由于数据迁移导致导出的文件接近2GB,为了便于处理,可以使用此工具将文件按需分割成更小的部分。用户可以根据需要自定义每个分割文件的大小。这个工具支持将表结构和数据分开存储,输出一个建表的SQL文件和一系列数据SQL文件,同时支持UTF-8格式和中文字符。
SQL文件分割工具大文件分隔成小文件/SQLDumpSplitter
相关推荐
Spark小文件合并利器
摆脱Spark小文件困扰
这款Java开发的工具能够高效合并Spark生成的小文件,支持多种常见格式,如text、parquet和orc,助力优化Spark作业性能。
spark
5
2024-04-29
SQL文件操作工具文件分割与合并大型文件支持
这款工具专注于文件的分割与合并,尤其擅长处理大型SQL文件。用户界面清晰简单,支持多线程操作,能够实时显示操作信息。主要功能包括:1. 支持任何格式文件的分割与合并;2. 可处理无限大文件;3. 操作界面友好,使用异常简单;4. 分割大小随时可调;5. 可自定义读写缓存大小;6. 分割完成前选择删除原文件及系统关闭;7. 合并过程中随时添加或删除文件;8. 支持同时分割和合并操作。
SQLServer
0
2024-08-23
SplitTxtFile使用MATLAB拆分大型文件为多个小文件
我强烈建议编译这个。
SPLITTXTFILE(infile, size, formattype, TEST)
将文件拆分成N行,使每个文件大小接近指定的字节数。
例如,指定1 MB文件,SPLITTXTFILE将infile拆分为接近1 MB的文件,每个文件会多出1字节。
infile 是输入文件名。
size 以字节为单位指定每个拆分文件的最大大小。
formattype 为文件命名格式:
0 (默认):in.txt 变成 001in.txt, 002in.txt 等;
1:in.txt 变成 in.001, in.002 等。
TEST = 1 时会打印每个拆分后的文件名。
这个方法不复杂,但非常有效。
Matlab
0
2024-11-06
SQL数据库分割工具推荐SQLDumpSplitter
介绍一个实用的SQL数据库分割工具——SQLDumpSplitter.exe。当面对大型SQL文件时,经常会在phpMyAdmin导入时遇到超时问题,因为phpMyAdmin执行脚本的时间受服务器限制。SQLDumpSplitter能够将大型SQL文件按指定大小分割成多个文件,便于分批导入phpMyAdmin,避免超时。此工具能自动区分结构和数据语句,避免人工错误,极大简化操作。对于大型文件查看困难的情况,SQLDumpSplitter提供了解决方案,轻松分割文件并进行内容检查。
Oracle
0
2024-08-05
Iceberg Hive实战小文件合并源码解析
在Iceberg小文件合并代码的实战操作中,首先要确保合理分配资源,优化查询性能。以下是关键步骤:
选择合并策略:根据实际场景选择合并策略,通常包括基于文件大小或文件数量的合并规则。
加载数据源:通过Hive连接Iceberg表,读取小文件并识别需要合并的文件范围。
执行合并任务:使用定制的合并代码,将小文件批量合并成较大的文件,以减少分片和IO操作。
更新元数据:合并完成后,刷新Iceberg的元数据,使Hive能够识别新的文件布局并提高查询效率。
该Iceberg小文件合并代码方案适用于高频写入或小文件产生较多的场景,有助于显著提升查询性能。
Hive
0
2024-11-05
DB2 分割文件
此文档使用 split 命令将 DB2 文件在 Unix 系统上分割为两部分。建议在使用前先将其组装起来。
DB2
2
2024-05-20
MySQL部门用户表数据量大文件下载
MySQL部门提供的用户表数据,适用于SQL练习中的explain操作,数据量达到1000万条。
MySQL
2
2024-07-31
SQL-DFS基于HDFS的小文件优化存储系统
针对Hadoop分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System, HDFS)在小文件存储时NameNode内存占用率高的问题,通过分析HDFS基础架构,提出了基于元数据存储集群的SQL-DFS文件系统。通过在NameNode中加入小文件处理模块,实现了小文件元数据从NameNode内存向元数据存储集群的迁移,并借助关系数据库集群,实现了小文件元数据的快速读写。SQL-DFS优化了小文件的读取过程,减少了文件客户端对NameNode的请求次数。通过将部分DataNode文件块的校验工作转移到元数据存储集群中,进一步降低了NameNode的负载压力。最终,通过搭建HDFS和SQL-DFS实验平台,对比测试了两种架构在小文件读写中的表现。实验结果表明:SQL-DFS在文件平均耗时 (File Average Cost, FAC)和内存占用率方面均显著优于原HDFS架构,具备更优的小文件存储能力,适用于海量小文件存储需求。
Hadoop
0
2024-10-25
基于关联规则挖掘的高效小文件存储技术
Hadoop分布式文件系统(HDFS)最初设计用于处理大文件,但对小文件的存储效率较低。为解决此问题,提出了一种基于关联规则挖掘的新型小文件存储方法,称为ARMFS。ARMFS通过分析Hadoop系统的审计日志,挖掘小文件间的关联规则,并利用文件合并算法将小文件合并存储在HDFS中。此外,ARMFS还引入了高频访问表和预取机制表,并提出预取算法以优化文件的访问效率。实验结果表明,ARMFS显著提升了NameNode的内存利用率,极大改善了小文件的下载速度和访问效率。
Hadoop
1
2024-07-16