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
If you change nothing, nothing will change
『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 ？』
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
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。
在选择压缩工具时，性能是一个关键的考虑因素。zip是一种通用的压缩格式，具有较好的性能，适用于各种场景。尤其在处理包含大量小文件的情况下，zip表现优秀。其快速的压缩速度和高效的解压速度使得在复杂的文件结构中能够迅速完成操作。
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。
这将分别生成file1.txt.gz、file2.txt.gz、file3.txt.gz等压缩文件。
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？
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"。
在Linux的广阔世界里，Lua语言因其轻量级、易于嵌入和扩展性强的特点而备受开发者喜爱。而luac命令，作为Lua语言的编译器，更是Lua生态系统中不可或缺的一部分。本文将带您深入了解luac命令，包括它的定义、工作原理、主要特点、使用示例以及最佳实践。
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。
日常工作中需要对日志文件进行分析，当日志文件过大时，Linux中使用vim、cat、vim、grep、awk等这些工具对大文件日志进行分析将会成为梦魇，具体表现在：
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往往是因为网络传输的限制，导致很多时候，我们需要在 Linux 系统下进行大文件的切割。这样将一个大文件切割成为多个小文件，进行传输，传输完毕之后进行合并即可。 1. 文件切割 - split 在 Linux 系统下使用 split 命令进行大文件切割很方便 [1] 命令语法 # -a: 指定输出文件名的后缀长度(默认为2个:aa,ab...) # -d: 指定输出文件名的后缀用数字代替 # -l: 行数分割模式(指定每多少行切成一个小文件;默认行数是1000行) # -b: 二进制分割模式(支持单位:k/
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
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。
往往是因为网络传输的限制，导致很多时候，我们需要在 Linux 系统下进行大文件的切割。这样将一个大文件切割成为多个小文件，进行传输，传输完毕之后进行合并即可。
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。
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。
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
XX系统，通过FTP给客户实时传送文件，正常逻辑是客户收到文件后，自动删除FTP服务器上的本地文件，但经常出现文件已经推送了，客户没删除文件的情况。每个文件其实是很小的，可能几K，但是量很大，1天几万个，以至于时间久了，本地积的文件就会很多。我们不说让客户怎么排查问题，单就这个现象，如果积了几百万的小文件，我们能做些什么？你可能会说，删了啊，确实应该删了，但是小文件多了，会产生什么影响？如果直接rm，你认为行么？
上一遍记录了当时集群资源死锁的问题，后来想了想其实小文件较多也会让集群变慢，小文件较多在执行作业时rpc时间就会增加，从而拖垮了job的执行速度。
nginx的IO模型，大家应该都有所了解。简单而言，就是一个master进程和多个worker进程（进程数由配置决定）；master进程负责accept请求并队列化，最后转发给worker进程并由其进行请求处理和响应的整个过程。
将一个大文件分割成较小的文件，默认每1000行分割成一个小文件。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。
文件存储在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（sector）。每个"扇区"的大小为512字节（byte）， ，操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区的读取，这样效率太慢。他是一次性读取多个扇区，即一次性读取一个"Block块"。一个Block有8个连续的扇区（sector）组成。 数据都存在Block块里面，但是我们怎么知道一个数据存放在哪些Block块里面呢？这个时候就必须需要一个索引，引导我们去找到哪些存放在BLOCK块里面的额数据。这存放索引的地方我们称为索引节点（Inode），索引节点里面包括了：文件的类型，属主，属组，权限，和时间戳一些信息，但是不包括文件名， 1.1.2 inode包含的内容
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。
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！
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。
Flink目前对于外部Exactly-Once写支持提供了两种的sink，一个是Kafka-Sink，另一个是Hdfs-Sink，这两种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint提供的hook来实现的两阶段提交模式来保证的，主要应用在实时数仓、topic拆分、基于小时分析处理等场景下。本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并产生的小文件。
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。
hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式
tar命令可以为linux的文件和目录创建档案。利用tar，可以为某一特定文件创建档案（备份文件），也可以在档案中改变文件，或者向档案中加入新的文件。tar最初被用来在磁带上创建档案，现在，用户可以在任何设备上创建档案。利用tar命令，可以把一大堆的文件和目录全部打包成一个文件，这对于备份文件或将几个文件组合成为一个文件以便于网络传输是非常有用的。
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。
该方法已经过期，新版建议采用StreamingFileSink，笔者第一次找到该类发现能够写入成功，但是没有找到如何能够对写入HDFS进行压缩，比如parquet或者orc
linux下文件合并是用cat来实现，那么将大文件分割成小文件怎么办呢？ 我们可以用split命令来实现，既可以指定按行分割也能指定按大小分割，非常方便实用。
Linux系统中，磁盘上的文件和目录被组成一棵目录树，每个节点都是目录或文件.就如如下图所示: 上面我们讲的[pwd]指令,就是显示所在当先目录树的哪一个位置.
腾讯云对象存储COS提供了多种工具支持将本地数据上传到COS，如COSBrowser、COSCMD、COS Migration、COSFS等等，本文探讨Linux环境下，如何将机器上挂载的文件存储CFS的数据快速迁移到COS。
小文件问题的影响 1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。
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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。
HDFS 小文件过多会对hadoop 扩展性以及稳定性造成影响, 因为要在namenode 上存储维护大量元信息.
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。
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
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。
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