当今数字芯片技术飞速发展,数字半导体芯片已经渗透到社会生活的各个领域,从消费电子产品、工业自动化设备到航天技术都能看到半导体芯片技术的身影。国家在芯片技术上的投入和重视程度也提升到战略层面,芯片设计制造正在成为新一代的国之重器。
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。
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为了解决小文件问题,我们也是八仙过海各显神通,一般而言可能都是写个MR/Spark程序读取特定目录的数据,然后将数据重新生成N个文件。但是在以前,这种模式会有比较致命的问题,因为在生成的新文件要替换原来的文件,而替换的过程不是原子过程,所以这个时候如果正好发生读,是会影响的。其次,很多读的程序,都会缓存文件路径,因为我们重新生成了文件,文件名称也变化了,导致读的程序的缓存失效,会发生比如文件找不到等异常。对于在一个进程比较好说,做下刷新就行,但是读往往是在不同的进程实例里,这个时候通知他们也是很难的事情。再极端一点,读取这个表的程序可能是另外一个团队维护的。所以其实小文件并没有想象的那么好解决,或者说能够优雅的解决。
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?
作为运维经常发现一些很大的log文件,不知道怎么出来的,不知道能不能删掉。例子中的大log我已经删掉,现在又生成的小文件。
split命令可以将一个大文件分割成很多个小文件,有时需要将文件分割成更小的片段,比如为提高可读性,生成日志等。
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Iceberg表每次commit都会生成一个parquet数据文件,有可能一张Iceberg表对应的数据文件非常多,那么我们通过Java Api 方式对Iceberg表可以进行数据文件合并,数据文件合并之后,会生成新的Snapshot且原有Snap快照数据并不会被删除,如果要删除对应的数据文件需要通过“Expire Snapshots来实现”。
如果 root 密码忘记了,grub 的密码也忘记了,可以进救援模式将 /mnt/sysimage/boot/grub/grub.conf 文件里密码那行删了即可,或者直接修改 shadow 文件,直接把 root 密码删了,即可以使用 root 进行空口令登录了。
由于Hadoop擅长存储大文件,因为大文件的元数据信息比较少,如果Hadoop集群当中有大量的小文件,那么每个小文件都需要维护一份元数据信息,会大大的增加集群管理元数据的内存压力,所以在实际工作当中,如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
Fayson在前面的文章《如何在Hadoop中处理小文件》和《如何使用Impala合并小文件》中介绍了什么是Hadoop中的小文件,以及常见的处理方法。这里Fayson再补充一篇文章进行说明。
有幸我遇到这样一个数据迁移场景: 有很多小文件散落到在不同的文件夹,我需要将这些小文件按照一定的规则找出来,然后将他转移到另外的一个文件系统。如果看到这个可能还会说这个场景不算奇葩,但是事情往往就是万万想不到,这个场景之下有一个比较恶心的网络策略限制,本来数据要从a机器传到b机器,但是a机器只能联通b机器的80端口。
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。
1)找出系统性能瓶颈(包括硬件瓶颈和软件瓶颈); 2)提供性能优化的方案(升级硬件?改进系统系统结构?); 3)达到合理的硬件和软件配置; 4)使系统资源使用达到最大的平衡。(一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加)
在MapReduce框架中,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节,Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。
Apache Hudi是一个流行的开源的数据湖框架,Hudi提供的一个非常重要的特性是自动管理文件大小,而不用用户干预。大量的小文件将会导致很差的查询分析性能,因为查询引擎执行查询时需要进行太多次文件的打开/读取/关闭。在流式场景中不断摄取数据,如果不进行处理,会产生很多小文件。
BufferedReader和RandomAccessFile的区别 RandomAccessFile 在数据越大,性能越差。因为他是数据文件的一个channel,支持读改原数据文件。
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"。
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
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。
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。
If you change nothing, nothing will change
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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。
今天线上出现了一个inode耗尽的问题,最后通过清理磁盘上的小文件来解决问题。大概分享下inode的相关知识。
Hive是大数据领域常用的组件之一,主要用于大数据离线数仓的运算,关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点,因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
把一个大文件转换成二进制内容,然后按照一个固定的大小对二进制内容进行切割,得到多个小文件,然后循环上传所有的小文件。在js中,文件File对象是Blob对象的子类,可以使用 slice() 方法完成对文件的切割;
linux中: 文件的合并: 创建两个文件a, b :touch a b cat a > b 是把a的内容写到b中,b中的内容会被覆盖 cat a >> b 是把a的内容追加到b文件的末尾,b的内容不会被覆盖 cat a b > c 是把两个文件重新组合成一个新的文件
rz/sz工具是通过Zmodem协议传输文件的命令,常用于Linux与windows之前的数据传输。
当 IDF 更新时,有时需要新的工具链,或者将新的需求添加到 Windows MSYS2 环境中。要将旧版本的预编译环境中的数据移动到新版本:
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无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案。
统一提供资源分配,数据备份,迁移,容灾,读写分离,分库分表,满足资源的利用率问题,运维效率问题
split命令用于将大文件分割成较小的文件,在默认情况下将按照每1000行切割成一个小文件。
“一猿小讲”公众号的风格就是多元化,偶尔会真情吐露一下程序猿的内心;偶尔也结合自己的经历畅聊一些经验杂谈;其中也不乏幽默风趣的技术故事。分享是件快乐的事情,工作之余,有时间我就尽力多码字,多推几篇文章。其实讲真,我每次都是抱着分享给那些需要的人,说不定哪篇文章,就戳中了你,扣开了你的心扉,解决了你的困惑(捂嘴笑
HDFS在生产应用中主要是客户端的开发,其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象,然后通过该客户端对象操作(增删改查)HDFS上的文件。
5、Hbase的表在物理存储上,是按照列族来分割的,不同列族的数据一定存储在不同的文件中
文件就是操作系统记录和保持信息的通用结构体。与其他操作系统不同,类似 UNIX 的操作系统将一切视为通用文件。 这意味着,不仅分区作为文件装载,而且特定设备(如 RAM、智能手机、外部磁盘和光盘)的目录都是文件。除了这些,套接字和管道也是文件!
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop分布式计算中的数据存储系统,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念,然后介绍HDFS中读写操作的过程,最后分析了HDFS的优缺点。
在 Vue.js 开发中,将项目部署到生产环境通常需要进行打包。打包是将项目中的源代码、依赖库和配置文件等资源整合到一个或多个文件中,并进行最小化处理,以减小文件大小、提高加载性能和保护源代码的安全性。本文将详细介绍如何使用 Vue CLI 打包 Vue3 项目。
搭建好Hadoop和Hive的运行环境之后,首先考虑到的,就是如何将数据写入到HIVE中。这篇文章将简单、快速地介绍如何通过命令行的方式,使用insert...values、load、insert...select 语句将数据写入到hive表重。并讲解了在写入数据时遇到的问题:多个小文件,以及相应的解决方案。
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
最近某服务器磁盘空间告警,在排查过程中发现"/var/spool/postfix/maildrop"目录下堆积了很多小文件,起初想直接删除,但是使用rm删除是提示“参数列表过长”,后来使用rsync来清楚垃圾文件:
文件管理在操作系统中负责文件的存储、检索、共享和保护。管理空闲空间是其中的一项重要任务,以确保文件系统的高效和灵活性。常见的空闲空间管理方法有空闲区表法、空闲链表法、位示图法和成组链表法。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置,开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念,如行、列和模式。
当今世界,互联网、大数据应用迅猛发展,物联网、人工智能、云计算 技术日新月异,随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。这些小文件的元数据管理、存储性能以及访问效率等问题因而成为学术界和工业界公认的难题。
例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件,后缀为系数形式,且后缀为4位数字形式
前端上传文件时如果文件很大,上传时会出现各种问题,比如连接超时了,网断了,都会导致上传失败。
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