hive优化 一.小文件简述 1.1. HDFS上什么是小文件? HDFS存储文件时的最小单元叫做Block,Hadoop1.x时期Block大小为64MB,Hadoop2.x时期Block大小为128MB.(在hadoop部署下可以通过dfs.block.size进行设置) 小文件就是指,在HDFS上落地的文件大小远远小于一个Block块大小的文件. 1.2. 小文件形成的原因 1.3. 小文件的危害 内存占用 小文件存储在HDFS上,对应的每个文件都会在namenode中存有相应的元数据信息

Atitit.Guibutton与面板---项目规模的评估----文件数统计,结构,代码行数,每类型文件行数. 1. Kpi:::  代码行数(凝视行数,空白的行数), 方法数,class数 1 2. 过滤器::: 扩展名过滤 1 3. SourceCounter 3.3 (2M) 1 4. 概览 2 5. 具体 3 6. 扩展名过滤 3 7. 导出html 3 8. OnlyJava 3 1. Kpi:::  代码行数(凝视行数,空白的行数), 方法数,class数 2. 过滤器::: 扩展名

Atitit.Gui按钮与面板---项目规模的评估----文件数统计,结构,代码行数,每类型文件行数. 1. Kpi:::  代码行数(注释行数,空白的行数), 方法数,class数 1 2. 过滤器::: 扩展名过滤 1 3. SourceCounter 3.3 (2M) 1 4. 概览 2 5. 详细 3 6. 扩展名过滤 3 7. 导出html 3 8. OnlyJava 3 1. Kpi:::  代码行数(注释行数,空白的行数), 方法数,class数 2. 过滤器::: 扩展名过滤 作

转载自 http://www.07net01.com/linux/centos_Linux_tongjimougewenjianjiazhanyongkongjiandaxiao_12510_1346373058.html 1.查看当前文件夹下面各个文件的大小 ll -lh 2.查看某文件夹占用总的空间大小 du -h --max-depth=1 /usr/local/ 8.0K    /usr/local/etc8.0K    /usr/local/include275M    /usr/lo

查看ubuntu文件目录的大小和文件夹包含的文件数 查看linux文件目录的大小和文件夹包含的文件数 统计总数大小 du -sh xmldb/ du -sm * | sort -n //统计当前目录大小 并安大小 排序 du -sk * | sort -n du -sk * | grep guojf //看一个人的大小 du -m | cut -d "/" -f 2 //看第二个/ 字符前的文字 查看此文件夹有多少文件 /*/*/* 有多少文件 du xmldb/ du xmldb/*

1.HDFS设计前提与目标 (1)硬件错误是常态而不是异常.  错误检测并快速自动恢复是HDFS最核心设计目标 (2)流式数据访问.运行在HDFS上的应用主要是以流式数据读取为主,做批量处理而不是用户交互处理,所以HDFS更关注数据访问的高吞吐量. (3)大规模数据集.HDFS支持大文件存储,并能提供整体上高的数据传输宽带,能在一个集群里扩展到数百个节点. (4)简单一致性模型.HDFS的应用程序需要对文件实行一次性写.多次读的访问模式.文件一经创建.写入和关闭之后就不需要再更改了. (5)移动

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

前一段时间频繁使用HDFS,又收集到了一些命令,在这儿分享出来,大数据的框架及设计原理方面的理论文章暂时还没有时间总结,后面有时间逐渐整理发出来. 注:在使用命令时,可以使用 hadoop fs,如果配置了环境变量,可以使用 hdfs dfs 和 hadoop fs 这个两个命令. #export HADOOP_USER_NAME=hdfs --设置hadoop_user_name #hdfs dfs -help --查看hdfs帮助 #hdfs dfs -ls / #hadoop fs -ls

转:http://lxw1234.com/archives/2015/10/527.htm 关键字:flume.hdfs.sink.配置参数 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写

Purpose This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to “just work” in many env

1.设计基础目标 (1) 错误是常态,需要使用数据冗余  (2)流式数据访问.数据批量读而不是随机速写,不支持OLTP,hadoop擅长数据分析而不是事物处理.  (3)文件采用一次性写多次读的模型,文件一旦写入就无法修改.所以一致性模型非常简单.  (4)程序采用 数据就近 原则分配节点执行.(MapReduce) 2.hdf体系结构    hadfs设计十分简单,在我的1个master和两个slave节点的集群中,通过jps,可以查看在master节点上运行着SecondaryNameNod

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hdfs-operations.html,转载请注明源地址. 1.HDFS文件的权限以及读写操作 HDFS文件的权限: •与Linux文件权限类似 •r: read; w:write; x:execute,权限x对于文件忽略,对于文件夹表示是否允许访问其内容 •如果Linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件,那么这个文件在HDFS中owner就是zhangsan •HDFS的权限目的:阻止好

du -sh 文件夹路径 查看linux文件目录的大小和文件夹包含的文件数 统计总数大小 du -sh xmldb/ du -sm * | sort -n //统计当前目录大小 并安大小 排序 du -sk * | sort -n du -sk * | grep guojf //看一个人的大小 du -m | cut -d "/" -f 2 //看第二个/ 字符前的文字 http://www.cnblogs.com/benio/archive/2010/10/13/1849946.ht

flume采集中HDFS参数解析 就是个备忘录,方便以后直接查阅,不用再网上找了!!!! 配置解析 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type :hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写入hdfs的文件名前缀,可以使用flum

作者简介 王振华,趣头条大数据总监,趣头条大数据负责人. 王海胜,趣头条大数据工程师,10 年互联网工作经验,曾在 eBay.唯品会等公司从事大数据开发相关工作,有丰富的大数据落地经验. 高昌健,Juicedata 解决方案架构师,十年互联网行业从业经历,曾在知乎.即刻.小红书多个团队担任架构师职位,专注于分布式系统.大数据.AI 领域的技术研究. 背景 趣头条大数据平台目前有一个近千节点的 HDFS 集群,承载着存储最近几个月热数据的功能,每日新增数据达到了百 TB 规模.日常的 ETL 和

1.HDFS简介                                                                                                                                                                                          HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式

Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1:reduce task数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism.通常,reduce数目设置为core数目的2到3倍.数量太大,造成很多小任务,增加启动任务的开销:数目太少,任务运行缓慢. 问题2:shuffle磁盘IO时间长解决方式:设置spark.local.dir为多个磁盘,并设置磁盘为IO速度快的磁盘,通过增加IO来优化shuffle性能: 问题3:map|red

NameNode中几个关键的数据结构 FSImage Namenode 会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中,每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作,将会记录在 editlog文件中,当editlog达到一定的大小(bytes,由fs.checkpoint.size参数定义)或从上次保存过后一定时间段过后 (sec,由fs.checkpoint.period参数定义),namenode会重新将内存中对整个HDFS的目录树和文件元数据刷到 fs

  参考文档:CEPH官网集群操作文档   概述 Ceph存储集群是所有Ceph部署的基础. 基于RADOS,Ceph存储集群由两种类型的守护进程组成:Ceph OSD守护进程(OSD)将数据作为对象存储在存储节点上; Ceph Monitor(MON)维护集群映射的主副本. Ceph存储集群可能包含数千个存储节点. 最小系统将至少有一个Ceph Monitor和两个Ceph OSD守护进程用于数据复制.   Ceph文件系统,Ceph对象存储和Ceph块设备从Ceph存储集群读取数据并将数据写

一. 安装nginx 1.安装nginxz之前的依赖包 yum install gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel openssl openssl-devel -y 2.源代码编译安装tenginx