文件合并

　　静态资源合并，老生常谈的话题了，目的就是减少http请求数，至于为什么要减少http请求大家应该都有所了解，这里就不多赘述，近期由于项目需要，自行开发了一个文件合并工具，由于源码在公司研发网络拿不出来，见谅！这里介绍一下工具的开发过程和大概实现思路，第一次发文到首页，请兄弟们多多指点。 最终效果，先睹为快^_^ 最终合并后的效果 　　 　　项目编译时自动合并所有js文件 　　经过测试：解析488个jsp文件，最终将314个js文件合并为77个，用时在一秒以内，因此打包时不会耗费太长时间。 对现有几个开源合并工具的分析 　　起初，本着不重复造轮子的想法，我也曾对现有的一些比较成熟的工具进行过分析： 1、minify： 相关介绍 　　Minify 是用PHP5开发的应用，它会合并多个CSS或者JavaScript文件，移除一些不必要的空格和注释，进行gzip压缩，并且会设置浏览器的缓存头。 合并、压缩、缓存都有了，功能上基本已经能够满足现有要求，但是比较麻烦的是它是用php开发的，我们项目使用的是java，因此还需专门为其搭建一个php运行环境，再分配一个子域名用于内部请求。 2、nginx_concat_module： 相关介绍 　　淘宝的开源nginx模块，在url中加入需要合并的文件路径以逗号隔开，使用两个问号“??”来触发文件的合并功能。 　　优点

相关文件请自行创建！！！ package com.hadoop.hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.FileUtil; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.fs.PathFilter; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; /** 合并小文件至 HDFS */ public class MergeSmallFilesToHDFS { private static FileSystem fs = null; private static

想要给PDF文件进行合并我们除了利用迅捷PDF转换器之外我们还可以利用在线操作网站去进行文件的的编辑，小编教你如何对PDF文件进行在线合并！ 在这里我们需要使用到迅捷PDF转换器在线版进行操作，迅捷PDF转换器在线版，功能强大，具备PDF文件分割、合并、图片获取等功能，因此我们利用这款在线版软件可以轻松的将两个PDF文件合并成一个，以下就是这款软件的操作教程。 1、打开浏览器，点击搜索 迅捷PDF在线编辑器 ，我们将这款在线版软件的网页打开。 2、打开网页后，我们需要点击界面当中的“文档处理”按钮，接下来我们需要点击里面的“PDF合并”功能，进行我们接下来的文件合并操作。 3、接下来我们需要点击界面当中的“点击选择文件”按钮，将需要进行合并的两个PDF文件添加到界面当中。 4、最后只需要点击界面里的“开始合并”按钮，就可以快速的将两个PDF文件合并成一个了。 上述的方法和步骤就是小编的一些操作技巧，小伙伴们看完之后记得去使用一下，操作很简单，相信对你们有所帮助！ 来源： https://www.cnblogs.com/xjpdf/p/8194374.html

将一个文件夹内所有txt文件合并成一个txt文件。 合并后的txt文件按章节对应原来每个txt文件，一个输入文件是一章，章节名字就是原txt文件文件名。 import os dirPath = "dirpath" #所有txt位于的文件夹路径 files = os.listdir(dirPath) res = "" i = 0 for file in files: if file.endswith(".txt"): i += 1 title = "第%s章 %s" % (i, file[0:len(file)-4]) with open("dirpath/" + file, "r", encoding='utf-8') as file: content = file.read() file.close() append = "\n%s\n\n%s" % (title, content) res += append with open("dirpath/outfile.txt", "w", encoding='utf-8') as outFile: outFile.write(res) outFile.close() print(len(res)) 若用ipython notebook执行，启动用以下命令： ipython notebook --NotebookApp.iopub

笔者在项目中处理大文件上传的需求，仿照七牛云存储的接口设计。然而，在服务器端文件合并时遇到了很大的问题：合并太慢。本文记录了当时的思路和解决的方案 大文件的需求 文件上传是个很常见的需求。尽管HTTP是基于TCP上层的协议，但是HTTP协议本身并不适合处理超大的请求体，文件上传有很大的稳定性问题，如果中途断开了，将前功尽弃。为了改善用户体验或者缓解服务器压力，通常会考虑将文件分成小片，将小片一个个上传，如果中途断开了也能从某个失败的小片开始继续上传。 在前端的处理上，对于Web页面，可以采用 plupload 作为上传组件，该组件支持html5、flash、sl等多种上传方式，因此，可以提供较好的浏览器兼容性。七牛云存储的 js-sdk 就是基于这个组件开发的。不过本文的重点并不是讨论前端技术，关于前端就到此为止。 服务器端的策略 既然文件被分成片上传，那么自然在服务器端需要将分片合并成原始的文件，那么这里存在两种策略 边传边合并：每上传一个分片，就将分片合并到文件的后面 传完一起合并：先将分片保存起来，客户端发起一个合并请求时，再将分片合并成一个文件 边传边合并 这种方式要注意： 由于HTTP的无状态性，这种方式需要客户端和服务器端维持一个标识。服务器端根据标识，才能知道分片应该向哪个目标文件Append 如果客户端中途停止上传，那么保存在服务器上的目标文件将成为垃圾文件

HDFS非常容易存储大数据文件，如果Hive中存在过多的小文件会给namecode带来巨大的性能压力。同时小文件过多会影响JOB的执行，hadoop会将一个job转换成多个task，即使对于每个小文件也需要一个task去单独处理，task作为一个独立的jvm实例，其开启和停止的开销可能会大大超过实际的任务处理时间。 同时我们知道hive输出最终是mr的输出，即reducer（或mapper）的输出，有多少个reducer（mapper）输出就会生成多少个输出文件，根据shuffle/sort的原理，每个文件按照某个值进行shuffle后的结果。 为了防止生成过多小文件，hive可以通过配置参数在mr过程中合并小文件。而且在执行sql之前将小文件都进行Merge，也会提高程序的性能。我们可以从两个方面进行优化，其一是map执行之前将小文件进行合并会提高性能，其二是输出的时候进行合并压缩，减少IO压力。 1、小文件带来的问题 HDFS的文件元信息，包括位置、大小、分块信息等，都是保存在NameNode的内存中的。每个对象大约占用150个字节，因此一千万个文件及分块就会占用约3G的内存空间，一旦接近这个量级，NameNode的性能就会开始下降了。此外，HDFS读写小文件时也会更加耗时，因为每次都需要从NameNode获取元信息，并与对应的DataNode建立连接

xlrd基本操作方法 xlrd使用介绍 1常用单元格中的数据类型 #0 empty（空的）,1 string（text）,2 number, 3 date 4 boolean,5 error， 6 blank（空白表格） 打开Excel文件读取数据 data = xlrd . open_workbook ( filename ) #文件名以及路径，如果路径或者文件名有中文给前面加一个r拜师原生字符。 获得当前工作簿中的所有工作表 workbook . worksheets ( ) 关闭excel文件 workbook . close ( ) 1）获取book中一个工作表 table = data . sheets ( ) [ 0 ] #通过索引顺序获取 table = data . sheet_by_index ( sheet_indx ) ) #通过索引顺序获取 table = data . sheet_by_name ( sheet_name ) #通过名称获取 三个函数都会返回一个xlrd.sheet.Sheet()对象 names = data . sheet_names ( ) #返回book中所有工作表的名字 data . sheet_loaded ( sheet_name or indx ) # 检查某个sheet是否导入完毕12 2）行的操作 nrows =

js会使网页速度变慢，可以从加载速度，执行效率，DOM 交互，网页生命周期方面优化 语言特性，数据结构，浏览器机理，网络传输 脚本加载 js的阻塞性: js加载和http请求，用户界面刷新等用的是同一进程，js加载会阻塞其他 浏览器在解析到 <body 标签之前，不会渲染页面任何部分，把脚本放在<head 里会导致明显的延迟 <script 标签在加载外部资源时不会阻塞其他 <script ,但是仍会阻塞其他资源如图片的下载 将<script 标签放在<body标签底部 脚本组织 <script 标签初始加载时会阻塞页面渲染，所以要减少内嵌外链<script标签数量 把内嵌脚本放在<link 外链样式表之后，会使得样式表先加载阻塞页面渲染，为了确保内嵌脚本在执行时能获得精确的样式信息。不要把内嵌脚本紧跟在<link 标签后 http请求会带来额外的性能开销，把多个文件合并成一个，只用一个<script标签，减少性能消耗 文件合并可通过离线打包工具，雅虎合并处理器，以供通过内容传输网络CDN，分发YUI library文件时使用，任何网站都可以使用一个把指定文件合并处理后的URL来获取任意数量的YUI文件 加粗样式 来源： CSDN 作者： 青空鸢约 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44496230/article/details/104117804

1.1 Shuffle和排序 Shuffle：系统执行排序，将map输出作为输入传给reduce的过程称为shuffle。 1.1.1 Map端缓存排序输出 （1） 写入缓冲区 ：map输出结果先输出到内存缓冲区（默认100M，通过属性mapreduce.Task.io.sort.mb设置） （2） 分区排序 ：线程将内存中的数据划分成相应的分区（partion），按键进行预排序； （3） 溢出文件 ：combine函数在排序后的输出上运行，直到缓冲器超过80%（属性mapreduce.map.sort.spill.percent），就会新建一个溢出文件，一个后台线程将结果输出到磁盘，缓冲区满了，map会阻塞等待缓冲区写入磁盘。； （4） 执行 Combine 函数减小数据量： 如果溢出文件数量超出mapreduce.map.combine.minspills属性设置的阈值（默认3），可以对溢出文件再次执行combine函数，以减少写入磁盘的数据。如果溢出文件数量少于3，属于小规模数据，则调用combine函数带来的开销更大，不会执行combine。 （5） 压缩减少数据量 ：还可以对输出结果进行压缩，以写入磁盘的数据量和传给reduce的数据量。通知属性mapreduce.map.output.compress设置true来开启压缩。 （6） 合并溢出文件

# 将不同文件下的多个csv按顺序合并在一起 for file in os.listdir(r"/media/shuaishuai/JSY/实验数据备份/snippets/feature"): for filepath,dirnames,filenames in os.walk(r'/media/shuaishuai/JSY/实验数据备份/snippets/feature/'+file): dirnames.sort() for filename in filenames: path = os.path.join(filepath+'/'+filename) fl = pd.read_csv(path, header = None) fl.to_csv("/media/shuaishuai/JSY/实验数据备份/snippets/total_feature/"+file+".csv", mode='a', index=False, header=False) # 将不同文件夹下的CSV文件合并在不同文件夹下 来源： CSDN 作者： bulingbuling的小狮子 链接： https://blog.csdn.net/lord0555/article/details/103745315