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
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
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。
原文:https://www.escapelife.site/posts/72f237d3.html
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。
腾讯TCPA,由腾讯TEG操作系统组研发,基于RHEL7.4源码,定制化的TCPA。
If you change nothing, nothing will change
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!
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。
初次接触分布式文件系统,有很多迷惑。通过参考网络文章,这里进行对比一下Hadoop 分布式文件系统(HDFS)与 传统文件系统之间的关系:
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文件服务器(file servers)是一种器件,它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能,简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能,提高了数据的可用性,二则减少了管理的复杂程度,降低了运营费用。
图 13总结:通过测试,在本次实验中我们得出的以下几点结论:1. 小文件(最好是大于 0.5M,如果文件太小,在进行 tar 打包并压缩或者 zip 压缩时,其占用的磁盘空间会比源文件大很多)在进行 tar 打包并压缩或者 zip 压缩时,其占用磁盘的大小不变;中等文件(100M 左右的 pdf 格式文件) ,在进行 tar 打包并压缩或者zip 压缩时时,大约节省 20%-30%的空间;对于大文件(500M 左右的视频文件)基本上没有节省多少磁盘空间。2. 在 Radhat5.5 中对于 tar 打包并压缩测试和 zip 压缩测试中,tar 和 zip 对文件的压缩是一样的,对磁盘的节省程度是一样的。3. 本次测试中由于选择文件的特殊性,不能够完全模仿在真实情况下的操作,所以得出的结论会有一定程度的误差。由于 cuizong007 的水平有限,难免有错误的地方,还请多多包涵。欢迎各位技术好友进行技术方面的交流。cuizong007 的邮箱是:cuizong007sina.com图 5图 67.对文件 2 进行查看(如图 7 和图 8):图 7图 88. 对文件 3 进行 tar 和 zip 压缩(如图 9 和图 10):图 9图 109. 对文件 2 进行查看(如图 11 和图 12):图 11图 1210.在将所有的文件进行 tar 和 zip 压缩完后,查看压缩完后的情况(如图 13):在 linux 下人们不免会遇到要压缩一些文件,但是究竟要那种方式压缩,所得到的结果最能够节省磁盘的空间,而且有不容易出现错误呢?本次实验结果只做技术讨论,相互的学习。实验环境:在 xp 系统下安装在虚拟机上的 redhat5.5 的系统。本次实验结果将主要测试最常用的、最简单的(即没有添加太复杂的命令选项)tar 和 zip命令。1. 我们选择了三个不同大小的文件(文件名分别为:1、2 和 3;文件 1 和文件 2 都是 pdf文档;文件 3 为视频文件)如图 1 所示:图 12. 我们首先使用命令 tar 将第一个小文件(即 1)进行压缩。 (使用命令: tar zcvf 1.tar.gz 1)如图 2 所示:图 23.再使用命令 zip 压缩第一个小文件(即 1)进行压缩。 (使用命令: zip 1.zip 1)如图 3所示:图 34.使用命令查看 tar 和 zip 压缩同一文件 1 的大小(使用命令:
本文讲解了如何优化Linux服务器的性能,包括关闭不需要的服务、调整TCP/IP网络参数、修改shell命令历史记录、定时校正系统时间、调整文件系统限制和关闭写磁盘I/O功能等方法。通过这些优化措施,可以有效地提高服务器的性能和稳定性。
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。
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。
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
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:
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/
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
原文地址: MapReduce Input Split(输入分/切片)详解 结论: 经过以上的分析,在设置map个数的时候,可以简单的总结为以下几点: (1)如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值。 (2)如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值。 (3)如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2。 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下。
****前言:**** 今晚快要下班的时候,cp文件夹到U盘里面,由于文件过大并且里面的文件都是代码小文件,想想接近700M大有多少小文件,然而电脑就发烧式的发烫,真不敢想象呢,前所未有的发热,于是我就想关机来让电脑来歇歇,万万没想到的就是,电脑关机出现异常了,这时候我已经意识到电脑maybe出了问题。然后我就立马开机,果然不出我所料,电脑系统进不了了。来公司前我安装了linux+win双系统,电脑开机默认进入的是win系统,看到提示,感觉是win除了问题,真是奇怪:上次使用win系统都没有问题的,让你w
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。
因此,业界也出现了一系列其他分布式存储系统,最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
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存储按照对外提供服务的方式分为:块存储、文件存储、对象存储。块存储即我们日常说的SAN存储;文件存储即我们日常说的NAS存储;对象存储是最近几年才兴起的一种存储接口。
一篇帖子,发帖人在 WSL2 上编译 helix-term 明显比在 Windows 上更快,具体的数据是 WSL2 Ubuntu 22.04 耗时数据是 41秒 ,而 Windows 则耗时 64秒。
假如该数据是是个整数 long 类型 在64位 sizeof(long)=8 字节, 一亿个记录占用内存=762M (一亿一个记录占用内存762M) 一个普通云主机2G内存(足够) 计算过程: 这需要统计每个单词出现次数,并且按照次数,数值排序
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作,而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的,很多人在填写昵称时,常常会看到 此昵称已存在 的提示,系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢?总不能挨个去遍历对比吧,这时候就需要我们本文中的主角: 布隆过滤器
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。
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。
之前写过一篇 《 在公司做的项目和自己在学校做的有什么区别? 》不知道大家还有印象没有,里面提到了在工作中可能需要等上Linux服务器,查看一些信息(特别是查日志找Bug)。
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。
4、设置 join 或aggregate洗牌(shuffle)数据时使用的分区数
但是,在学校学完,没咋练手(还是太菜了),去到公司可以说是全忘光了。这篇文章主要来回顾以前的笔记,以及记录一下在工作中比较常用的一些命令。
tomcat7.zip. 是拆分后文件的前缀,默认分拆后文件名称为tomcat7.zip.ab,ab,ac....
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。
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?
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。
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。
我们都知道HDFS是来源于Google的GFS的分布式系统,它的特点是易于扩展,同时可以开发于廉价的机器上,同时他可以保证所有文件的备份数据维持在健康的数量上,同时非常适合进行批处理,因为设计之处就是在大数据文件大量的操作是顺序读的操作,同时也非常适合流处理。
可以看到,整个数据的传输过程,都要需要 CPU 亲自参与搬运数据的过程,而且这个过程,CPU 是不能做其他事情的。
线上出现了问题,登上线上的机器查日志是非常常见的操作了。我第一次登上线上机器查日志的时候,我还只记得以下的几个命令(假设现在我们的日志文件叫做service.log):
在我们实际工作当中,极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群,或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群,那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝,hadoop自带也有命令可以帮我们实现这个功能。
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