众多数据库服务器的管理过程中,在不同服务器间的文件传输是免不了的.您可以使用scp命令或FTP方法完成文件的发送和接收,这篇文章我将给大家介绍另外一种方法,这就是rsync命令.rsync是文件传输程序,它的功能和算法描述可以参考维基百科中的介绍.参考链接:http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Rsync rsync也分服务器端和客户端,使用man查看帮助信息,我们发现rsync有六种不同的工作模式: Local:  rsync [OPTION...] SRC... [DE

假设我们在目录 /tmp/to_delete 下有很多小文件 a1 a2 a3 f1 f2 f3 现在我们想快速的删除f 开头的文件. 如果文件量大,用rm 可能会失败,而且会很慢, 所以用rsync. 步骤如下: 创建一个空目录 mkdir /tmp/some 输入命令 rsync --delete-before -d --include="f*" --exclude="*" /tmp/some/ /tmp/to_delete/ 通过以上步骤,可以快速的删除/tm

进行以下两步操作即可: 1.第一步:创建空的文件夹: mkdir  /tmp/blank 2.第二步:执行以下命令:rsync --delete-before -d /tmp/blank/ /home/stormnode/store/html/new/ Linux 快速删除大量小文件方法     当我们在linux系统中要删除数万或者数十万甚至数百万的文件时使用rm -rf *就不太好用,因为要等待很长一段时间.在这种情况之下我们可以使用linux系统命令rsync来巧妙的处理.rsync实际上

使用PHP和GZip压缩网站JS/CSS文件加速网站访问速度 一些泛WEB 2.0网站为了追求用户体验,可能会大量使用CSS和JS文件.这就导致在服务器带宽一定的情况下,多用户并发访问速度变慢.如何加快网页响应速度?解决办法之一就是:依照Yahoo性能优化小组提出的N条性能优化建议对前端程序进行优化和重构,关于此文的讨论很多,在这里不再赘述. 这篇文章主要分享一下我个人在实际项目中,对于使用PHP对JS和CSS进行压缩的经验,在这里假设服务器仅支持GZIP压缩,不支持.htaccess(符合很多

rsync 是同步文件的利器,一般用于多个机器之间的文件同步与备份,同时也支持在本地的不同目录之间互相同步文件.在这种场景下,rsync 远比 cp 命令更加合适,它只会同步需要更新的文件,默认情况下,rsync 通过比较文件的最后修改时间(mtime)和文件的大小(size)来确认哪些文件需要被同步过去. 最近刚好有一个需求,需要将文件从一个目录同步到另外一个目录去,我就首先试了下下面的命令: # mkdir src dest # echo hello > src/one.txt # rsyn

1.paramiko只能复制文件,而不能复制目录,复制时,已经存在的会被覆盖;要想复制目录,只能把目录里的文件一个一个复制过去 2.scp可以复制文件.目录,复制时,已经存在的会被覆盖:可以模糊匹配:scp *.jar admin@1.1.1.2:~/aa:可以递归复制,参数-r 3.rsync功能比较强大,复制时,可以选择覆盖或者不覆盖:可以复制目录.文件:可以模糊匹配等:可以递归复制,参数-r 4.scp还非常不占资源,不会提高多少系统负荷,在这一点上,rsync就远远不及它了.虽然 rsy

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂

Rsync是Linux下非常不错的文件同步备份工具,安全性高.备份迅速.支持增量备,功能强大且高效. 服务端配置 Rsync服务的配置文件/etc/rsyncd.conf,示例配置(带用户名密码配置): pid file = /var/log/rsyncd.pid lock file = /var/log/rsyncd.lock log file = /var/log/rsyncd.log port = 873 #address = 10.0.xx.xx uid = root gid = roo

不多说,直接上代码.  代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs7; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

这里有一点要特别注意了,就是在你完成备份之后,先不要把本地的文件都给删除了,先把服务停了之后再删除文件, 因为你已删除,检查到两边不一致,他又会把备份端给删除了.所以特别得注意了.这里吃过一次亏. 还有在生产的过程当中我遇到一个问题,就是我的源文件端朝所有的服务器端都可以同步文件,唯有一台不行,那台服务器的系统是centos 7 的网段是10.23.24的,我的源文件有两个网段,一个是192.168.220还有个一个10.23.24的(但是这两个网段都是可以互通的),当时我在centos 7服务

将一个大文件分成若干个小文件方法 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 先利用 wc -l BLM.txt       读出 BLM.txt 文件一共有多少行 再利用 split 命令 split -l 2482 ../BLM/BLM.txt -d -a 4 BLM_ 将 文件 BLM.txt 分成若干个小文件,每个文件2482行(-l 2482),文件前缀为BLM_ ,系数不是字母而是数字(-d),后缀系数为四位数(-a 4

rsync+inotify-tools文件实时同步案例 全量备份 Linux下Rsync+sersync实现数据实时同步完成. 增量备份 纯粹的使用rsync做单向同步时,rsync的守护进程是运行在文件推送的服务器上,而接收的服务器是运行rsync客户端.使用sersync做文件实时同步刚好相反,用于接收文件的服务器运行rsync守护进程.

rsync 同步文件 rsync -avz roo@192.168.4.12::/home/a ./a  --exclude "data" exclude 去掉/a/data 文件夹 排除多个文件 rsync -avz --delete /home/wwwroot/yswifi/ root@115.29.19.85:/home/wwwroot/test --exclude "home/wwwroot/exclude.txt" exclude.txt写法为一排一排的,

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.如果在HDFS中存储小文件,那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了).而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件. 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G

/var/spool/postfix/maildrop 小文件太多造成inode索引使用完解决办法 问题表现和检查: 1.运行df -i / 查看inode使用是否满: 2.查看/var/spool/postfix/maildrop是否有非常多的小文件,ls直接卡死等情况: 解决:1.cd /var/spool/postfix/maildrop: ls | xargs rm -rf; 2.vi /etc/crontab :将‘MAILTO=root’替换成‘MAILTO="",然后se

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

处理小文件的时候,可以通过org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer类将所有文件写出到一个seq文件中. 大致流程如下: 实现代码: package study.smallfile.sequence_one; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

在真实环境中,处理日志的时候,会有很多小的碎文件,但是文件总量又是很大.普通的应用程序用来处理已经很麻烦了,或者说处理不了,这个时候需要对小文件进行一些特殊的处理——合并. 在这通过编写java应用程序实现文件的合并并上传到HDFS.整体的处理思路是,从本地加载琐碎的小文件并写到HDFS中. package study.smallfile.javaapp; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IO

A.文件上传 思路: 发送文件数据给服务器 使用post请求 必须手动设置请求头: 内容大小Content-Length & 内容类型 Content-Type 请求体:文件数据 文件上传的格式要求十分严格,必须严格遵守 由于是一次性加载文件到内存上传,所以只能用于小文件上传   B.实现 1.设置POST请求 (1)使用POST请求方法 (2)设置请求头 设置内容长度.内容类型.分割线   (3)设置请求体 NSMutableData *body = [NSMutableData data];

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.不论什么一个文件,文件夹和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中, 每一个object占用150 bytes的内存空间. 所以,假设有10million个文件, 每一个文件相应一个block,那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息. 假设规模再大一些,那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限. 控制小文件的方法有: 1.应用程序自己控制