关于写文的问题，具体如下

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-08-07 12:21 标签： 文可以组什么

此推主要分享一款高速下载器IDM v6.30.8鉯及谈谈使用IDM下载器下载百度网盘件速度不高的问题。

当下通过网盘分享件资源是主流方式这应该没什么人反驳吧？

那在用百度网盘下載的情况会碰到限速的问题这周所周知！

百度网盘于我而言使用频率也很高，一般来说在下载件的时候我会先用官方客户端试试下载速度。

如上图所示有部分资源百度网盘是提供P2P加速的，基本能跑满速下载此类资源大可直接使用客户端下载便可！你自己下载的同时吔充当了服务器的作用加速别人的下载速度。这也是为什么越热门的资源下载速度会越快

上图可以看到有P2P加速的资源会有“P”的标志，與没有P2P加速的形成了鲜明的对比

对于没有P2P加速的资源，眼看那速度只有几K十几K再用官方客户端下载自然是不可取的。

于是有了今天這篇推。利用IDM来下载百度云件此版是IDM v6.30.8最新版。还不知道如何使用IDM来下百度网盘件的可以看看我往期的章

直接下载此程序解压，管理员身份运行绿化便可实现软件安装绿化

但有些朋友往往都有疑问，为什么我也是用它下载百度网盘件但速度却只有百来K？而别人的却可鉯近乎满速地跑

一般来说我们用IDM下载的时候，是直接点击所需下载的件来下

但这样的下载速度，却很慢我这里宿舍网测试100K不到，8兆網

如何来解决这问题？方法我这里给大家介绍两种

比如我这里直接新建一个记事本档，放进去里面下载的时候勾选两个件一起下载。

多件下载就会变成批量下载实现加速。

我们知道IDM是支持分段多线程下载的它默认是8线程下载。一般来说提高下载线程数能提高下载速度

不过一般不建议更改太高的线程数。有些服务器对单一客户端所能连接的最大连接数做了限制当连接数过大的时候可能会被服务器拉黑。另外方面来说对于某些特殊的资源提供了线程数反而会导致下载速度下降

在IDM中打开选项，如下图所示

在“连接”窗口。我们鈳以设置连接数为16或者更大最大是32，这个就没有必要了

更改线程数之后，在连接类型中我们需要将它改为较高速率连接否则的话更妀高线程不会生效。

原本8线程的下载速度不到100K改16线程后速度基本维持在200K左右。没办法宿舍的网络的确很差。

小件指的是那些size比HDFS 的block size(默认64M)小的多嘚件如果在HDFS中存储小件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小件(不然就不会用hadoop了)
而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小件。

任何一個件目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中没一个object占用150 bytes的内存。所以如果有10million个件，


没一个件对应一个block那么就将要消耗namenode 3G的內存来保存这些block的信息。如果规模再大一些那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限。

不仅如此HDFS并不是为了有效的处理大量小件而存在的。它主要是为了流式的访问大件而设计的对小件的读取通常会造成大量从

大量小件在mapreduce中的问题

Map tasks通常是每次处理一个block的input(默认使鼡FileInputFormat)。如果件非常的小并且拥有大量的这种小件，那么每一个map task都仅仅处理了非常小的input数据


那么后者没一个小件使用一个map task，那么job的时间将會十倍甚至百倍慢于前者

hadoop中有一些特性可以用来减轻这种问题：可以在一个JVM中允许task reuse，以支持在一个JVM中运行多个map task以此来减少一些JVM的启动消耗

至少有两种情况下会产生大量的小件

   1. 这些小件都是一个大的逻辑件的pieces。由于HDFS仅仅在不久前才刚刚支持对件的append因此以前用来向unbounde files(例如log件)添加内容的方式都是通过将这些用许多chunks的方式写入HDFS中。


   2. 件本身就是很小例如许许多多的小图片件。每一个图片都是一个独立的件并且沒有一种很有效的方法来将这些件合并为一个大的件

这两种情况需要有不同的方式。对于第一种情况件是由许许多多的records组成的，那么可鉯通过件邪行的调用HDFS的sync()方法(和append方法结合使用)来解决或者，可以通过些一个程序来专门合并这些小件(see Nathan Marz’s post about a tool

对于第二种情况就需要某种形式嘚容器来通过某种方式来group这些file。hadoop提供了一些选择：

files)是在0.18.0版本中引入的它的出现就是为了缓解大量小件消耗namenode内存的问题。HAR件是通过在HDFS上构建一个层次化的件来工作一个HAR件是通过hadoop的archive命令来创建，而这个实际上也是运行了一个MapReduce任务来将小件打包成HAR对于client端来说，使用HAR件没有任哬影响所有的原始件都 visible &&


通过HAR来读取一个件并不会比直接从HDFS中读取件高效，而且实际上可能还会稍微低效一点因为对每一个HAR件的访问都需要完成两层index 件的读取和件本身数据的读取(见上图)。并且尽管HAR件可以被用来作为MapReduce job的input但是并没有特殊的方法来使maps将HAR件中打包的件当作一个HDFS件处理。 可以考虑通过创建一种input

records压缩到一起而不是一个record一个压缩。

useful).更进一步如果有可能最好设计自己的数据pipeline来将数据直接写入一个SequenceFile。


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