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清空 COS Bucket文件 (Java)

COS 的web控制台和登录工具里面没有提供清空bucket的功能,批量删除每次删除上限1000条,且删除的操作相对麻烦。 刚好有删除bucket的需求,但是需要先清空bucket下的文件。 secretKey) COSCredentials cred = new BasicCOSCredentials(secretId, secretKey); // 2 设置bucket ; // 3 生成cos客户端 COSClient cosclient = new COSClient(cred, clientConfig); // bucket 的命名规则为{name}-{appid} ,此处填写的存储桶名称必须为此格式 String bucketName = "你的bucket名称-你的appid"; // 循环进行删除

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将BCS的bucket文件保存到本地

将BCS的bucket文件保存到本地[PHP] 作者:matrix 被围观: 2,184 次 发布时间:2015-06-03 分类:兼容并蓄 零零星星 | 8 条评论 » 这是一个创建于 BCS的bucket是以前创建bae时设置的,保存了一些图片文件 怎样把云存储的文件备份到本地是一个问题啊。毕竟一个一个下载太麻烦,文件有些多。。。 如果里面的文件有点多,且你想保存下来 下载 :http://pan.baidu.com/s/1mgMhp92 使用说明: 请确保解压后有个空的TTSEE文件夹,它用来存放下载的文件 只能保存一个bucket 里面的文件bucket有多层文件夹应该(我没试过)能正常使用的。 bucket=bucket名称 php中用到了file_put_contents函数: $file = file_get_contents('http://bcs.duapp.com/newbuck'.

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    hive bucket

    set hive.enforce.bucketing = true 可以自动控制上一轮reduce的数量从而适配bucket的个数,当然,用户也可以自主设置mapred.reduce.tasks去适配 partition(stat_date="20120802") >select id,age,name where stat_date="20120801" sort by age; 查看文件目录 例如,table总共分了64份,当y=32时,抽取(64/32=)2个bucket的数据,当y=128时,抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。 2.x表示从哪个bucket开始抽取。 例如,table总bucket数为32,tablesample(bucket 3 out of 16),表示总共抽取(32/16=)2个bucket的数据,分别为第3个bucket和第(3+16=)19 个bucket的数据。

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    php获取文件夹下的文件数量

    php获取文件夹下的文件数量 代码如下: function getfilecounts($ff){ $dir = './'. php echo getfilecounts("文件夹名称") ?> 可以获得文件夹下面的数量个数~

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    cdn-3:上传文件到oss-bucket生产级别监控

    我们对服务端上传文件到oss做了收敛,将oss的写操作(目前只有文件上传)封装到基础服务中,那么就涉及到了对oss写操作的监控问题。 目录: (1).文件上传服务监控之线上效果图 1.监控总览 2.oss bucket上传次数统计 3.oss bucket上传文件大小统计 4.oss bucket上传文件时间统计 5.grafana的 dashboard-json (2).文件上传服务监控之主要代码 1.自研框架注解方式集成 2.prometheus组件主要代码 3.主体逻辑 (3).总结 (1).文件上传服务监控之线上效果图 主要监控维度 : 文件上传次数统计情况,文件上传大小统计情况,文件上传耗时统计情况。 1.监控总览 2.oss bucket上传次数统计 具体数据脱敏。 3.oss bucket上传文件大小统计 具体数据脱敏。 4.oss bucket上传文件时间统计 具体数据脱敏。

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    Linux系统的文件句柄数量问题

    在Linux下面部署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题,其实Linux是有文件句柄限制的(就像WinXP?) ,而且默认不是很高,一般都是1024,作为一台生产服务器,其实很容易就达到这个数量,因此我们需要把这个值改大一些。 我们可以用ulimit -a来查看所有限制值,我只关心文件句柄数量的问题 open files (-n) 1024 这个就是限制数量 这里,有很多ulimit的文章都说的很含糊,究竟这个1024 其实是在这里,/proc/sys/fs/file-max 可以通过cat查看目前的值,echo来立刻修改 另外还有一个,/proc/sys/fs/file-nr 只读,可以看到整个系统目前使用的文件句柄数量 查找文件句柄问题的时候,还有一个很实用的程序lsof 可以很方便看到某个进程开了那些句柄 也可以看到某个文件/目录被什么进程占用了。

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    Python实现GCS bucket断点续传功能,分块上传文件

    任何程序错误,以及技术疑问或需要解答的,请扫码添加作者VX:1755337994 Python实现GCS bucket断点续传功能,分块上传文件 环境:Python 3.6 我有一个关于使用断点续传到 我已经编写了一个Python客户端,用于将大文件上传到GCS(它具有一些特殊功能,这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因)。 /upload/storage/v1/b/'+ bucket_name +'/o?' u'uploadType=resumable') upload_url = url_template.format(bucket=bucket_name) # 分块传输的大小 chunk_size = 1024 * 1024 * 33 # 33MB # 开始断点续传,并分块,意思是说,一个文件比如50M,33M每块要执行两次这个语句 upload = ResumableUpload(upload_url

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    Elasticsearch使用:Bucket aggregation

    存储桶(bucket)是聚合的关键要素。 除了存储桶本身之外,存储桶聚合还计算并返回落入每个存储桶的文档数量。 与指标聚合相反,存储桶聚合可以保存子聚合。 这些子聚合将针对其“父”存储桶聚合创建的存储桶进行聚合。 一些定义单个存储桶,一些定义固定数量的多个存储桶,另一些定义在聚合过程中动态创建存储桶。 尽管存储桶聚合不计算指标,但它们可以包含可以为存储桶聚合生成的每个存储桶计算指标的指标子聚合。 接下来我们开始谈我们的重点了:Bucket aggregation。 简单地说:Bucket aggregation 是一种把具有相同标准的数据分组数据的方法。 创建存储桶: 收集具有共同标准的文件 可以具有一个或多个与其关联的指标 bucket 每个存储桶的文档数(文档数)是默认指标 首先,我们可以按照 cetegory 进行分类:我们从上面的表格可以看出来

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    RGW Bucket Shard优化

    shard数量为0,主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中),随着单个bucket内的Object数量增加,整个shard文件的体积也在不断增长,当shard文件体积过大就会引发各种问题。 RGW的index数据以omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中,当单个bucket存储的Object数量高达百万数量级的时候, deep-scrub和bucket list一类的操作将极大的消耗磁盘资源 合理设置bucket 的shard 数量 shard的数量并不是越多越好,过多的shard会导致部分类似list bucket的操作消耗大量底层存储IO,导致部分请求耗时过长。 shard的数量还要考虑到你OSD的故障隔离域和副本数设置。 (上传路径or下载路径),指的是绝对路径 #2:bucket_name相当于文件在对象存储中的目录名或者索引名 #3:key_name相当于文件在对象存储中对应的文件名或文件索引

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    centos修改文件的最大打开数量

    我们首先先看一下我们现在的限制: [root@localhost etc]# ulimit -n 1024 这肯定是不够的,所以我们要把这个数量给变成65535。 所以我们要使用另外一种办法,来实现开机启动之后文件打开数量也是65535。 首先我们打开/etc/security/limits.conf: vim/etc/security/limits.conf 然后添加如下内容到此文件的最后: *softnofile 65535 * hardnofile 65535 *softnproc 65535 *hardnproc 65535 关闭文件之后,我们使用reboot对系统进行重新启动。

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    centos修改文件的最大打开数量

    我们首先先看一下我们现在的限制: [root@bogon ~]# ulimit -n 1024 这肯定是不够的,所以我们要把这个数量给变成65535。 所以我们要使用另外一种办法,来实现开机启动之后文件打开数量也是65535。 首先我们打开/etc/security/limits.conf: vim /etc/security/limits.conf 然后添加如下内容到此文件的最后: * soft nofile 65535 * hard nofile 65535 * soft nproc 65535 * hard nproc 65535 关闭文件之后,我们使用reboot对系统进行重新启动。 启动成功后我们再次使用查看连接数的命令: [root@bogon ~]# ulimit -n 65535 这样我们就能看到文件最大打开数量已经从1024变成65535了。

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    Hive Tunning 补充 关于bucket

    网友南京-李先森给了他收集的一些资料,如下:   Buckets 对指定列计算 hash,根据 hash 值切分数据,目的是为了并行,每一个 Bucket 对应一个文件。 之后的,那为什么要用bucket,没说,本着认真负责的态度,我从网上搜索到了Oreilly《Programming.Hive》这本书,然后在里面找到了答案,现在发出来和大家分享一下。    首先回顾一下分区,分区是切分数据的一种比较方便的方法,比较常用的就是按照日期来进行切分,bucket(中文意思就是篮子,可以放鸡蛋,哈哈)其实也是一种切分数据的方法。    source_ip STRING) > PARTITIONED BY (dt STRING, user_id INT);   但是这里面用user_id去切分的话,就会产生很多很多的分区了,这些分区可大可小,这个数量文件系统所不能承受的 在这种情况下,我们既想加快查询速度,又避免出现如此多的小分区,篮子(bucket)就出现了。

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    boltdb源码分析系列-Bucket

    的集合 Bucket中可以嵌套Bucket Bucket结构体定义 Bucket结构中各个字段含义如下,关键的字段有*bucket和rootNode,它们描述的是的Bucket对应B+Tree的树根信息 page描述的是boltdb的文件结构,即物理存储;node描述的是boltdb的内存结构,即逻辑结构。Bucket结构体中上面的两个字段分别从物理和逻辑层面描述了boltdb信息。 nodes缓存的是可能有影响的节点信息,当我们向Bucket中写入数据、删除数据或者更新数据的时候,并不是直接更新boltdb文件,而是更新它在内存中的node信息。 bucket与node关系 每个db文件,是一组树形组织的B+树。对于B+树来说,分支节点(branch node)用于查找,叶子节点(leaf node)存数据。 一个bolt db文件可以创建多个Bucket,并且Bucket可以嵌套,而每个Bucket是一颗B+Tree, 所以一个bolt db文件相当于多个B+Tree的集合。

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    【Ceph RGW】Bucket Sharding的设置

    文章目录 Overview Reference Overview Ceph RGW 会把 bucket 的索引数据存在 index_pool 里,这个索引池,默认叫做 .rgw.buckets.index ,如果一个桶有很多对象,比如说成千上万,甚至到百万,如果恰好你没有给每个 bucket 设置可以存储的最大对象数,那么上百万的索引数据,会给这个 bucket 的读写造成很大的性能影响,试想一下,成百万的大 Ceph 0.94版本之后,用户可以给索引文件进行 sharding,rgw_override_bucket_index_max_shards,允许用户给桶 bucket 设置最大的分片数。 用户可以在 configuration 文件设置这个参数到 [global] 部分。

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    聊聊leaky bucket算法的实现

    序 本文主要研究一下leaky bucket算法的实现 leaky bucket算法 bucket以一定速率滴水,相当于增加桶容量 bucket有其容量限制,请求过来时bucket满,则直接被抛弃 请求到来时 currentTimeMillis; } } } } 这个实现设计了lastLeakTimestamp字段,用于计算时间差,以及在这个时间段内需要漏水的数量 每次tryConsume的时候,方法内部首先调用leak,根据设定的速度以及时间差计算这个时间段需要漏水的数量,更新桶的当前使用量以及lastLeakTimestamp 之后限流判断,就是判断used 与请求的drop是否会超过桶容量,超出则限流,否则放入桶中,更新桶容量 小结 leaky bucket与token bucket算法相反,前者是漏水,后者是添加token leaky bucket由于是漏水算法 ,所以不能像token bucket添加token那种可以累积,因此leaky bucket不能支持burst突发流量 doc Leaky Bucket Algorithm Leaky bucket algorithm

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    RGW Bucket Shard设计与优化-中

    的shard数量,实现index数据的重新分布。 注意下面的操作一定要确保对应的bucket相关的操作都已经全部停止,之后使用下面命令备份bucket的index radosgw-admin bi list --bucket=<bucket_name > > <bucket_name>.list.backup 通过下面的命令恢复数据 radosgw-admin bi put --bucket=<bucket_name> < <bucket_name >.list.backup 查看bucket的index id root@demo:/home/user# radosgw-admin bucket stats --bucket=bucket-maillist # radosgw-admin bucket stats --bucket=bucket-maillist { "bucket": "bucket-maillist", "pool":

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    Boltdb源码分析(四)----bucket结构

    先是最底层的磁盘文件,其结构为一维结构。最小的管理单位是page,将文件按照page大小分割成块。 ? 然后将文件对应的page映射到内存中,是这样的一个二维地图。 然后每个node有着不同的属性,是保持key Value的,还是保持bucket(表头)。 ? 然后才是bucket结构。 1、磁盘文件就是一个以page为单位块的一维空间。 2、内存中通过page---》node的映射,然后node通过树形结构链接起来,形成了一个二维的树结构。 其中bucket就是一个过程,其中bucket的探索定位是通过游标cursor来实现的。 那么下面看代码: github.com/boltdb/bolt/bucket.go ? 红色框中,显示了bucket的root是从meta root中获取的。 因为bucket是可以嵌套的,也就是说bucket中,不仅仅可以包含key value数据,也可以嵌套包含bucket

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    聊聊token bucket算法的实现

    序 本文主要研究一下token bucket算法的实现 限流算法概述 主要有如下几种: 基于信号量Semaphore只有数量维度,没有时间维度 基于fixed window带上了时间维度,不过在两个窗口的临界点容易出现超出限流的情况 又请求了10次,而从00:30-01:30这个时间窗口来看,这一分钟请求了20次,没有控制好 基于rolling window就是要解决fixed window没解决的窗口临界问题,主要有基于token bucket 的算法,以及基于leaky bucket的算法 token bucket算法 token按指定速率添加到bucket中 一个bucket有其容量限制,超过其容量则多余的token会被丢弃 当请求到来时, 给出的一个简单实现,用于理解token bucket算法 这个算法没有采用线程去refill token,因为bucket太多的话,线程太多,耗cpu 这个算法没有存储每个period使用的token, doc Brief overview of token-bucket algorithm

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    查询bucket已用量脚本-python

    dot bucket = bucket[:-1] interesting_headers = { 'content-md5': '', if it exists if bucket ! = 'xxx' #替换成相应的bucket名称 result = s3client.get_bucket_usage(bucket_name) print 'objects_num= %s , total_Bytes_Used = %s ' % (result['X-RGW-Object-Count'],result['X-RGW-Bytes-Used']) #注意 objects_num 为当前bucket内的object数量 ,total_Bytes_Used为当前bucket内的已用容量(单位为Byte)

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