linux 将大文件分解为多个小文件

public class Main { public static void main(String[] args) { BufferedReader br = null; BufferedWriter bw = null; int count = 0; int index = 1; String temp = ""; try { br = new BufferedReader(new FileReader(new File("F:\\result.txt")));

HDFS中小文件是指文件size小于HDFS上block(dfs block size)大小的文件.大量的小文件会给Hadoop的扩展性和性能带来严重的影响.HDFS中小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件.大量的小文件会给Hadoop的扩展性和性能带来严重的影响. 大数据学习群:716581014 小文件是如何产生的? 动态分区插入数据,产生大量的小文件,从而导致map数量剧增 reduce数量越多,小文件也越多,reduce的个数和输出文件个数一致 数据源本身就是大量的小文

海量小文件存储(简称LOSF,lots of small files)出现后,就一直是业界的难题,众多博文(如[1])对此问题进行了阐述与分析,许多互联网公司也针对自己的具体场景研发了自己的存储方案(如taobao开源的TFS,facebook自主研发的Haystack),还有一些公司在现有开源项目(如hbase,fastdfs,mfs等)基础上做针对性改造优化以满足业务存储需求: 一. 通过对若干分布式存储系统的调研.测试与使用,与其它分布式系统相比,海量小文件存储更侧重于解决两个问题: 1.

1.LOSF问题概述 在互联网(尤其是移动互联网).物联网.云计算.大数据等高速发展的大背景下,数据呈现爆炸式地增长.根据IDC的预测,到2020年产生的数据量 将达到40ZB,而之前2011年6月的预测是35ZB.然而,社会化网络.移动通信.网络视频音频.电子商务.传感器网络.科学实验等各种应用产生的数 据,不仅存储容量巨大,而且还具有数据类型繁多.数据大小变化大.流动快等显著特点,往往能够产生千万级.亿级甚至十亿.百亿级的海量小文件,而且更多地 是海量大小文件混合存储.由于在元数据管理.访问

1.背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们选择一种适合的方案来解决本项目的小文件问题 2.介绍 本地 D:\data目录下有 2012-09-17 至 2012-09-23 一共7天的

应用场景 我们的hdfs中保存大量小文件(当然不产生小文件是最佳实践),这样会把namenode的namespace搞的很大.namespace保存着hdfs文件的inode信息,文件越多需要的namenode内存越大,但内存毕竟是有限的(这个是目前hadoop的硬伤). 下面图片展示了,har文档的结构.har文件是通过mapreduce生成的,job结束后源文件不会删除. har命令说明 1.archive命令 (1).什么是Hadoop archives?Hadoop archives是特

1. HDFS上的小文件问题 小文件是指文件大小明显小于HDFS上块(block)大小(默认64MB)的文件.如果存储小文件,必定会有大量这样的小文件,否则你也不会使用Hadoop(If you're storing small files, then you probably have lots of them (otherwise you wouldn't turn to Hadoop)),这样的文件给hadoop的扩展性和性能带来严重问题.当一个文件的大小小于HDFS的块大小(默认64MB

0.简介 FastDFS是一个应用级分布式文件存储服务,其采用中心型结构(类似GFS.HDFS.TFS等),主要用于大中型网站存储资源文件.FastDFS具有轻量级,支持高并发放访问,负载均衡,可扩展等优点.而FastDFS最大的亮点就是对小文件的存储性能较好,这主要来自于其文件名策略. 1.小文件存储性能优化 小文件的性能瓶颈主要来自于对元数据服务器(如FastDFS中的TrackerServer或TFS中的NameServer)的访问,因为当文件本身大小很小时,元数据存储所占空间与文件内容存

Hive压缩之二 小文件合并 调研背景 当Hive输入由很多个小文件组成,由于每个小文件都会启动一个map任务,如果文件过小,以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费,甚至OOM.为此,当我们启动一个任务,发现输入数据量小但任务数量多时,需要注意在Map前端进行输入合并.当然,在我们向一个表写数据时,也需要注意输出文件大小. 输入合并 合并输入小文件,减少map数? 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小. 举例: a)