cavenick 2013-05-07
直接用ffmpeg下载是排队逐个下载,嫌慢就写了个脚本多线程下载能快一些,,然后用ffmpeg合并ts文件。进入chrome开发者模式,然后Network选项卡,如果文件已经加载就刷新下页面,可以看到以下文件列表:。index.m3u8有两个同名文件,都下
Minor Compact Minor Compact是指少量HFile文件按照Minor Compact规则进行合并;它的正常流程是这样的,探测到有新的文件刷进来,此时Region Server只要发现同一个列簇有3个及以上的文件,将会扫描文件列表,然
hive仓库表数据最终是存储在HDFS上,由于Hadoop的特性,对大文件的处理非常高效。而且大文件可以减少文件元数据信息,减轻NameNode的存储压力。但是在数据仓库中,越是上层的表汇总程度就越高,数据量也就越小,而且这些表通常会有日期分区,随着时间的
Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量。但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小。而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数
dns 缓存, 降低访问 dns 的时间。对于接口,我们可以减少 http 请求的次数和大小。css 压缩去掉空格、注释、回车、换行无效代码删除语义合并。
通过研究一些不太常用的替代方案来解决MapReduce性能问题以及选择解决方案时要考虑的因素。使用HBase可以将摄取过程从生成许多小型HDFS文件更改为将单个记录写入HBase表。HBase提供了将数据流式传输到Hadoop并使其可实时处理的最佳能力。即
引子互联网有一项著名的8秒原则。事实上,加载时间每多1秒,你就会流失7%的用户。8秒并不是准确的8秒钟,只是向网站开发者表明了加载时间的重要性。这是本文主要要探讨的问题,然而性能优化是个综合性问题,没有标准答案,想要面面俱到罗列出来,并非易事。本文只关注一
根据雅虎性能优化准则,可以将大量的小型JS文件进行合并,用来提高WEB服务器的性能。下面就是笔者的一个实践。#允许合并的文件类型,多个以逗号分隔。其实不用那么复杂,简单的配置
我们要开发的是一个简单的静态文件合并服务器,该服务器需要支持类似以下格式的JS或CSS文件合并请求。bar.js,baz.js在以上URL中,??是一个分隔符,之前是需要合并的多个文件的URL的公共部分,之后是使用,分隔的差异部分。因此服务器处理这个URL
下载官方ROM,SBF文件.利用SBF-Recalc+工具解开SBF文件,把得到的xxx_1FFCG39.smg拖动到extract.bat文件上,等解包完成后会在当前目录下生成app,etc,bin,usr等目录,其中app中放的是程序.把需要的apk文
在一个文件夹下里面有很多excel文件,它们字段都一样,这时候需要把他们合并为一个excel表格。类型1:R语言合并同一个文件夹下的多个csv文件。# 初始化数据框,用于后面的数据合并。# 通过正则,获取所有xlsx结尾的文件名。# 读取并合并数据
本文将会分析一个文件合并的程序,并指出在合并文件过程中需要注意的问题。要将两个文件合并,首先要将文件读到内存中,成为列表。再将列表分割,按照类别将数据分开存储,即姓名、电话、邮箱。通过遍历列表1,依次与列表2比较,如果二者有重合的人,那么直接利用 .joi
利用Python,将多个excel文件合并为一个文件。利用python xlrd包读取excle文件,然后将文件内容存入一个列表中,再利用xlsxwriter将内容写入到一个新的excel文件中。#获取excel中所有的sheet表。#定义最终合并后生成的
Linux下文件分割可以通过split命令来实现,而用cat进行文件合并。而分割可以指定按行数分割和安大小分割两种模式。split -b 10m large_file.bin new_file_prefix对二进制文件我们同样也可以按文件大小来分隔。
众所周知,浏览器在向服务器发送请求的时候,请求的文件连接数量是有限制的。使用BundleConfig可以将多个文件请求和并成一个请求,去除文件中的一些注释,空白,压缩文件的大小,自动合并压缩优化代码,缩短响应时间,提高网页速度,起到优化网站的作用。
文件数目过多,增加namenode的压力,hdfs的压力,同时需要更多map进程,影响处理效率。可以通过配置如下几个参数,合并Map和Reduce的结果文件,消除这些影响。
最近在思考前端js文件该如何合并,当然不包括不能合并文件,而是我们能合并的文件,想了想应该也只有三种方式。. 每个页面都用到最精确的js,不会有不相关代码。
find . -type f -name "*.txt" | xargs -I {} sed -i '1i\Num\tPhone\tDate\tMessage\tId\tGudge' {}
针对基于HDFS的云存储系统中小文件存储效率不高的问题,采用序列文件技术设计了一个云存储系统中小文件的处理方案。该方案利用多维属性决策理论,综合读文件时间、合并文件时间及节省内存空间大小等指标,得出合并小文件的最优方式,能够在消耗的时间和节省的内存空间之间
本文是学习时的自我总结,用于日后温习。如有错误还望谅解,不吝赐教。将Map的输出作为Reduce的输入的过程就是Shuffle了,这个是MapReduce优化的重点地方。② 当缓冲区内存达到默认阈值 80% 时,Map 会启动守护进程,把内容写到磁盘上,这