了解磁盘IO的那些事 我们作为一名开发,经常耳熟能详的一句话,就是提高程序的性能.对于一个应用程序存在问题的直观体现:页面打开很慢,需要等待.造成这样的问题的主要原因有以下几种:1.网络问题.带宽和网络质量.2.硬件问题.cpu.硬盘.磁盘.3.程序问题.业务逻辑.程序流程.慢sql.当你的网络稳定.硬件资源充足.程序不存在问题的情况,你还想继续优化应用程序,给用户良好的体验,这时候你需要考虑的就是IO的问题.也就是我们常说的磁盘IO与网络IO. 磁盘IO读的那些事 什么是磁盘IO?举个简单的例

使用dd命令快速生成大文件或者小文件的方法     转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/9674757     在程序的测试中有些场景需要大量的小文件或者几个比较大的文件,而在我们的文件系统里一时无法找到那么多或者那么大的文件,此时linux的dd命令就能快速的帮助你完成想要的文件.具体用法简单总结如下: 1. dd命令可以轻易实现创建指定大小的文件,如 dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=1

使用dd命令快速生成大文件或者小文件 需求场景: 在程序的测试中有些场景需要大量的小文件或者几个比较大的文件,而在我们的文件系统里一时无法找到那么多或者那么大的文件,此时linux的dd命令就能快速的帮助你完成想要的文件.具体用法简单总结如下: 1.dd命令可以轻易实现创建指定大小的文件,如: dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=1024 #生成一个1G 文件文件内容全为0 在当前目录下会生成一个1024M的test文件,文件内容为全0(因从/dev/zero

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.client

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink

//FileOutputStream public class FileOutputStreamDemo { /**字节流:适用于任何文件,以字节为单位,进行读写操作  *字节流操作步骤:  *1.创建文件对象  *2.创建字节流  *3.读写操作  *4.关闭流  */ //字节流(写操作) public static void main(String[] args) { String messageString = "hello world";  byte[] bytes = me

set hive.execution.engine=mr; --在 map-reduce 作业结束时合并小文件.如启用,将创建 map-only 作业以合并目标表/分区中的文件. set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.rcfile.block.level=true; --合并后所需的文件大小.应大于 hive.merge.smallfiles.avgsize.(8G) ; --当作业的平均输出文件大小小于此属性的值时,Hive 将启动额外

hadoop不支持传统文件系统的挂载,使得流式数据装进hadoop变得复杂. hadoo中,文件只是目录项存在:在文件关闭前,其长度一直显示为0:如果在一段时间内将数据写到文件却没有将其关闭,则若网络中断后,则我们得到的仅仅是一个空白文件:故:最好编写小文件,这样能尽快将其关闭-----错误. [mapper 单个文件块 1:1] 由于hdfs的元数据保存在NameNode的内存中,因此创建的文件越多,所需的RAM就越多.从MapReduce角度看,小文件会导致效率低下.通常情况下,,每个Map

在程序中.有非常多保存和获取数据的方法,本篇文章,主要介绍使用文件系统对程序中的数据进行保存和读取的操作 我直接写了一个帮助类,进行文件的写入和读取操作 /** * 用于在文件里保存程序数据 * * @author zhaokaiqiang * */ public class FileHelper { private static final String TAG = "FileHelper"; private Context mContext; FileHelper(Context

其实想在datagridview中显示excel表格中的数据跟读取数据库中的数据没什么差别,只不过是创建数据库连接的时候连接字段稍有差别. private void btnShow_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog fd = new OpenFileDialog();//首先根据打开文件对话框,选择excel表格 ofd.Filter = "表格|*.xls";//打开文件对话框筛选器 string strPath;/

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge

官网:https://qiu8310.github.io/minapp/ 作者:Mora 在原生小程序开发中,数据流是单向的,无法双向绑定,但是要实现双向绑定的功能还是蛮简单的! 下文要讲的是小程序框架 minapp 中实现双向绑定的原理,在 minapp 中,你只需要在 wxml 模板中给组件的属性名后加上 .sync 就可以实现双向绑定.下面为了解释其原理,过程可能会说的稍微复杂些,但其实 minapp 框架已经处理了那些繁杂的细节! 首先,要使数据双向绑定,应该避免过多的数据源. 在数据从

  LIBRARY ieee; USE ieee.std_logic_1164.ALL; use std.textio.all; use ieee.std_logic_textio.all;   ENTITY DFFNTest IS END DFFNTest;   ARCHITECTURE behavior OF DFFNTest IS       -- Component Declaration for the Unit Under Test (UUT)       COMPONENT DFF

这周五下班前,发现了一个奇怪问题,大概是这个背景 一张表,结构为 Create Table: CREATE TABLE `out_table` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=latin1 总共有37K rows的数据,数据大概是这样 +----+------+ | id | name | +----+------+ | a | | b

流程: 1.当按钮单击时,弹出OpenFileDialog 2.判断后缀名是否合法 3.导入数据库 按钮事件中的代码: 1.判断用户是否选中文件. 2.判断用户选择的文件是否为txt //第一步,当按钮被点击时,弹出选择文件框,OpenFileDialog OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog(); ofd.Filter = "文件文件|*.txt"; if (ofd.ShowDialog() == DialogResult.OK) { if

在Java工程目录src下,创建一个后缀为.properties的文件,例如db.properties 文件中的内容如下(键=值): name=mk age=123 address=China 在程序中读取资源文件中的内容 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOExc

一.controller层 二.SERVICE层 @Overridepublic Result importJinjiangAssessResult(MultipartFile file) throws Exception { Result result = new Result(); //1.判断获取文件是否为空 if (ValidateUtil.isEmpty(file) || file.isEmpty()) { return ErrorEnum.OBJECT_LIST_ISNULL.get

bool CMaked::WriteFileMake(CString filePath, const char *isChange) { ofstream file; //filePath为该txt文档的全路径 file.open(filePath, ios::out);//以写的方式打开,没有会创建 if (file.is_open()) { file << isChange << endl; file.close(); return true; } return false;

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "blzhu" """ python study Date:2017 """ import pymysql # import MySQLdb #python2中的产物 try: # 获取一个数据库连接,注意如果是UTF-8类型的,需要制定数据库 conn = pymysql.connect(host='loc

package MYSQK; import java.sql.*; /** * PreparedStatement 对象可以对sql语句进行预编译,预编译的信息会存在存储该对象中,当相同的sql语句再次执行时,程序 * 会使用PrepareStatement对象中,而不需再次编译去查询数据库,大大提高了数据的访问效率 */ public class Insert { public static void main(String[] args) throws SQLException{ Conne