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python 大文件切割成小文件(常用)

filename, sub) finally: fin.close() if name == 'main': begin = time.time() splitByLineCount(r'D:/file/python

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- 复制大小文件

(把源文件复制到一个新的文件中)一、复制小文件打开一个已有文件,读取完整内容,并写入到另外一个文件。 1.1》复制小文件具体步骤使用open函数打开两个文件,一个是源文件,一个是目标文件,原文件只读方式打开,目标文件只写方式打开使用read方法一次性把源文件内容读取出来,然后把读取内容直接写入到目标文件中关闭源文件和目标文件 关闭文件file_read.close()file_write.close()注意:不写encoding="UTF_8"能打开表示Python编码没错误,不用我这样加上这个编码代码。 执行结果:二、复制大文件大文件不适合用一次性读取,因为源文件太大一次性读取会给内存造成太大的压力打开一个已有文件,逐行读取完整内容,并顺序写入到另外一个文件中2.1》复制大文件具体步骤和上面复制小文件步骤很相似 file_write.close()执行结果:查看复件内容对上面提到的打开open()、关闭close()、读read()、写writ()、逐行读取readline()这五种文件操作方法/函数不理解不知道的话可以去看之前一篇Python

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    HDFS小文件处理

    小文件解决思路 通常能想到的方案就是通过Spark API 对文件目录下的小文件进行读取,然后通过Spark的算子repartition操作进行合并小文件,repartition 分区数通过输入文件的总大小和期望输出文件的大小通过预计算而得 总体流程如下: 该方案适合针对已发现有小文件问题,然后对其进行处理. 下面介绍下hudi是如何实现在写入时实现对小文件的智能处理. Hudi小文件处理 Hudi会自管理文件大小,避免向查询引擎暴露小文件,其中自动处理文件大小起很大作用 在进行insert/upsert操作时,Hudi可以将文件大小维护在一个指定文件大小 hudi 小文件处理流程 : 每次写入都会遵循此过程,以确保Hudi表中没有小文件。 ,以及通过阅读源码和相关资料学习hudi 如何在写入时智能的处理小文件问题新思路.Hudi利用spark 自定义分区的机制优化记录分配到不同文件的能力,达到小文件的合并处理.

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    解决小文件问题

    海量小文件的的根源 小文件的问题其实以前也一直困扰着我,对于传统数仓,导致小文件多的原因非常多: 分区粒度,如果你分区非常多,就会导致更多的文件数产生 很多流式程序是只增操作,每个周期都会产生N个文件, 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。 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。 为什么海量小文件是问题 前面,我们谈到了小文件的根源。那么文件多就多了,为什么是个问题呢? Delta如何解决小文件 我们知道,其实大部分存储的问题都有小文件的多的问题,比如HBase等,他们的解决方案是做compaction,本质上就是讲小文件合并成大文件。

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    Spark 处理小文件

    小文件合并综述 1.1 小文件表现 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。 在spark官方的推荐文档中,parquet格式的文件推荐大小是128MB,小于该大小的均可以称之为小文件,在实际的工作,往往小文件的大小仅仅为几KB,表现为,可能文件大小为几百MB,但是文件个数可能到达了几十万个 其元数据会占用大量 namenode内存(一个元数据大概150字节),影响namenode性能 5.影响磁盘寻址时间 1.3 小文件出现的原因 启用了动态分区,往动态分区表插入数据时,会插入大量小文件 reduce的数量设置的较多,到reduce处理时,会分配到不同的reduce中,会产生大量的小文件 源数据文件就存在大量的小文件 1.4 小文件合并的通俗理解 小文件合并,本质上就是通过某种操作,将一系列小文件合并成大文件 从Map到Reduce需要一个Shuffle过程,所以我们将小文件合并理解为通过一个Shuffle,合并小文件成一个大文件。

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    【说站】python不同大小文件的复制方法

    python不同大小文件的复制方法 1、小文件复制,打开一个已有文件,读取完整内容,并写入到另外一个文件。 text:         break       file_write.write(text)   # 3.关闭文件 file_read.close() file_write.close() 以上就是python 不同大小文件的复制方法,希望对大家有所帮助。

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    小文件合并方案分享

    小文件合并方案分享 现有问题 资源利用率&成本:受限于磁盘性能和硬件成本,需要在控制好硬件成本的情况下,解决海量小文件的存储,提高资源利用率。 单个集群如果存储了大量小文件(240块SATA,总共6亿文件,文件大小约100KB),磁盘容量平均利用率只有22%。 读写性能:随着集群文件数量的增长,整体的读写性能会急剧下降。 导致这类性能下降的原因主要有2个,一方面是filestore底层采用xfs文件系统,xfs不适合做这种大量小文件的存储,另外是我们采用了SMR的SATA磁盘,这类磁盘也不适合用在Ceph里,具体可以参考下面的文档 (单个大文件读写竞争处理) 大文件发生GC时(空洞资源回收),会同时影响小文件读写。 成本低,受限于EC模式及底层硬件性能,读写性能会有所下降。 集群扩容会导致性能波动,同时影响读写性能。 大文件发生GC时(空洞资源回收),只会会影响部分小文件读。(读写分离) 成本适中,兼顾性能(SSD多副本)和EC(低成本模式)。

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    小文件对HDFS的危害

    如果对HDFS环境未进行优化,小文件可能会造成HDFS系统的崩溃。今天我们来看一下。 为此在HDFS中放小文件必须进行优化,不能将小文件(类似1MB的若干小文件)直接放到HDFS中。 ? 二、数据在DataNode中如何存储? 三、如何解决小文件需要存放到HDFS的需求? 1.合并小文件,数据未落地到HDFS之前合并或者数据已经落到HDFS,用spark service服务或其它程序每天调度去合并。 Hadoop Archive或者HAR,是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具,它能够将多个小文件打包成一个HAR文件,这样在减少namenode内存使用的同时,仍然允许对文件进行透明的访问 四、小文件的其它危害 小文件除了可能会撑爆NameNode。另一个是hive或者spark计算的时候会影响它的速度,因为spark计算时会将数据从硬盘读到内存,零碎的文件将产生较多的寻道过程。

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    StreamingFileSink压缩与合并小文件

    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。 三、小文件处理 不管是Flink还是SparkStreaming写hdfs不可避免需要关注的一个点就是如何处理小文件,众多的小文件会带来两个影响: Hdfs NameNode维护元数据成本增加 下游hive /spark任务执行的数据读取成本增加 理想状态下是按照设置的文件大小滚动,那为什么会产生小文件呢? 这与文件滚动周期、checkpoint时间间隔设置相关,如果滚动周期较短、checkpoint时间也比较短或者数据流量有低峰期达到文件不活跃的时间间隔,很容易产生小文件,接下来介绍几种处理小文件的方式: ,这种方式虽然增加了后续的任务处理成本,但是其即合并了小文件提升了后续任务分析速度,也将小文件清理了减小了对NameNode的压力,相对于上面两种方式更加稳定,因此也比较推荐这种方式。

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    2020-08-24:什么是小文件?很多小文件会有什么问题?很多小文件怎么解决?(大数据)

    福哥答案2020-08-24: [知乎答案](https://www.zhihu.com/question/417040766) 1.小文件小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块(block)大小 2.小文件问题: HDFS的小文件问题: (1)HDFS 中任何一个文件,目录或者数据块在 NameNode 节点内存中均以一个对象形式表示(元数据),而这受到 NameNode 物理内存容量的限制。 因而,在 HDFS 中存储大量小文件是很低效的。访问大量小文件经常会导致大量的 seek,以及不断的在 DatanNde 间跳跃去检索小文件。这不是一个很有效的访问模式,严重影响性能。 (3)处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个slot,而任务启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动任务和释放任务上。 为什么会产生大量的小文件 至少在两种场景下会产生大量的小文件: (1)这些小文件都是一个大逻辑文件的一部分。

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    Spark SQL 小文件问题处理

    在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 当然上述只是以Spark SQL中的一个场景阐述了小文件产生过多的原因之一(分区数过多)。 在数仓建设中,产生小文件过多的原因有很多种,比如: 1.流式处理中,每个批次的处理执行保存操作也会产生很多小文件 2.为了解决数据更新问题,同一份数据保存了不同的几个状态,也容易导致文件数过多 那么如何解决这种小文件的问题呢 小文件定期合并 可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作 上述只是给出3种常见的解决办法,并且要结合实际用到的技术和场景去具体处理,比如对于HDFS小文件过多,也可以通过生成

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    rsync快速删除大量小文件

    有时候一个文件中有几十万个甚至更多子文件的情况下,就算这个文件不大,可能只有几G的情况下,用rm -rf 仍然很慢,需要等很久,而且占用大量的系统资源。一个比较...

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    SparkStreaming如何解决小文件问题

    使用sparkstreaming时,如果实时计算结果要写入到HDFS,那么不可避免的会遇到一个问题,那就是在默认情况下会产生非常多的小文件,这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream 众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息,比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护,NameNode会因此鸭梨山大。 不管是什么格式的文件,parquet、text,、JSON或者 Avro,都会遇到这种小文件问题,这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。 文章开头讲了,小文件的基数是:batch_number*partition_number,而第一种方法是减少batch_number,那么这种方法就是减少partition_number了,这个api不细说 这种方法不是很直接,但是却比较有用,“性价比”较高,唯一要注意的是,批处理的合并任务在时间切割上要把握好,搞不好就可能回去合并一个还在写入的SparkStreaming小文件

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    小文件读取并分页展示

    1.读取小文件,并进行分页   商品|价格   飞机|1000   大炮|2000   迫击炮|1000   手枪|123   ..... lis = [] n = 10 #每页显示10条信息 with open('小文件',mode='r',encoding='utf-8')as f: content = f.readlines() for line in content:

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    关于集群小文件治理思路

    背景: 遇到集群小文件的问题大概是2018年那会,当时我维护一个600多台节点的cdh集群,当时文件数大概不到一个亿,具体多少已经记不清楚了。 我在之前的博客里也有总结集群小文件处理的办法。 就是下面这篇文章。 关于较大hadoop集群小文件问题https://cloud.tencent.com/developer/article/1769788 今天我想说的呢是作为一个大数据运维,现在集群已经有很多小文件,那么我们怎样去处理 ,怎样揪出来这些小文件的具体目录。 思路: 1、分析小文件产生的原因 2、筛查出小文件具体位置 3、处理 内容: 1、小文件产生的原因: 无非就是job加工,文件较碎,job参数等等。

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    Hadoop 大量小文件问题的优化

    HDFS上的小文件问题 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。 因而,在 HDFS 中存储大量小文件是很低效的。访问大量小文件经常会导致大量的 seek,以及不断的在 DatanNde 间跳跃去检索小文件。这不是一个很有效的访问模式,严重影响性能。 最后,处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个 slot,而任务启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动任务和释放任务上。 2. 为什么会产生大量的小文件 至少在两种场景下会产生大量的小文件: 这些小文件都是一个大逻辑文件的一部分。

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    大数据开发:Hive小文件合并

    Hive作为数据仓库工具,最初的存储还是落地到HDFS上,这其中就有一个关键的环节,是小文件的处理。今天的大数据培训分享,我们就主要来讲讲,Hive小文件合并。 相对于上层的数据表汇总程度高,底层就会面临小文件越来越多的问题。 一、小文件带来的问题 HDFS的文件包好数据块和元信息,其中元信息包括位置、大小、分块等信息,都保存在NameNode的内存中。 HDFS读写小文件时也会更加耗时,因为每次都需要从NameNode获取元信息,并且对应的DataNode建立连接。 Reduce数量的增加也即意味着结果文件的增加,从而产生小文件的问题。 解决小文件的问题可以从两个方向入手: ①输入合并。即在map前合并小文件。 ②输出合并。即在输出结果的时候合并小文件。 关于大数据开发,Hive小文件合并,以上就为大家做了大致的介绍了。小文件合并的问题,这里提供了两种思路去解决,具体的实施就要结合到应用场景去选择了。

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    清理hdfs小文件shell脚本

    清理hdfs小文件shell脚本 #! small_file_paths[*]}) do path="${small_file_paths[$key]}${date_20days_ago}" echo "清理 Hadoop 上的小文件目录

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    HDFS的小文件合并(12)

    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。 /hello.xml 既然可以在下载的时候将这些小文件合并成一个大文件一起下载,那么肯定就可以在上传的时候将小文件合并到一个大文件里面去。 根据前面博客分享的内容,我们将用javaAPI将本地多个小文件上传到hdfs,并合并成一个大文件! } IOUtils.closeQuietly(outputStream); local.close(); fileSystem.close(); } 总结: 如何合并小文件

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    Hadoop小文件&冷文件分析

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