snowball uploader
1.0.0
البرنامج النصي لنقل مليارات ملفات إلى SnowballEdge بكفاءة
- 2022.01.19
- added option to bypass setting the auto-extract metadata tag
- 2021.02.20
- save filelist_dir as filelist-currentdata.gz when executing genlist
- 2021.02.20
- performance improvement of genlist; dumping file list, not each line
- 2021.02.20
- replacing scandir.walk to os.walk. already os.walk module patched with scandir after python3.5
- 2021.02.10
- replacing os.path with scandir.path to improve performance of file listing
- 2021.02.09
- python2 compatibility for "open(filename, endoding)"
- 2021.02.01
- modifying to support Windows
- refactoring for more accurate defining of variables
- 2021.01.26
- multi processing support for parallel uploading of tar files
- relevant parameter: max_process
- 2021.01.25
- removing yaml feature, due for it to cause too much cpu consumtion and low performance
- fixing bug which use two profiles(sbe1, default), now only use "sbe1" profile
- showing progress
- 2020.02.25
- changing filelist file to contain the target filename
- 2020.02.24
- fixing FIFO error
- adding example of real snowball configuration
- 2020.02.22 - limiting multi-thread numbers
- adding multi-threading to improve performance
- adding fifo operation to reducing for big file which is over max_part_size
- 2020.02.19
- removing tarfiles_one_time logic
- spliting buffer by max_part_size
- 2020.02.18:
- supprt snowball limit:
- max_part_size: 512mb
- min_part_size: 5mb
- 2020.02.14:
- modifying for python3
- support korean in Windows
- 2020.02.12: adding features
- gen_filelist by size
- 2020.02.10: changing filename from tar_to_s3_v7_multipart.py to snowball_uploader_8.py
- adding features which can split tar file by size and count.
- adding feature which create file list
- showing help message
تم تطوير Snowball_uploader لتحريك العديد من الملفات بكفاءة إلى كرة الثلج أو SnowballEdge وهو جهاز AWS لترحيل ملفات Petabyte إلى S3. على وجه الخصوص ، عندما يكون هناك ملايين الملفات الصغيرة ، فإن الأمر يستغرق وقتًا طويلاً لنقلها ، فسيؤخر ذلك المشروع ويتسبب في ارتفاع تكلفة كرة الثلج. ومع ذلك ، باستخدام Snowball_uploader ، يمكنك تقصير وقت النقل. إنه يرشى الملفات إلى جزء في الذاكرة ، ويرسل قطعة كبيرة ، ويجمع في العديد من ملفات القطران.
في البداية ، أود أن أريكم نتيجة الأداء. يتم قياس نتيجة كرة الثلج الأولى عند تحميل كل ملف أثناء تغيير الاسم ، ويتم قياس النتيجة الثانية عند تطبيق البرنامج النصي الذي يجعل ملفات الأرشيف مع القطران وإرسالها إلى Snowball على الذاكرة. مع الجدول والأرقام أدناه ، ستلاحظ ما لا يقل عن 7 مرات أداء أفضل مع الخيار الثاني.
| هدف | عدد الملفات | إجمالي السعة | NAS -> وقت كرة الثلج | Snowball -> S3 وقت | كائنات فاشلة |
|---|---|---|---|---|---|
| أداء كرة الثلج الأولى | 19،567،430 | 2408 جيجابايت | 1W | 113 ساعة | 954 |
| أداء كرة الثلج الثانية | تقريبا. 119،577،235 | 14،708 جيجابايت | 1W | 26 ساعة | 0 |
bucket_name = "your-own-bucket"
session = boto3 . Session ( profile_name = 'sbe1' )
s3 = session . client ( 's3' , endpoint_url = 'http://10.10.10.10:8080' )
# or below
#s3 = boto3.client('s3', endpoint_url='https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com')
#s3 = boto3.client('s3', region_name='ap-northeast-2', endpoint_url='https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com', aws_access_key_id=None, aws_secret_access_key=None)
target_path = '/move/to/s3/orgin/' ## very important!! change to your source directory
max_tarfile_size = 10 * 1024 ** 3 # 10GB
max_part_size = 300 * 1024 ** 2 # 300MB
min_part_size = 5 * 1024 ** 2 # 5MB
max_process = 5 # concurrent processes, set the value to less than filelist files in file list_dir
if os . name == 'nt' :
filelist_dir = "C:/Temp/fl_logdir_dkfjpoiwqjefkdjf/" #for windows
else :
filelist_dir = '/tmp/fl_logdir_dkfjpoiwqjefkdjf/' #for linux ec2-user > python3 snowball_uploader.py genlistتقوم المعلمة Genlist بإنشاء الملفات الواضحة التي تحتوي على الملفات الأصلية والملفات المستهدفة. يجب تشغيل هذه المعلمة قبل التعامل مع الملفات.
ec2-user > ls /tmp/fl_logdir_dkfjpoiwqjefkdjf
fl_1.yml fl_2.yml fl_3.yml fl_4.yml fl_5.ymlec2-suer > cat f1_1.yaml
- ./snowball_uploader_11_failed.py: ./snowball_uploader_11_failed.py
- ./success_fl_2.yaml_20200226_002049.log: ./success_fl_2.yaml_20200226_002049.log
- ./file_list.txt: ./file_list.txt
- ./snowball-fl_1-20200218_151840.tar: ./snowball-fl_1-20200218_151840.tar
- ./bytesio_test.py: ./bytesio_test.py
- ./filelist_dir1_10000.txt: ./filelist_dir1_10000.txt
- ./snowball_uploader_14_success.py: ./snowball_uploader_14_success.py
- ./error_fl_1.txt_20200225_022018.log: ./error_fl_1.txt_20200225_022018.log
- ./snowball_uploader_debug_success.py: ./snowball_uploader_debug_success.py
- ./success_fl_1.txt_20200225_022018.log: ./success_fl_1.txt_20200225_022018.log
- ./snowball_uploader_20_thread.py: ./snowball_uploader_20_thread.py
- ./success_fl_1.yml_20200229_173222.log: ./success_fl_1.yml_20200229_173222.log
- ./snowball_uploader_14_ing.py: ./snowball_uploader_14_ing.py def rename_file ( org_file ):
target_file = org_file ##
return target_file ستقوم معلمة CP_SNOWBALL بنقل الملفات إلى كرة الثلج
عند تشغيل البرنامج النصي ، يقوم بإنشاء ملفين سجل ، Success_'file_name ' ' timestamp'.log والخطأ 'file_name' _ 'timestamp'.log
#print ('n')
print ( 'genlist: ' )
print ( 'this option will generate files which are containing target files list in %s' % ( filelist_dir ))
#print ('n')
print ( 'cp_snowball: ' )
print ( 'cp_snowball option will copy the files on server to snowball efficiently' )
print ( 'the mechanism is here:' )
print ( '1. reads the target file name from the one filelist file in filelist directory' )
print ( '2. accumulates files to max_part_size in memory' )
print ( '3. if it reachs max_part_size, send it to snowball using MultiPartUpload' )
print ( '4. during sending data chunk, threads are invoked to max_thread' )
print ( '5. after complete to send, tar file is generated in snowball' )
print ( '6. then, moves to the next filelist file recursively' )أنا لست مبرمجًا محترفًا ، لذا فقد يكون هناك بعض العيوب ، ومعالجة الأخطاء سيئة للغاية. وقد يستهلك هذا البرنامج النصي كمية هائلة من الذاكرة إذا قمت بتعيين أعداد كبيرة جدًا من المعلمات (MAX_THREADS ، MAX_PART_SIZE ، و MAX_TARFILE_SIZE) ، ثم يمكن أن يسبب تجميد النظام. لذا اختبرها عدة مرات باستخدام بيانات العينة. عندما استخدمتها في مواقع العملاء ، فقد قلل من الوقت المستهلك أكثر من 10 مرات. آمل أن تتمكن من الحصول على مساعدة من هذا البرنامج النصي أيضًا.
