Amazon S3でjava.util.concurrentを使って高速アップロードを実現する | DevelopersIO
Amazon S3で大量のファイルを高速にアップロードしたい 前回の記事で、Amazon S3でオブジェクトをまとめて削除する機能が追加されたことをご紹介しました。その際に作ったプログラムではファイルのアップロードに時間が掛かっていました。今回は、このアップロードを高速に行います。 AWSのAPIは処理が独立している まず始めにどのような方法で高速にアップロードしようか考えました。まずはAPIリファレンスを見て、「bulk upload」とか「batch upload」とか「multi upload」などのキーワードを探しました。結果、Multipartファイルアップロードが見つかりましたが、これは1つの大きなファイルを分割してアップロードする高レベルの機能でした。そこで、APIとして提供されていないならば、呼び方を工夫すればよいのかなということで、並行処理に行き着いたわけです。 以下は完
Improving Amazon S3 Performance In general, reading and writing data is slower with Amazon S3 than with HDFS, even when virtual clusters are running on Amazon EC2 infrastructure in the same datacenter where the Amazon S3 buckets are located. This is due to the following reasons. On Amazon S3, renaming is a very expensive copy operation. The slow performance of the rename surfaces during the commit
S3 is NOT a file systemApache Spark comes with the built-in functionality to pull data from S3 as it would with HDFS using the SparContext’s textFiles method. textFiles allows for glob syntax, which allows you to pull hierarchal data as in textFiles(s3n://bucket/2015/*/*). Though this seems great at first, there is an underlying issue with treating S3 as a HDFS; that is that S3 is not a file syste
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