对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容,EasyDSS平台内有默认的存储磁盘,当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容,前文中我们分享过如何将RTMP协议视频直播点播平台...EasyDSS录像文件存储在其他的空闲磁盘内,本文我们讲一下如何在不更换地址的情况下扩容磁盘的大小。...1.首先需要安装一个lvm2的程序 Yum -y install lvm2 2.将磁盘进行分区格式化,并将需要扩容的和被扩容的两个磁盘进行格式化为物理卷 命令:pvcreate /dev/sdc1 /...dev/sdc2 4.创建逻辑卷 命令:lvcreate -L 逻辑卷大小(4T) -n lv0 vg0 5.格式化逻辑卷 命令:mkfs.xfs /dev/vg0/lv0 6.此时就可以看到lv0的这个扩容后的磁盘了...,我们将这个磁盘挂载到某一个目录就可以了(永久挂载可以写入fstab) 命令:mount /dev/vg0/lv0 /data 7.在挂载完成后,即可将EasyDSS录像存储在该磁盘路径内了。
无论你试图从即将坏掉的存储驱动器抢救数据,将归档备份到远程存储,还是在别处对活动分区制作一份完美副本,都要知道如何安全可靠地复制驱动器和文件系统。...dd的基本操作 我们已对你作了必要的警告,先从简单的方面开始入手。假设你想为被指定为/dev/sda的整个磁盘的数据创建一个精确镜像。...你已插入了空的驱动器(理想情况下容量与/dev/sda系统一样大)。...他曾告诉我,他监管的每个大使馆都配有政府发放的一把锤子。为什么?万一大使馆遇到什么危险,可以使用这把锤子砸烂所有硬盘。 那为什么不删除数据呢?你不是在开玩笑吧?...众所周知,从存储设备删除含有敏感数据的文件实际上删除不了数据。如果时间够充裕、动机够强烈,可以从几乎任何数字介质找回几乎任何数据,那些被砸得稀巴烂的数字介质除外。
数据集被分成训练集和测试集,然后在均值为 0 且标准差为 1 的情况下进行标准化。 然后会将降维技术应用于训练数据,并使用相同的参数对测试集进行变换以进行降维。...在我们通过SVD得到的数据上,所有模型的性能都下降了。 在降维情况下,由于特征变量的维数较低,模型所花费的时间减少了。...这说明在降维过程中可能丢失了一些信息。 当用于更大的数据集时,降维方法有助于显著减少数据集中的特征数量,从而提高机器学习模型的有效性。对于较小的数据集,改影响并不显著。...在SVD的情况下,模型的性能下降比较明显。这可能是n_components数量选择的问题,因为太小数量肯定会丢失数据。...除了LDA(它在这些情况下也很有效),因为它们在一些情况下,如二元分类,可以将数据集的维度减少到只有一个。 当我们在寻找一定的性能时,LDA可以是分类问题的一个非常好的起点。
MyISAM按照插入的顺序在磁盘上存储数据 聚族索引的优点 可以把相关数据保存在一起。例如实现电子邮件时,可以根据用户ID来聚集数据,这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。...如果没有使用聚族索引,则每封邮件都可能导致一次磁盘I/O; 数据访问更快。聚族索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中,因此从聚族索引中获取数据通常比在非聚族索引中查找更快。...在innodb中,由于聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,因此我们要尽量使主键有序,方法就是使用COMB,前6个字节表示时间,可以精确到毫秒,后10个字节利用UUID的前10个字节。...由于主键需要唯一性,加了索引可以在插入新数据时快速确定唯一性,不用遍历数据库。...当表上的数据行被删除时,所占据的磁盘空间并没有立即被回收,使用了OPTIMIZE TABLE命令后这些空间将被回收,并且对磁盘上的数据行进行重排(注意:是磁盘上,而非数据库)。
然而,在某些情况下,你可能希望直接使用SQL执行复杂查询,以获得更好的控制和性能。本文将引导你通过使用JPA中的原生SQL查询来构建和执行查询,从而从数据库中检索数据。...在这种情况下,结果列表将包含具有名为depot_id的单个字段的对象。...然后,将这些值存储在querySelectDepotId列表中。总结恭喜你!你已经学会了如何在JPA中构建和执行原生SQL查询,以从数据库中检索数据。...在需要执行复杂查询且标准JPA映射结构不适用的情况下,这项知识将非常有用。欢迎进一步尝试JPA原生查询,探索各种查询选项,并优化查询以获得更好的性能。...这种理解将使你在选择适用于在Java应用程序中查询数据的正确方法时能够做出明智的决策。祝你编码愉快!
为了让实验结果不会因为实验组和对照组两个开发团队的开发和测试人员,因相互攀比而有损数据的准确性,该实验*从始至终秘密进行*。即实验的事情,只有实验小组的那四人知道。...实验组团队负责人,就是你,在实验开始前一天,召集所有开发和测试人员,向他们宣布,在本开发组,开发和测试人员的岗位,在未来一段时间内,比如6周,分别改名为*系统红军*和*系统蓝军*。...两个团队同时开展实验,并同时采集数据。每2周作为一个迭代。实验小组在迭代末就开一次碰头会,分析和对比这2周采集的观测数据。...6 根据实验结果可回到第3步不断迭代优化假说/预测/实验过程到第6周结束,总结和对比这3个迭代实验组和对照组的数据。...根据实验数据,看看是否支持第4步的预测,并决定是否回到第3步,改进假说、预测或实验过程。如果遇到问题,欢迎在评论区留言,与我交流。
为了让实验结果不会因为实验组和对照组两个开发团队的开发和测试人员,因相互攀比而有损数据的准确性,该实验从始至终秘密进行。即实验的事情,只有实验小组的那四人知道。...实验组团队负责人,就是你,在实验开始前一天,召集所有开发和测试人员,向他们宣布,在本开发组,开发和测试人员的岗位,在未来一段时间内,比如6周,分别改名为系统红军和系统蓝军。...两个团队同时开展实验,并同时采集数据。 每2周作为一个迭代。实验小组在迭代末就开一次碰头会,分析和对比这2周采集的观测数据。...6 根据实验结果可回到第3步不断迭代优化假说/预测/实验过程 到第6周结束,总结和对比这3个迭代实验组和对照组的数据。...根据实验数据,看看是否支持第4步的预测,并决定是否回到第3步,改进假说、预测或实验过程。 如果遇到问题,欢迎在评论区留言,与我交流。非常欢迎你把实验的步骤、过程和结果分享给我,以便一起改进这个实验。
近期公司有个项目,需要将一套AIX上的rac 11g,迁移到华为云上,数据量大概4T,停机时间2小时,目前最大问题是本地磁盘空间不足。...对于OGG来说,OGG初始化需要导出和导入,仍然需要临时的本地磁盘空间,当时把该方案直接pass掉了,后来回头想想,似乎可以使用network_link来解决这个问题。...C:\Users\Administrator> 日志文件路径: 这样操作非常麻烦,那么如何将生成的文件放在目标数据库而不放在源数据库呢,答案就是在expdp中使用network_link选项。...5、impdp使用network_link 如果想不生成dmp文件而直接将需要的数据导入到target数据库,那么还可以直接使用impdp+network_link选项 ,这样就可以直接将源库的数据迁移到目标库中...5.3、总结 不生成数据文件而直径导入的方法类似于在目标库中执行create table xxx as select * from xxx@dblink ,不过impdp+nework_link一并将数据及其索引触发器等都导入到了目标端
大多数相关的 EC2 类型都是 EBS 存储,Kubernetes 仅支持 EBS 作为一等磁盘选项,这意味着 除了 EBS 数据卷之外,你还需要为 EBS 根卷付费。...将数据导入 EC2 需要花钱,并且根据你的网络设置(VPC、私有链接或公共互联网),你可能在发送和接收数据时都要付费。如果你在不同地区或区域之间复制数据,请一定要考虑到这些成本。...每种组合都有自己的优点和缺点,你可能需要根据各种权衡来找到最适合自己的选项——这些权衡包括更长的恢复时间(HDD 磁盘)、存储性价比、网络吞吐量,甚至 EBS 在极端情况下的性能下降。...使用这种方法时,你能完全“停止”管道,修复管道中的错误,然后流回所有“丢失”的事件,而不会丢失任何数据。...这两种情况都需要你为集群增加容量,而且通常还会向集群添加不必要的内存和 CPU,于是与将旧数据存储在外部存储的方案相比,它们的总体存储成本效率较低。
因此,数据库要将一个16KiB的数据写入磁盘,那在操作系统级别上需要写4个4KiB大小的数据块。...使用TWP技术,在 EC2、EBS 和托管服务(如 Amazon RDS)上运行 MySQL 或 MariaDB 等关系数据库的客户可以关闭双写操作,从而在不影响工作负载弹性的情况下将数据库性能每秒事务数...在关闭DWB的情况下,其TPS在512个并发线程数时提升了2倍,而且随着线程数越多,提升效果越大。 数据库服务是云上最基础的服务之一。...快速的丢包响应:SRD对丢包的响应比任何高层级的协议都快得多。偶尔的数据包丢失是正常网络操作的一部分,这不是异常情况。 我们来通过TCP和SRD两种协议的对比来看看其优势。...当AWS在2006年推出Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 时(Amazon EC2 Beta),m1.small 实例的本地磁盘存储容量只有微不足道的160
mysql支持json格式的数据类型, json格式的数据binary为mysql层实现的, 所以字节序是小端....解析的时候要注意下 innodb存储它的时候是当作big类型来处理的, 所以innodb只要读出该二进制数据即可, 剩下的就交给Mysql我们来处理....JSON磁盘上的格式 mysql官方还是介绍得很详细的....而且布尔类型和null都是小写. 3. mysql的json类型是标准json类型, 所以使用json包处理的数据是可以直接写入mysql数据库的 参考: mysql源码 sql/json_binary.h...的变长类型读取和innodb的变长类型记录有区别(innodb是256*256=64K) 当第一字节 小于128字节时, 就使用1字节存储大小, 直接 读那1字节即可 当第一字节 大于等于 128时候
Citus分布式数据库通过拆分,复制和查询并行扩展了PostgreSQL的。对于复制,我们的数据库即服务(默认情况下)利用Postgres内置的流复制逻辑。...主节点每天执行完整数据库备份,每60秒执行一次增量备份。 当您需要构建新的辅助节点时,辅助节点会从备份重建其整个状态。这样,您不会在主数据库上引入任何负载。...主要好处 简单的流式复制 (本地磁盘) 本地 手册EC2 更易于设置 高I / O性能和大容量存储 复制块设备 RDS Azure Postgres 适用于MySQL,PostgreSQL 数据在云环境中的持久性...此外,使用本地磁盘进行设置时,可以存储10个TB的数据。 相比之下,磁盘镜像方法从数据库中抽象出存储层。在这种方法中,当你丢失一个实例时,你不会丢失你的短暂磁盘。...因此,重建新副本不会在主节点上引入任何额外负载。这使得高可用性(HA)解决方案成为可以轻松启动或击落数据库节点的解决方案 - 这一特性在云原生环境中非常有用。
Pinterest 的分布式缓存集群建立在 AWS 的 EC2 实例上,由数千台机器组成,缓存了数百 TB 的数据,高峰时,每秒可处理 1.5 亿个请求。...3计算和存储效率 Memcached 的效率很高:单个 r5.2xlarge EC2 实例每秒能支持超过 10 万个请求和数以万计的并发 TCP 连接,同时不会显着地增加客户端的延迟。...extstore 扩展了缓存数据容量,在 DRAM 之外增加了挂载在本地的 NVMe 闪存盘,从而将每个实例的可用存储容量从约 55 GB(r5.2xlarge)增加到将近 1.7 TB(i3.2xlarge...这样就可以在完全丢失可用区的情况下实现零停机时间:所有请求都将自动重定向到位于另一个可用区中的运行状况良好的副本节点(replica),在该副本节点中有完整的数据冗余副本。...在大多数情况下,一致性哈希方案在上游服务器池之间进行负载分配的效果很好,即使在键空间由类似前缀的键簇组成的情况下也是如此。
强密码和多因素认证(MFA)强密码策略:使用复杂且唯一的密码,定期更换密码,并避免重复使用。多因素认证(MFA):启用MFA,以增加额外的安全层,即使密码被盗,也难以访问服务器。4....加密数据传输中加密:使用HTTPS/TLS加密传输中的数据,保护数据在传输过程中的机密性和完整性。存储加密:使用磁盘加密或数据库加密技术,保护存储在服务器上的数据。5....定期备份自动备份:设置定期自动备份,确保数据在遭遇攻击或数据丢失时可以恢复。异地备份:将备份数据存储在不同的物理位置,以防止灾难性事件导致数据全部丢失。6....渗透测试:模拟攻击以评估服务器的防御能力,发现潜在的安全弱点。具体步骤示例配置防火墙(以AWS为例):创建安全组:登录到AWS管理控制台。导航到“EC2”服务。选择“安全组”,点击“创建安全组”。...应用安全组到实例:选择目标EC2实例,点击“操作”,选择“网络和安全”,然后选择“更改安全组”。选择已创建的安全组并应用。启用多因素认证(MFA):登录到服务器管理控制台。导航到用户安全设置。
这种模型适用于需要解耦和扩展的应用场景,例如实时数据流处理、日志收集等 如何保证消息不丢失 在消息队列中,保证消息不丢失是一个非常重要的问题。...以下是一些常见的方法: 持久化存储:将消息写入磁盘或数据库等持久化存储介质中,以确保即使在系统故障或网络中断的情况下也不会丢失。...同步刷盘:当生产者发送消息时,消费者必须等待消息被完全写入磁盘或数据库等持久化存储介质中,以确保消息不会丢失。...消息持久化:将消息写入磁盘或数据库等持久化存储介质中,以便在系统故障或网络中断的情况下也能够保证消息不丢失。这样即使出现重复消息,也可以在恢复后进行处理。...消息存储用于保存消息,以便在系统故障时进行数据恢复。 配置和优化:根据实际需求进行配置和优化,例如调整消息队列的副本数、增加缓存等。
以错误的时间顺序到达的数据在被持久化到磁盘之前会在内存中进行处理和重新排序。因此,数据在到达数据库中之前已经按时间排序。因此,QuestDB不依赖计算密集的索引来为任何时间序列的查询重新排序数据。...我们的代码库利用最新CPU架构的SIMD指令,对多个数据元素并行处理同类操作。我们将数据存储在列中,并按时间进行分区,以在查询时从磁盘中提取最小的数据量。...与我们在AWS上的参考基准m5.8xlarge实例所使用的英特尔至强Platinum相比: 比较QuestDB TSBS在AWS EC2与AMD Ryzen5上的负载结果 你应该如何存储乱序的时间序列数据...当明确了如何分组和处理暂存区的数据时,一个工人池就会执行所需的操作,在少量的情况下调用memcpy,其他都转向SIMD优化的代码。...失序系统可以处理任何种类的延迟,但如果延迟的数据在指定的滞后边界内到达,它将被优先快速处理。
在大多数情况下,我们观测到的 mapper 速度大约是 5-7MB/s。...虽然 mapper 处理的是当前检索出来的数据,但序列中接下来的数据已经异步预取。在大多数情况下,在 mapper 准备好处理下一个数据块时,数据就已经预取完成。...生产运行 我们在许多大型生产作业中测试了 S3E 实现。这些作业每次运行时通常都要使用数以万计的 vcore。图 3 是对比了启用 S3E 和不启用 S3E 时获得的指标。...我们的方法有一个吸引人的地方,就是在一个作业中启用时不需要对作业的代码做任何修改。 未来展望 目前,我们把这个增强实现放在了一个单独的 Git 存储库中。...我们正在把这项优化推广到我们的多个集群中,结果将发表在以后的博文上。 鉴于 S3E 输入流的核心实现不依赖于任何 Hadoop 代码,我们可以在其他任何需要大量访问 S3 数据的系统中使用它。
特别是在大数据领域,主流的云平台均提供了相应的解决方案,从分布式存储到分布式计算,从批处理框架到流式计算,从ETL到数据管道,从BI分析到数据挖掘等等方面均有对应的产品来解决企业的需求。...AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、物联网在内的一整套云计算服务,帮助企业降低IT投入和维护成本,轻松上云 从概念是来看,AWS提供了一系列的托管产品,帮助我们在没有物理服务器的情况下,照样可以正常完成软件开发中的各种需求...可以看出,AWS在每一个模块下,都提供了很丰富的产品来供用户选择使用。 使用AWS可以做到,不依赖任何任何一台物理服务器就能支撑起全公司所有的业务。...存储-S3 S3:Amazon Simple Storage Service,是一种云上的简单存储,是一种基于对象的存储。我们可以把我们的数据作为一个个对象存储在S3中。...而对于以前的机房集群来说,在不运行任务的时候,其也在持续的消耗成本(房租、电、网、运维等) 同时对于这样的集群我们还可以动态拓展其性能,我们勾选了10个EC2 运行了2小时完成, 那么一般来说我们可以勾选
C5d实例:基于本地 NVMe 的 SSD 磁盘将被物理连接到主机服务器,提供与C5实例的生命周期相耦合的块级存储。...c3.8xlarge的架构与cr1.8xlarge相比,在宿主机上增加了一块新网卡,这块网卡和原有的标准网络通过一个回环线(loopback cable)连接起来。...因此这是一种完全的网络负载卸载硬件。 ? 下一步的优化方向在实例存储上。2017年,AWS发布了存储优化实例类型i3,它使用了SR-IOV和NVMe存储驱动。...这是AWS首次采用Annapurna Labs研发的Nitro存储卡所管理的SSD磁盘,这些磁盘被直接映射给虚拟机,虚拟机通过NVME驱动来使用宿主机上的SSD磁盘。...它只负责管理内存和CPU分配,将Nitro卡虚拟功能分配给实例,监控和计量硬件等,不再需要提供任何网络功能。因此它只需执行虚拟机所需指令,快速而且简单,在大多数工作负载中能提供接近裸机的性能。
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