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

我们在Windows下实现文件合并，用"copy"命令就能实现： 格式：copy /b <filename1>+<filename2>+…

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