一个大文件1Tb左右的如何放到Hadoop上进行处理 [问题点数:50分]

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黄花 2017年11月 Java大版内专家分月排行榜第二
2017年9月 Java大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2019年8月 Java大版内专家分月排行榜第三
2017年8月 Java大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 Java大版内专家分月排行榜第三
2016年3月 Java大版内专家分月排行榜第三
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名人 年度总版至少三次排名前十即授予名人勋章
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状元 2005年 总版技术专家分年内排行榜第一
2004年 总版技术专家分年内排行榜第一
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进士 2006年 总版技术专家分年内排行榜第六
2003年 总版技术专家分年内排行榜第八
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金牌 2005年6月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年5月 总版技术专家分月排行榜第一
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2004年12月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年11月 总版技术专家分月排行榜第一
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2003年12月 总版技术专家分月排行榜第一
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红花 2017年11月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2017年9月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
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server 2003上,在一个大文件(30G左右)上进行写操作,WriteFile出现ERROR_NO_SYSTEM_RESOURCES错误!
如题,可能是什么原因呢?
Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名
强烈祝贺<em>Hadoop</em>赢得<em>1</em>TB排序基准评估第一名。Yadoo的一个集群最近用209秒时间排序<em>1</em>TB的数据 ,比上一年的的纪录保持者保持的297秒 快乐将近90秒。<em>1</em>998年Jim Gray创建了排序基准评估的方法,建立<em>1</em>00亿条<em>1</em>00个字节的纪录,评估对这<em>1</em>00亿条纪录完全排序和把纪录写入磁盘的时间。评估是建立在未发布的版本0.<em>1</em>8上的。排序所用的源码在这个地址 。   评测集群的配...
文件处理
我在ASP.net中逐笔读取一个几十万条的<em>文件</em><em>进行</em>分析,依次插入Oracle表中,所花费的时间较长,大约十分钟,在调试环境下运行没有异常;可用IE运行到五、六分钟后会跳出“类似网页错误”的提示,错位码为500,若将该IE地址刷新后则运行正常。超时的设置、Web.config的设置等均有调试过,没效果,请帮忙解决。请用C#解答. rn
文件处理
现在有一个4G多的记录<em>文件</em>,该记录<em>文件</em>还有头有尾,怎么样才能对这个<em>文件</em><em>进行</em>快速的查找,删除,修改等操作,我已经把这个<em>文件</em>做内存镜像<em>文件</em>,对它<em>进行</em>了索引,但这个索引从程序的一开始到结束都保存在内存中。这样很浪费内存,想听听大家对这样的<em>文件</em>的<em>处理</em>有什么好的办法
文件上传下载该如何处理
一般小的几百K的<em>文件</em><em>处理</em>比较简单,直接saveas就可以了,下载也是普通的点击下载。rnrn但是我现在做的一个网站需要一个功能,大概上传下载的单个<em>文件</em>在20M至50M之间。不考虑空间商的限制,我该怎么<em>处理</em>比较好呢?谢谢!!
大数据之hadoop(文件系统HDFS)
一 HDFS概述<em>1</em>.<em>1</em> 概念HDFS,它是一个<em>文件</em>系统,用于存储<em>文件</em>,通过目录树来定位<em>文件</em>;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持<em>文件</em>的修改。适合用来做数据分析,并不适合用来做网盘应用。<em>1</em>.2 组成<em>1</em>)HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。2)Nam
hdfs块大小,小文件,副本数
<em>1</em>.块大小 hdfs默认的块大小为<em>1</em>28M,可以在官网查看参数dfs.blocksize。 假如一个<em>文件</em>的大小为<em>1</em>30M,往HDFS里面存储时,先将<em>1</em>28M存储到第一个块里面,剩余的2M则会存储到第二个块里面,但第二个快的实际大小为2M。 2.小<em>文件</em> 小<em>文件</em>的存储,对HDFS是致命的,默认小<em>文件</em>的定义,各个公司是不同的,可以从自己公司的日常<em>文件</em>中,随机挑选<em>1</em>000个<em>文件</em>,以此来定义小<em>文件</em>的大小。 ...
spark sql字符串截取问题
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用C++进行hadoop程序开发(hadoop Pipes)
经过几天的努力与查资料,终于实现了分布式模式下运行C++版的MapReduce。下面介绍主要步骤和遇到的问题及解决方案。 系统配置: 在Linux系统上已安装好hadoop 2.5.2版本(本人系统为CentOS7.0(64位系统)。 选择工具: <em>Hadoop</em>采用java编写,因而<em>Hadoop</em>天生支持java语言编写作业,但在实际应用中,有时候,因要用到非java的第三方库或者其他原因,要
jsp如何实现大文件1G左右)的下载?
jsp实现<em>文件</em>从服务器上下载,使用的是常用的response的流下载方式,<em>文件</em>是一个压缩好了zip包。rn由于<em>文件</em>比较大,有的达到了<em>1</em>、2个G,<em>文件</em>在下载中,常常下载未完成就结束了,压缩包看起来好的,但是打开就是损坏的,大小也比较小。rn后台出错日志为:rnClientAbortException java.io.IOExceptionrnat org.apache.catalina.connector.OutuputBuffer.realWriteBytesrnat org.apacle.tomcat.util.buf.ByteChunk.flushBufferrnat org.apacle.catalina.connector.OutputBuffer.writeBytesrnrn我测试了在不同的电脑小下载,情况会不一样。有的电脑可以下载的大小会大些,有的会小些,但都下载不完整。另,在服务器电脑上有时可以直接完全下载,有时也下不完。我感觉与电脑的性能也有关系。rnrn我使用我自己的tomcat运行的程序,在下载时常常下到一定程序明显不动了,过好久又能下载一点,再过一会出错,图片如下:rnrn我的代码:rn我的工程分两个应用,web服务器和<em>文件</em>服务器,页面调用web服务器的servlet,web服务器再调用<em>文件</em>服务器的servletrnweb服务器代码:rn[code=java]rnHttpURLConnection conn = (HttpURLConnection)url.openConnection();rnif(conn !=null)rn tryrn conn.setConnectTimeout(60000); //连接超时时间:单位毫秒rn conn.setReadTimeout(300000); //读取数据超时时间:单位毫秒rn conn.setDoOutput(true);rn conn.setRequestMethod("POST");rn conn.setRequestProperty("patternCommand", patternCommand);rn conn.setRequestProperty("ftpPath", ftpPath);rn is = conn.getInputStream();rn byte[] buffer = new byte[2048];rn int count = 0;rn try rn while (true) rn int bytesReceived = is.read(buffer);rnresponse.setHeader("Content-Disposition", "filename="+ shortName);rnresponse.setHeader("Connection", "Keep-Alive"); rnresponse.setContentType("application/octet-stream");rnout = response.getOutputStream();rnrn if (bytesReceived < <em>1</em>) rn break;rn rn out.write(buffer, 0, bytesReceived);rn out.flush();rn count++;rn rn finally rn if(out!=null)out.close();rn if(is!=null)is.close();rn rn rn finallyrn if(conn!=null)conn.disconnect();rn rnrnrnrnrn[/code]rnrnrn<em>文件</em>服务器代码:rn[code=java]rnOutputStream os = null;rn FileInputStream fis = null;rn try rn rn if(StringUtils.isNotEmpty(outPutPath))rn File file = new File(outPutPath);rn os = response.getOutputStream();rn fis = FileUtils.openInputStream(file);rn rn byte[] buffer = new byte[2048];rn try rn while (true) rn int bytesReceived = fis.read(buffer);rn if (bytesReceived < <em>1</em>) rn break;rn rn os.write(buffer, 0, bytesReceived);rn os.flush();rn rn finally rn if(os!=null)os.close();rn if(fis!=null)fis.close();rn rn rn rn catch (IOException e) rn log.error(e.getMessage());rn e.printStackTrace();rn rn[/code]
如何处理文件的COPY问题!
如题,我要将一个<em>1</em>G以上的TXT<em>文件</em>内容COPY到另外一个TXT<em>文件</em>中,如何<em>处理</em>可以更快!我尝试用READ、WRITE的方式实现,但是希望<em>处理</em>的效率更高,也试过用内存映射的方式打开源<em>文件</em>,但是<em>1</em>G以上的<em>文件</em>程序就报错,各位帮帮忙,看怎么<em>处理</em>!
java程序如何高效率的处理文件
我的程序需要移动大<em>文件</em>,<em>1</em>00M以上.rn移动<em>文件</em>的实现方法是:rn建一个 fileinputstream;rn建一个 fileoutputstream;rn循环: 没读完? 继续读, 并写入输出流 : 退出循环;rn删除输入流;rnrn这样的效率不高, 遇到几百兆的东西就非常慢.rnrnwindows的<em>文件</em>移动, 如果在同一个盘符上, 好像只要改一下<em>文件</em>与其父对象(<em>文件</em>夹)的连接就好了, 非常快.rn那位高手知道有什么高效的大<em>文件</em><em>处理</em>方法吗? 谢谢.
如何处理文件的GIS数据(剪裁数据)
在使用GIS数据的过程中,经常会遇到非常大的数据<em>文件</em>,这种<em>文件</em>如果用工具打开或编辑会非常慢,如果机器配置不够的话有可能干脆打不开,<em>处理</em>它们一般是一件极其麻烦的事情。也有可能我们需要将大数据的一部分提取出来<em>进行</em>研究和使用。解决这类问题最常规的一般方法是提取我们所关心范围内的数据<em>进行</em>使用,而不是对整体数据<em>进行</em>操作,一般是<em>进行</em>数据剪裁。但GIS剪裁数据是一个比较复杂而且专业的数据<em>处理</em>过程,需要专业...
利用pandas进行文件计数处理
Pandas对一些大<em>文件</em>的读取和分析基本方法,使用multiprocessing<em>进行</em>多进程<em>处理</em>
Hadoop解决内存受限问题
因为NameNode的数据需要加载到内存里,随着数据越来越大,内存会不够用出现内存受限问题。 解决方法: 官网:hdfs联邦    http://blog.csdn.net/zengmingen/article/details/52<em>1</em>43300 国内: 因为数据存在阶段性,时间,内容不同等。 一个集群只能有一个NameNode,则把不同阶段的数据存到不同的集群里,这是国内如京东百
Hadoop:HDFS数据存储与切分
<em>Hadoop</em>入门教程:HDFS数据存储与切分,在<em>Hadoop</em>中数据的存储是由HDFS负责的,HDFS是<em>Hadoop</em>分布式计算的存储基石,<em>Hadoop</em>的分布式<em>文件</em>系统和其他分布式<em>文件</em>系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的<em>文件</em>系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征: 对于整个集群有单一的命名空间。 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型,客户端在<em>文件</em>没有被成功创建之前无法看到文
HDFS练习7-----读取某个指定文件的某个block块的信息
问题重现:读取某个指定<em>文件</em>的某个block块的信息import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation; import org.apache.hadoop.fs.FSDa...
Hadoop计算文件大小
//<em>Hadoop</em>计算<em>文件</em>大小: publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{ StringtablePath=pathPrefix+args[0].toLowerCase().trim(); Pathp=newPath(tablePath); JobConfconf...
Hive的基本使用(处理数据)
上一篇将hive搞好,现在要用hive搞点事情啊。。。 这里有一份数据:https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/master/Questionnaire.csv 是kaggle上的一份数据关于数据科学社区的一份调查问卷,这不是完整数据,我只选取了几列,原数据200多列: 启动上一篇搭建的hive集群 sh hive-start.sh 随便一个文...
java与python在处理文件操作上的对比
<em>1</em>、问题描述       现在对一个2g的大<em>文件</em>,抽取第二列含有特点<em>1</em>6个串的信息,并将这些含有特串的信息,写回到两个<em>文件</em>中 2、具体实现       (<em>1</em>)java代码                package naifen; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInp
使用ICSharpCode.SharpZipLib.dll组建进行文件压缩大文件如何处理才行。
问题描述:rn使用ICSharpCode.SharpZipLib.dll该控件。rn在使用该控件时会这样使用使用rn[color=#FFCC00]FileStream fs = fi.OpenRead();rnbyte[] buffer = new byte[fs.Length];rnint[] buffer = new int[fs.Length];rnfs.Read(buffer, 0, buffer.Length);[/color]rnrn但是问题来了,我有一个数据库备份<em>文件</em>有300MB,<em>进行</em>到最后一行[color=#FF0000]fs.Read(buffer, 0, buffer.Length)[/color]的时候,报错,提示资源不足,无法完成。于是考虑到<em>文件</em>太大,所以准备分割读入buffer,于是写了下面这么一段:rn FileStream fs = fi.OpenRead();rn byte[] buffer = new byte[fs.Length];rn if (fs.Length<<em>1</em>024)rn rn fs.Read(buffer, 0, buffer.Length);rn rn elsern rn int size=0; rn size = fs.Read(buffer,0,<em>1</em>024); rn int i=0;rn rn if (size == <em>1</em>024)rn rn while(size==<em>1</em>024) rn rn size = fs.Read(buffer,i,<em>1</em>024); rn rn i+=<em>1</em>024; rn rn rn rn rnrn如此写下,之后确实可以通过压缩大<em>文件</em>了,但是完成后我发现300MB的<em>文件</em>居然压成了20MB<em>左右</em>,有些不可思议。于是解压后尝试恢复数据库,提示数据库<em>文件</em>已经破损。说明上的方法还是有问题,如此分批读,最终导致<em>文件</em>破损?请高手指教在下。
如何把一个CHECKBOX放到FLEXGRID上?
我动态创建一个CHECKBOX,如何把他放在FLEXGRID上指定的位置?
如何把一个窗体放到Panel上
如何把一个窗体<em>放到</em>Panel上,如果一关闭就可以把Panel一起关闭,调用的时候又在原来的位置显示rn如果把窗体从Panel上拖动出来点关闭按钮时,窗体会自动还原来原位?rn如何实现
?如何把CPropertySheet放到一个FormView上?
?如何把CPropertySheet<em>放到</em>一个FormView上?
合并hadoop中的小文件方案(一)
import java.util.Date import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.Path import org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apach...
实现一次将多个文件上传到hdfs
实现一次将多个<em>文件</em>上传到hdfs
17道经典海量数据面试题整理
<em>1</em>. 给定a、b两个<em>文件</em>,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b<em>文件</em>共同的url? 方案<em>1</em>:可以估计每个<em>文件</em>安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中<em>处理</em>。考虑采取分而治之的方法。 s
Hadoop之split
<em>文件</em>上传至HDFS之前,InputFormat接口的getSplits方法会将<em>文件</em>划分切割成为若干个可序列化的split <em>一个大</em>数据的<em>文件</em>一般要划分为若干个split,因此,<em>处理</em>一个split的时间远远小于<em>处理</em>整个大数据<em>文件</em>的时间,根据木桶效应,整个Map<em>处理</em>的速度则是由群集中所有运行map节点的最慢的那个节点决定,如果将splits分成较为细粒度的数据大小,而同时对不同的节点计算机根据其速度分
Linux上的大文件如何读取
一个同事离职了,留下了一个程序,日志都记录在一个<em>文件</em>里面了,这个txt格式的<em>文件</em>现在已经<em>1</em>G了,我想查找一些东西的时候,有时候会用到tail这个命令, 如:tail -n <em>1</em>00 log.txt,但是我并不能确定我要的信息就在末尾这里面比如我想查跟订单相关的日志信息,这时候可以用如下命令:cat log.txt |grep order,当然,这个order关键字必须是在日志里面有记录的,但是问题
如何创建一个大文件
如何创建<em>一个大</em><em>文件</em>,这个<em>文件</em>的容量可以按要求生成,但实际并没有存入数据。如虚拟硬盘时,一开始为虚拟的硬盘生成的<em>一个大</em><em>文件</em>。
无法在Web上进行调试,如何处理
当我新建一个项目以后,出现错误,说“无法在Web上<em>进行</em>调试,你没有调试该服务器的权限。”如果我点击了“否”以后,在执行程序是系统就不在管我所设置的的断点。所以在此请求大家的帮忙!希望高手们能帮忙!
XP系统加装1TB大硬盘
XP系统加装第二块大容量硬盘,会无法识别。如<em>1</em>TB硬盘。 其实并不是系统不能识别,而需要更改些设置…………
8000套源码和1TB赠品
8000套源码和<em>1</em>TB赠品 部分可下载,赶快啊亲,不然资源可能被关闭
Hadoop如何将TB级大文件的上传性能优化上百倍?
  这篇文章,我们来看看,<em>Hadoop</em>的HDFS分布式<em>文件</em>系统的<em>文件</em>上传的性能优化。  首先,我们还是通过一张图来回顾一下<em>文件</em>上传的大概的原理。    由上图所示,<em>文件</em>上传的原理,其实说出来也简单。  比如有个TB级的大<em>文件</em>,太大了,HDFS客户端会给拆成很多block,一个block就是<em>1</em>28MB。  这个HDFS客户端你可以理解为是云盘系统、日志采集系统之类的东西。  比如有人上传一个<em>1</em>TB的...
hadoop 基本命令&文件上传
<em>1</em> 查看hadoop<em>文件</em> hadoop fs -ls /2 新建<em>文件</em>夹hadoop dfs -mkdir /input 3 上传本地<em>文件</em>3.<em>1</em>终端输入: vim test<em>1</em>.txt键入内容保存wq!3.2终端输入:hadoop fs -put  /test <em>1</em>.txt   /input3.3 查看<em>文件</em>3.3.<em>1</em> : hadoop fs -ls /input3.3.2:hadoop fs -cat ...
hadoop里面gz大文件切割为小文件
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如何将一个大文件分割为数个小文件,高手快来帮忙,很着急,只有这么多分了。。。。
高手快来呀
文件切分小文件
用户日志数量:5千万,用户数目5000需求:按照用户id将<em>文件</em>拆分成5000个小<em>文件</em>,<em>文件</em>已用户id作为<em>文件</em>名称scala代码如下:可以快速得出结果package cn.cslc.sdwd.log_AH import org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleTextOutputFormat import org.apache.log4j.{Level...
请问如何对一个网页上的rss标记进行处理
如题rn即如何通过网页提取多个rss标记的相关内容rn菜鸟水平rn希望给出示例程序说明rn谢谢:)rn
在一个上左右框架结构中...
在一个上<em>左右</em>框架结构中,有一个Button,点击后Reponse.Redirect到一个页面,要求怎样将该页面取代整个框架而不是其中一部分?
使用内存映射处理文件
<em>文件</em>操作是应用程序最为基本的功能之一,Win32 API和MFC均提供有支持<em>文件</em>处 理的函数和类,常用的有Win32 API的CreateFile()、WriteFile()、ReadFile()和MFC提供的CFile类等。一般来说,以上这些函数可以满足大多数 场合的要求,但是对于某些特殊应用领域所需要的动辄几十GB、几百GB、乃至几TB的海量存储,再以通常的<em>文件</em><em>处理</em>方法迚行<em>处理</em>显然是行丌通的。目前,对于上述这种大<em>文件</em>的操作一般是以内存映射<em>文件</em>的方式来加以<em>处理</em>的,本文下面将针对这种Windows核心编程技术展开讨论。
C++大文件处理
C++大<em>文件</em><em>处理</em>,内存映射<em>文件</em><em>处理</em>大<em>文件</em>
Python大文件处理
由问题引入: 拷贝<em>文件</em>(考虑到大<em>文件</em>的问题) import os def copy_file(src_path, dst_path): # 判断源<em>文件</em>和目标<em>文件</em>路径是否相同 if os.path.abspath(src_path) == os.path.abspath(dst_path): return # 判断源<em>文件</em>是否是<em>文件</em> if not os...
Hadoop本地提交到集群中
本地调试mapreduce,mapreduce多种运行方式,hadoop中idea远程调试
本地上传文件到hadoop的hdfs文件系统里
引言:通过Java本地把windows里的<em>文件</em>资源上传到centOs环境下的 hdfs<em>文件</em>系统里,中间遇到了很多问题,不过最终还是把<em>文件</em>上传到了hdfs里了 环境:centos-7.0,hadoop.2.8.5.gz,jdk<em>1</em>.8,eclipse <em>1</em>、下载hadoop.2.8.5.tar.gz和jdk<em>1</em>.8的linux版本安装包,上传到linux的根目录下并配置环境变量,useradd had...
Hadoop 和 spark 读取多个文件通配符规则(正则表达式)joe
最近在公司需要计算手机信令数据 但是每次spark读取<em>文件</em>的时候都是把当天24小时从头到尾读取一遍 非常耗时,在一步操作中<em>处理</em>批量<em>文件</em>,这个要求很常见。举例来说,<em>处理</em>日志的MapReduce作业可能会分析一个月的<em>文件</em>,这些<em>文件</em>被包含在大量目录中。<em>Hadoop</em>有一个通配的操作,可以方便地使用通配符在一个表达式中核对多个<em>文件</em>,不需要列举每个<em>文件</em>和目录来指定输入如下图所示: 点击打开链接
spark读取HDFS多个文件配置
情况说明:数据以parquet<em>文件</em>形式保存在HDFS上,数据中的某一列包含了日期(例如:20<em>1</em>7-<em>1</em>2-<em>1</em>2)属性,根据日期对数据分区存储,如下图所示:  项目需求:  在项目中想要读取某一个月的数据,肿么办?  解决方法:  spark中读取本地<em>文件</em>的方法如下: sparkSession.read.parquet(&quot;hdfs://path&quot;) <em>1</em> 方法一:  要读取多个<em>文件</em>,<em>文件</em>的路径中有一...
Hadoop job多文件读入 MutltiInputs
MutltiInputs(多输入);使用多个输入作为job的输入来源 --------------------------------------------- 也就是在InputFormat 前把添加各种不同的序列源 里面的方法也就是 addInputPath等等。。。。 map也可以在这个流程中套进来 APP类: package com.mao.hdfs.multiInput;...
java处理文件类型
public static String getFileContent(String fileUrl){ String filePath = Config.SAVE_PATH; byte b[] = new byte[<em>1</em>0240]; int len = 0; int temp = 0; StringBuffer str = new StringBuffer(); ...
文件处理效率问题
问题描述:<em>文件</em>大小<em>1</em>00G<em>左右</em>,<em>文件</em>每行都是固定长度的字符串rn比如abcdefg[color=#FF0000]<em>1</em>2345[/color]sadfa[color=#FF0000]xyz[/color]asdfasfdsa[color=#FF0000]abc[/color]asdfffffffffffffffffffffffffffffrnrn提取出xyz, abc 后跟预先存取的hash结构对比,如存在KEY:xyzabc就输出rn<em>1</em>2345|map["xyzabc"]的值|rnrn目前的<em>处理</em>逻辑是逐行来<em>处理</em>的。。。大家有没有更好更快的办法来提升<em>处理</em>效率?rnrn
c++大文件处理
vs20<em>1</em>0中有关c++大<em>文件</em><em>处理</em>的方法
文件处理SlickUpload-5.2.8
SlickUpload-5.2.8SlickUpload-5.2.8SlickUpload-5.2.8
Java读取大文件处理
使用FileChannel int bufSize = <em>1</em>024; byte[] bs = new byte[bufSize]; ByteBuffer byteBuf = ByteBuffer.allocate(<em>1</em>024); FileChannel channel = new RandomAccessFile(&quot;d:\\filename&quot;,&quot;r&quot;).getCh...
关于如何从hdfs上导大数据到本地
引出问题: 看了上次的理解一是不是觉得有点矛盾啊,在总体设计思想中提到Spark Streaming按照时间片获取到的数据流,然后将数据流转化为RDD。但在内部实现的时候说的是先生成DSteram Graph,在转化为RDD Graph.其实没问题的,今天我们就来分析这个过程。程序转换为DStream Graph的过程。 DStream Graph 转化为RDD Graph的过程 总结
Hadoop的内存配置
<em>Hadoop</em>的内存配置有两种方法:利用手动安装hadoop的帮助脚本;手动计算yarn和mapreduce内存大小<em>进行</em>配置.此处只记录脚本计算方法: 用wget命令从hortonworks上下载脚本 python hdp-configuration-utils.py wget  http://public-repo-<em>1</em>.hortonworks.com/HDP/tools/2.<em>1</em>.<em>1</em>.0/h
急求 hadoop集群可以用虚拟机吗
如题,hadoop集群可以用虚拟机吗,希望大神解答
在不到1G内存机器上快速搭建一个hadoop环境
摘要:我们在很多情况下只需要一个极其简单
内存小于16GG搭建Hadoop集群的一些个人观点
很多同鞋在学习大数据过程中,也会在自己电脑上搭建环境,但是内存不足确实是个让人头疼的问题,废话不多说,个人有如下一些想法,分享给大家:<em>1</em>、使用apache原生的hadoop来搭建集群,除了配置繁琐之外,还可能会有很多版本兼容性的问题(这很是头疼的问题),当然在一些组件的官网有明确的版本依赖性说明,搭建haddop+hive或者hadoop+hbase等,管理起来也非常的不便,得自己写脚本来实现监控。
文件加签处理
package com.pinganfu.opbs.common.util.crypt;import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.
PHP处理文件下载
思路:PHP一边读取<em>文件</em>,一边将读取到的内容输出到浏览器中 ; $file
pandas 处理CSV大文件
<em>1</em>、pandas操作CSV import pandas as pd df = pd.read_csv('datas/donations.csv', nrows=<em>1</em>0000) # nrows设置读取数据的行数 donation_src_table = pd.DataFrame(df, columns=['projectid', 'is_teacher_acct']) # 可以从CSV中提取固...
iPhone 处理文件(MD5)
+(NSString*)fileMD5:(NSString*)path { NSFileHandle *handle = [NSFileHandle fileHandleForReadingAtPath:path]; if( handle== nil ) return @&quot;ERROR GETTING FILE MD5&quot;; // file didnt exist ...
文件处理求助
我有一个需求:读取一个txt<em>文件</em>的内容,经过一番<em>处理</em>生成另外的两个<em>文件</em>.<em>文件</em>小时没问题,但是<em>文件</em>量大时(如我用30M测试)程序就会出现未响应,报了一个异常如下:rn异常信息:CLR无法从COM 上下文0x645e<em>1</em>8 转换为COM上下文0x645f88,这种状态已持续60秒。拥有目标上下文/单元的线程很有可能执行的是非泵式等待或者在不发送 Windows 消息的情况下<em>处理</em>一个运行时间非常长的操作.这种情况通常会影响到性能,甚至可能导致应用程序不响应或者使用的内存随时间不断累积rnrn网上查到一个解决办法:在调试(菜单)异常 Managed Debug Assistants里 去掉ContextSwitchDeadlock一项前面的钩。rnrn但我想这是治标不治本的,而且我试过,没报异常,但仍为出现未响应.想请教更好的解决办法,不知道另起一个线程能否解决.
Hadoop开发:hadoop部署安装过程
一、安装环境说明 硬件: 软件: 系统 :Windows 7 64位 在Visualbox 4.2.<em>1</em>2下,配置两台cenos6.4 的虚拟机,两台HOSTNAME分别配置为hadoop00<em>1</em>,hadoop002 二、安装过程 <em>1</em>、安装节点及网络配置,由于之前都是用debain系统,配置centos网络配置时有点小折腾,连个节点的的网络配置在上一篇博客中有详述。
新手安装hadoop详细教程
虚拟机安装hadoop步骤 <em>1</em>.使用的Linux系统是ubuntu<em>1</em>4.04.<em>1</em>版本的,使用是jdk是<em>1</em>.8,使用的是<em>Hadoop</em>-2.7.<em>1</em> 2.刚装的系统里面可能很多工具命令都没有,当用到什么的时候会有提示安装,将需要的安装好就行 3.将下载好的jdk和<em>Hadoop</em>安装包上传到linux虚拟机上 4.创建一个用户,如hadoop(当然,也可以直接使用roo
hadoop学习之hadoop完全分布式集群安装
注:本文的主要目的是为了记录自己的学习过程,也方便与大家做交流。转载请注明来自: http://blog.csdn.net/ab<em>1</em>98604/article/details/825046<em>1</em>   要想深入的学习hadoop数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个h
大数据处理平台Hadoop之浅析
<em>Hadoop</em>是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力<em>进行</em>高速运算和存储。
处理文件---1
#大<em>文件</em><em>处理</em> 最近需要<em>处理</em>上百G的<em>文件</em>,速度很重要。对于读取有以下一些看法 目前我用的是 #!/usr/bin/python3 import time print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))) def ProcessLargeTextFile(filename): head='' re...
【Python】大文件处理技巧
前言 最近总会跑些大<em>文件</em>的数据<em>处理</em>工作,以前遇到的数据量都比较小,随便设计数据<em>处理</em>结构都不会影响,但这几天踩了不少坑。。。 <em>处理</em>大<em>文件</em> <em>1</em>.尽量选择集合、字典数据类型,千万不要选择列表,列表的查询速度会超级慢,同样的,在已经使用集合或字典的情况下,不要再转化成列表<em>进行</em>操作,比如: values_count = 0 # 不要用这种的 if values in dict.values():...
处理文件,偏移的问题
以下是一篇关于<em>处理</em>大<em>文件</em>的文章的rnrn文章里有详细的代码,有几个地方没看懂。rnrnrn 在本例中,首先通过GetFileSize()得到被<em>处理</em><em>文件</em>长度(64位)的高32位和低32位值。然后在映射过程中设定每次映射的块大小为<em>1</em>000倍的分配粒度(系统的数据分块大小),如果<em>文件</em>长度小于<em>1</em>000倍的分配粒度时则将块大小设置为<em>文件</em>的实际长度。在<em>处理</em>过程中由映射、访问、撤消映射构成了一个循环<em>处理</em>。其中,每<em>处理</em>完一个<em>文件</em>块后都通过关闭<em>文件</em>映射对象来对每个<em>文件</em>块<em>进行</em>整理。CreateFileMapping()、MapViewOfFile()等函数是专门用来<em>进行</em>内存<em>文件</em>映射<em>处理</em>用的。rnrn // 创建<em>文件</em>对象rnHANDLE hFile = ::CreateFile(strFile, GENERIC_READ,FILE_SHARE_READ, NULL, rn OPEN_EXISTING, FILE_FLAG_RANDOM_ACCESS, NULL);rnif (hFile == INVALID_HANDLE_VALUE)rnrn TRACE("创建<em>文件</em>对象失败,错误代码:%d\r\n", GetLastError());rn return;rnrn// 创建<em>文件</em>映射对象rnHANDLE hFileMap = CreateFileMapping(hFile, NULL, PAGE_READONLY, 0, 0, NULL);rnif (hFileMap == NULL)rnrn TRACE("创建<em>文件</em>映射对象失败,错误代码:%d\r\n", GetLastError()); rn return;rnrn// 得到系统分配粒度rnSYSTEM_INFO SysInfo;rnGetSystemInfo(&SysInfo);rnDWORD dwGran = SysInfo.dwAllocationGranularity;rn// 得到<em>文件</em>尺寸rnDWORD dwFileSizeHigh;rn__int64 qwFileSize = GetFileSize(hFile, &dwFileSizeHigh);rnqwFileSize |= (((__int64)dwFileSizeHigh) << 32);///MSDNrnrn// 偏移地址 rn__int64 qwFileOffset = 0;rn__int64 T_newmap = 900 * dwGran;rn// 块大小rnDWORD dwBlockBytes = <em>1</em>000 * dwGran;//<em>文件</em>数据分段大小rnif (qwFileSize - qwFileOffset < dwBlockBytes)rn dwBlockBytes = (DWORD)qwFileSize;rnrn// 映射视图rnchar *lpbMapAddress = (char *)MapViewOfFile(hFileMap,FILE_MAP_READ,rn (DWORD)(qwFileOffset >> 32), (DWORD)(qwFileOffset & 0xFFFFFFFF),dwBlockBytes);rnif (lpbMapAddress == NULL)rnrn TRACE("映射<em>文件</em>映射失败,错误代码:%d ", GetLastError());rn return;rn rn// 关闭<em>文件</em>对象rnCloseHandle(hFile); rn///////////读<em>文件</em>数据rnwhile(qwFileOffset < qwFileSize)rnrn /******************** 读<em>文件</em> ***************************/ rn //read_eh(&lpbMapAddress)读取已映射到内存的数据,并将<em>文件</em>指针作相应后移(lpbMapAddress++),返回指针偏移量rn qwFileOffset = qwFileOffset + read_eh(&lpbMapAddress); //修改偏移量rn if (qwFileOffset > T_newmap)rn //当数据读到90%时,为防数据溢出,需要映射在其后的数据 T_newmaprn UnmapViewOfFile(lpbMapAddress);//释放当前映射rn if ((DWORD)(qwFileSize - T_newmap) < dwBlockBytes)rn dwBlockBytes = (DWORD)(qwFileSize - T_newmap);rn lpbMapAddress = (char *)MapViewOfFile(hFileMap,FILE_MAP_READ,rn (DWORD)(T_newmap >> 32), (DWORD)(T_newmap & 0xFFFFFFFF),dwBlockBytes);rn // 修正参数rn lpbMapAddress = lpbMapAddress + qwFileOffset - T_newmap;rn T_newmap =T_newmap + 900 * dwGran;rn if (lpbMapAddress == NULL)rn rn TRACE("映射<em>文件</em>映射失败,错误代码:%d ", GetLastError());rn return;rn rn rnrn//释放最后数据块映射rnUnmapViewOfFile(lpbMapAddress);rn// 关闭<em>文件</em>映射对象句柄rnCloseHandle(hFileMap); rnrnrnrnrn////////////////////////////////////////////rn以下是问题:rnrnrn问题<em>1</em>:rnrnT_newmap原本是900倍的系统粒度大小的内存。rnrnrn if ((DWORD)(qwFileSize - T_newmap) < dwBlockBytes) //这句什么意思?rn dwBlockBytes = (DWORD)(qwFileSize - T_newmap); rn//这里为什么不是 (DWORD)(qwFileSize - <em>1</em>000倍的系统粒度) ? 却是 用qwFileSize 减去T_newmap?rnrnrn lpbMapAddress = (char *)MapViewOfFile(hFileMap,FILE_MAP_READ,rn (DWORD)(T_newmap >> 32), (DWORD)(T_newmap & 0xFFFFFFFF),dwBlockBytes); //这里更是诡异,何为偏移?为什么用t_newmap来<em>进行</em>偏移?rnrnrn // 修正参数rn lpbMapAddress = lpbMapAddress + qwFileOffset - T_newmap;rn T_newmap =T_newmap + 900 * dwGran;rnrnrnrnrn问题2:rnmapviewoffile的两个参数:rnrndwFileOffsetHighrndwFileOffsetLow rnrn到底该如何正确的使用?rnrn
关于大文件处理
我要同时读出6个25M大小的数据<em>文件</em>rn<em>进行</em><em>处理</em>后列成表格rn供数学函数调用rn这样是不是非常耗内存那?rn我记得老师有跟我说过一个createfilemapping函数rn不晓得如果用来解决这样的问题rn思路应该是怎么样的rn期待大侠们的点播~~ rn另外,如果我做一个过渡用的表格,用完之后,是不是要把内存释放掉才好啊,否则不是一直到程序结束都占用?我接下去还有很大数量级的运算唉rn但无非是些静态变量,又不是malloc的,说free好像很怪的样子rn应该怎么做呢?
Java读取大文件处理
Java读取大<em>文件</em>的<em>处理</em>
【性能优化的秘密】Hadoop如何将TB级大文件的上传性能优化上百倍?
一、写在前面 上一篇文章,我们聊了一下<em>Hadoop</em>中的NameNode里的edits log写机制。 主要分析了edits log写入磁盘和网络的时候,是如何通过分段加锁以及双缓冲的机制,大幅度提升了多线程并发写edits log的吞吐量,从而支持高并发的访问。 如果没看那篇文章的朋友,可以回看一下:《大规模集群下<em>Hadoop</em> NameNode如何承载高并发访问》。 这篇文章,我们来看看,Hado...
hadoop hdfs上传文件详解
<em>1</em> 概述客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写<em>文件</em>并获得接收<em>文件</em>block的datanode,然后,客户端按顺序将<em>文件</em>逐个block传递给相应datanode,并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本2 详细步骤图3 详细步骤解析<em>1</em>、根namenode通信请求上传<em>文件</em>,namenode根据源<em>文件</em>检查目标<em>文件</em>是否已存在 2、na...
大神们Hadoop无法上传文件咋整
无法向hdfs上传<em>文件</em>,求大神帮忙
内存有限的情况下 Spark 如何处理 T 级别的数据?
简单起见,下述答案仅就无shuffle的单stage Spark作业做了概要解释。对于多stage任务而言,在内存的使用上还有很多其他重要问题没有覆盖。部分内容请参考评论中 @邵赛赛 给出的补充。Spark确实擅长内存计算,内存容量不足时也可以回退,但题主给出的条件(8GB内存跑<em>1</em>TB数据)也确实是过于苛刻了…… 首先需要解开的一个误区是,对于Spark这类内存计算系统,并不是说要<em>处理</em>多大规
Python处理文件
<em>1</em>. pickle模块数据对象持久化。 使用示例:import pickle import os import pandas as pd file_path="./cache/data.pkl" if os.exists(file_path): data=pickle.load(open(file_path))#反序列话,把数据解析为一个python对象。存进去是dataframe,解析出
文件处理异常定位
每次循环都print, 或则写log,非常影响效率 设置一个全局变量,异常是打印出行号 python 为例(只是思路): import traceback, sys i = <em>1</em>000 try:     for i in range(-<em>1</em>000000000, <em>1</em>00000000):         i = <em>1</em>/i except Exception, e:     print i
Java处理文件的问题
环境:Solaris <em>1</em>0rnrn问题:目录下有一个7G大小的日志<em>文件</em>,里面是文本格式的数据,一条条的rnrn现在想用一个Java来读取并<em>处理</em>它,rnrn由于<em>文件</em>太大,又要保证性能,请在经验的朋友进来看看
python对大文件处理
第一方法: def read_in_chunks(filePath, chunk_size=<em>1</em>024*<em>1</em>024):     &quot;&quot;&quot;     Lazy function (generator) to read a file piece by piece.     Default chunk size: <em>1</em>M     You can set your own chunk size      &quot;&quot;&quot; ...
vb or c 处理文件
现在有一个<em>1</em>-300M大小之间的<em>文件</em><em>进行</em><em>处理</em>,需要去掉<em>文件</em>中最后一行的数据,rn急呀!!rn那位帮忙给一段例程,定给分!
计算机网络实验相关内容下载
关于计算机网络方面的一些比较经典的实验!!!!包括网络服务器的配置.维护.等等内容!!!希望对大家有用! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yao310709040425/1969187?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yao310709040425/1969187?utm_source=bbsseo[/url]
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基于AT89C51的LCD1602时钟实现,有代码和protuse仿真。希望对大家学习单片机有所帮助。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/songbg19900508/7277795?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/songbg19900508/7277795?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的