那么如何较为效率的删除大批小文件呢？结合网络的经验，并实测验证，最终总结了两种常见的解决方案，效率上也都尚可。...方案一：巧用rsync的方式达到删除目的 建立一个空文件夹，使用rsync --delete-before -d 命令最终达到删除大批小文件的目的。...> -type f -delete命令直接删除大批小文件。...最后再总结下删除大量小文件的方法： # 方案一： mkdir rsync --delete-before -d # 方案二： find -type f -delete 相对来说这两种方式都比较效率，但由于整体小文件也是比较多，所以实际可以选择nohup放到后台执行。
（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...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
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。
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.
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。...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...do-not-use-smr-disks-with-ceph/ https://copyfuture.com/blogs-details/201911061902186294pksqoqhzwcm79x Ceph 十年演进的经验教训 —— 磁盘文件系统并不适合作为分布式存储后端...The on-disk log is a pre-allocated file in a standard linux file system (ext4/xfs)....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)。
总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和fastdfs。...而weedfs会产生大量的元数据，因为他依赖的是操作系统的文件管理系统，对每一个文件的定位以及验证都是通过元数据来进行的。...从上面的对比就可以看出来，在海量小文件的情况下肯定是weedfs的性能更高，因为他的文件元数据是相当少的，所以这部分经常被访问的元数据能够被操作系统或者内存直接缓存住，这样就减少了对磁盘的操作，而磁盘的操作只需要进行一次...而fastdfs回产生海量的文件的元数据，大到一定程序了操作系统的缓存或者内存就无法进行全部存储了，这样就造成了在硬盘上进行随机读写来查找文件了，两个效率和速度以及对系统和硬盘造成的负载显而易见了。...总结：小文件存储不同于大文件，大文件的性能和时间消耗，主要在传输的带宽等限制上。而小文件主要在于系统本身的读取速度上。所以综合来说，个人觉得weedfs比fastdfs更先进，更能承受数量更大的小文件
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...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...我们知道，以MapReduce为代表的大数据系统，都习惯用K-V键值对的形式来处理文件，最后文件落盘，也是一个reduce对应一个输出文件。...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。
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。
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。
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
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。一个比较快速的方法是用rsync同步。
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。...HAR 文件是通过在 HDFS 上构建一个分层文件系统来工作。...对于客户端来说，使用 HAR 文件系统没有任何的变化：所有原始文件都可见以及可以访问（只是使用 har://URL，而不是 hdfs://URL），但是在 HDFS 中中文件个数却减少了。
为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。...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。...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。...HAR 文件是通过在 HDFS 上构建一个分层文件系统来工作。...对于客户端来说，使用 HAR 文件系统没有任何的变化：所有原始文件都可见以及可以访问（只是使用 har://URL，而不是 hdfs://URL），但是在 HDFS 中中文件个数却减少了。
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。
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。...2、小文件的具体位置： 只要是文件，那么就一定存在hadoop系统中了，hive加工的数据都在hdfs上，那么hdfs信息最全的肯定是fsimage，所以只要我们反序列化了fsimage就可以了，之前有写过怎样反序列化
目录 排查用户相关的信息 排查进程端口相关的信息 查找恶意程序并杀掉 斩草除根 判断入侵方式，修复漏洞 当我们被告知一台Linux服务器被黑客入侵，黑客利用该服务器进行挖矿...w #显示已经登陆系统的用户列表，并显示用户正在执行的指令 users #显示当前登录系统的所有用户的用户列表 last #查看最近登录成功的用户及信息...，查看的是 /var/log/wtmp 文件 lastb #查看最近登录失败的用户及信息，查看的是 /var/log/btmp 文件 lastlog #显示系统中所有用户最近一次登录信息...#查看爆破用户名字典 总的来说，黑客入侵主机有下列几种情况： 通过 redis 未授权漏洞入侵(好多挖矿程序是通过这个) ssh 弱口令暴力破解 Web 程序漏洞入侵 参考文章: 记一次Linux...木马清除过程 相关文章：Redis未授权访问漏洞 Linux挖矿病毒的清除与分析 Linux下性能监控、守护进程与计划任务管理 来源：
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。...SparkStreaming外部来处理 我们既然把数据输出到hdfs，那么说明肯定是要用hive或者sparksql这样的“sql on hadoop”系统类进一步进行数据分析，而这些表一般都是按照半小时或者一小时...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。
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:
清理hdfs小文件shell脚本 #!...because BSD date is different from GNU date tmp_date_20days_ago=$(date -j -v-20d +"%Y-%m-%d") elif [ "Linux...small_file_paths[*]}) do path="${small_file_paths[$key]}${date_20days_ago}" echo "清理 Hadoop 上的小文件目录
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