会引入 React Native？ 1. AppSize 占用 携程旅行 App 从 11 年开始开发，至今已有 5 年多时间，随着各项业务功能的全面移动化，以及公司“Mobile first”策略的指引下，App 功能越来越多，越来越臃肿，Size 达到将近 100MB。
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
『我们测试文件上传时需要上传指定大小的文件，Windows 如何创建指定大小的文件，有比较便捷的操作方法吗 ？』
TCP/IP深入学习 作为互联网时代伟大发明的TCP/IP技术可以说对当今时代产生了深刻的影响。经过近一个月的学习摸索，基本清楚了TCP/IP的面貌。由于TCP/IP在OS中位于内核态，很多细节其实用
理解inode，要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（即：Sector）。每个扇区储存512字节（相当于0.5KB）。 操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区地读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区，即一次性读取一个"块"（block）。这种由多个扇区组成的"块"，是文件存取的最小单位。"块"的大小，最常见的是4KB，即连续八个 sector组成一个 block。 文件数据都储存在"块"中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。 block中存储的就是文件的实际数据，比如说，照片，视频，音频等等，但是有一点需要注意！就是inode当中不包含文件名！一个文件的文件名，存储在上级目录的block中！ 其实inode和block之间的关系就像是一本书一样，inode是一本书的目录，一本书会有很多内容，一个知识点或者一个故事会占很多页，一个block就相当于书中的一页内容。
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？
赵辛贵，携程无线开发高级技术经理，目前主要负责React Native框架在携程内部的使用推广和性能优化 React Native(下文简称RN)开源已经一年多时间，国内各大互联网公司都在使用，携程
启动一个新的JVM进程将耗时1秒左右，对于运行时间较长（比如1分钟以上）的job影响不大，但如果都是时间很短的task，那么频繁启停JVM会有开销。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
墨墨导读：Page是MySQL Innodb存储的最基本结构，也是Innodb磁盘管理的最小单位，了解page的一些特性，可以更容易理解MySQL。
在使用Hadoop过程中，小文件是一种比较常见的挑战，如果不小心处理，可能会带来一系列的问题。HDFS是为了存储和处理大数据集（M以上）而开发的，大量小文件会导致Namenode内存利用率和RPC调用效率低下，block扫描吞吐量下降，应用层性能降低。通过本文，我们将定义小文件存储的问题，并探讨如何对小文件进行治理。
我在制作随机壁纸API时，需要将大量图片压缩到指定尺寸和指定大小，但是现有的软件都是根据画质来压缩图片的，大图片在压缩之后仍然很大，而小图片越压缩越模糊。所以我一直都是使用Photoshop一张一张将图片压缩到200KB以下。当时只有几十张壁纸，而最近下载了一个包含4500张图片的压缩包，不可能再手动压缩了，因此萌发想法制作一个可以把图片压缩到指定KB的压缩软件
随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)，以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统，若直接用来存储图片，由于元数据膨胀，在扩展性和性能方面均存在严重问题。
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O
前言：以前一直认为性能优化很遥远，也很复杂，但当今天尝试过后，发现也并不是触不可及
支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统，解决了大容量的文件存储和高并发访问问题，文件存取实现了负载均衡，适合存储 4KB~500MB 之间的小文件，特别适合以文件为载体的在线服务，如图片、视频、文档等等。
1）跟NN通信查询元数据(block所在的DN的节点)，找到文件块所在的DN的服务器。2）挑选一台DN（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流。3）DN开始发送数据（从磁盘里读取数据放入流，一packet为单位做校验） 4）客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件中，后面的block块就相当于append到前面的block块，最后合成最终需要的文件。
概述 这几年云存储成为云计算领域最为火热的产品之一，大家众说纷“云”，互联网的未来就是数据争抢的未来，所有数据都会优选存储在云中。 相信大家对云存储的优点都已经有所了解，例如云存储支持按需使用，按需付费，不必承担多余的开销，也无需增加额外的硬件设施或配备专人负责维护。正因为有如此多的优点，市场上云存储公司也如雨后春笋越来越多，但选择太多有时候也意味着无从选择。本文正是通过客观的性能评测告诉大家该如何选择。 一般云存储会分几种类型：对象存储（冷、热数据存储）、块存储、表格存储等，今天主要是评测的是对象存储中的
官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds
之前写了一篇文章：jpg、gif、png和svg用于web上，我们该如何选择最合适的图像格式，介绍了这几种图片格式的特点，以及如何为网站选择合适的图片，然后评论区有位大佬让我补充下 WebP 格式，于是乎它来了。
今天进行磁盘整理,发现一个奇怪的文件SimilarityTable_1:下面是我的C盘整理后的结果 卷 (C:) 卷的大小 = 15.62 GB 簇的大小 = 4 KB 已使用空间 = 11.65 GB 可用空间
大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多的时间和金钱。大数据分析常和云计算联系在一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百、甚至数千的电脑分配工作。
全文行文是基于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分析，且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
整个maven系列的内容前后是有依赖的，如果之前没有接触过maven，建议从第一篇看起，本文尾部有maven完整系列的连接。
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
Linux系统下文件数据储存在"块"中，文件的元信息，例如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。
Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。 1）数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2）数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的， 3）执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。当然，这个是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。 4）数据规模 Hive支持很大规模的数据计算；数据库可以支持的数据规模较小。
原创推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GHwYVEwAS8WgNBLb14NC4A
地址:https://gitee.com/suzhou-mopdila-information/ruyuan-dfs
Linux系统下文件数据储存在"块"中，文件的元信息，例如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。inode也占用硬盘空间，硬盘格式化的时候，操作系统自动将硬盘分成两个区域。一个是数据区，存放文件数据；另一个是inode区（inode table），存放inode所包含的信息。
HTTP 可以对传输的内容进行压缩，减少网络实际传输数据的大小。原理就是 服务器对文件进行 gzip 压缩后，再进行传输，浏览器收到资源后再解压的过程。
线上出了问题，我需要去查找log来定位问题，但是由于线上数据量庞大，这些log文件每过一个小时就会自动回滚一次，尽管如此，有的log文件依然达到了五六g以上的大小。
本文介绍如何用ffmpeg开源组件按时长进行切片，举一个例子，一个视频网站，拿到一个时长1.5小时的电影，用户点击播放时，常用的技术方案就是把一个完整的大文件，转码后切成按固定时长的小文件，分发到cdn上去，这样用户就可以实现就近下载，包括拖放等操作，这里面有比较多的技术细节，本文只讨论第一步，按时长切片。
本文总结了Impala在网易有数BI应用场景下的最新查询优化经验，并探讨后续进一步优化的思路。文章首先简述有数BI + Impala在网易云音乐等业务使用时遇到的挑战，再介绍进行有数查询优化的重要工具——网易Impala管理服务器，最后结合实际业务问题讨论具体优化方法及下一步计划。
图片对网站有很大的影响。它们的存在改善了用户体验，提高了用户粘性。然而，加载高质量的图片需要时间，而且会让这种体验更令人沮丧，尤其是在网速较慢的情况下。
虽然下载大文件需要网盘客户端，但是下的文件你在网页下载一般不会调用网盘客户端，一般10+M的文件就要下载好几分钟，真的考验大家的耐心。因而我介绍一种方法提升大家的小文件下载体验。
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。 增加map的方法为：根据computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M公式，调整maxSize最大值。让maxSize最大值低于blocksize就可以增加map的个数。
I/O操作不仅包括屏幕输入输出，还包括文件的读取与写入，Python提供了很多必要的方法和功能，进行文件及文件夹的相关操作。本文主要通过两个简单的小例子，简述Python在文件夹及文件的应用，仅供学习分享使用，如有不足之处，还请指正。
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