解压慢跟多种因素有关，这些因素可能会影响解压缩速度，具体情况可能因系统配置、应用程序行为和用户活动而异。
线上出了问题，我需要去查找log来定位问题，但是由于线上数据量庞大，这些log文件每过一个小时就会自动回滚一次，尽管如此，有的log文件依然达到了五六g以上的大小。
IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一，尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代码审查、 创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEA是JetBrains公司的产品，这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格，开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。
Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。
PostgreSQL 高可用数据库的常见搭建方式主要有两种，逻辑复制和物理复制，上周已经写过了关于在Windows环境搭建PostgreSQL逻辑复制的教程，这周来记录一下 物理复制的搭建方法。
今天介绍如果数据量超过104万行Excel无法打开了，用什么软件可以打开呢？Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它在C++语言开发的Snapman多人协作电子表格内核基础上进行了重新设计，换用C语言重新开发内核，比Snapman的电子表格核心有了质的提升，支持编辑数据从原来的的15兆CSV提升到了2.5G，原来编辑5万行就会很卡的，现在编辑一两千万行都不会卡。Snapde安装包15.4m（主要python语言的文件占用空间），主程序非常轻巧启动超快；下面来一些大文件CSV测试其性能（1个三百多兆，1个一个G，1个3.53G）：
如何在高性能服务器上进行JVM调优？ 为了充分利用高性能服务器的硬件资源，有两种JVM调优方案，它们都有各自的优缺点，需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统，并为JVM分配大内存 我们知道，如果JVM中堆内存太小，那么就会频繁地发生垃圾回收，而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿，因此，如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率，从而避免程序的停顿。 因此，人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存，64位操作系统最大能支持128G内存，因此我们可以使用64位操作系
本文主要介绍 Windows 环境下搭建 PostgreSQL 的主从逻辑复制，关于 PostgreSQl 的相关运维文章，网络上大多都是 Linux 环境下的操作，鲜有在 Windows 环境下配置的教程，所以本文采用 Windows 环境作为演示系统来进行 PostgreSQL 高可用数据库服务的搭建。
在 GNU/Linux 中的两个系统之间通过网络快速传输大文件 确保你在系统上安装了netcat和pv应用程序。如果尚未安装它们，你可以如下所示安装它们。大多数 Linux 系统默认提供tar包，不必额外安装。 在 Arch Linux 及其衍生产品上： $ sudo pacman -S netcat pv 在 RHEL、CentOS、Fedora 上： $ sudo yum install epel-release $ sudo yum install nc pv 或 $ sudo dnf inst
现在大家的生活节奏都很卡，导致人们都很浮躁，做事情不喜欢一点一点的慢慢做，更多的时候喜欢直接通过复制粘贴的方式来解决问题，今天小编来说说word不能复制黏贴该怎么办。
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
小文件复制时使用File.Copy()方法非常方便，但在程序中复制大文件系统将处于假死状态（主线程忙于复制大量数据），你也许会说使用多线程就可以解决这个问题了，但是如果文件过大，没有显示复制时的进度就会让用户处于盲目的等待中。下面的示例使用文件流分块形式复制文件解决这个问题,但发现块的大小选择很关键且速度好像还是没有直接使用Windows中自带的复制速度快：
国内市场占有率低的云厂商一开始为了吸引用户，大多是不限制入带宽的，比如1Mbps带宽的服务器，在服务器里面安装迅雷等p2p软件下载大文件（比如ISO镜像）能达到≥10MB/s的速度，有时候甚至几十MB/s，用户真正付费的是1Mbps的出带宽，云厂商自己承担了巨额入带宽费用。包括我自己在内，都想花1Mbps带宽的钱达到几百Mbps带宽的效果，就好比家庭带宽1000Mbps，一年内你用到上限的时间很少，但如果你没有为这个上限1000Mbps付费（比如你买的是500Mbps)你是不可能用到这个上限1000Mbps的，而在云厂商初期是有可能，因为他们愿意当冤大头来争抢用户。
传统IO的工作方式是，数据读取和写入是从用户空间和内核空间来回复制，内核空间的数据时通过操作系统层面的IO接口从磁盘读取或写入。
Redis的高性能和他的事件模型是密不可分的，最大程度上利用了单线程、非阻塞IO模型来快速的处理请求（单线程处理多链接）。这里存在一个问题，其实严格意义上来讲，Redis 是单线程对外提供服务，redis内部并不单线程的，还存在一些关于数据持久化的线程。
虚拟化：指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟化为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可以运行不同的操作系统，并且应用程序都可以独立的运行在相互独立的空间而互不影响从而显著提高计算机效率。
电脑在使用过程中必然会产生一些缓存文件，这些都无法避免，我们需要给C盘留下足够的空间。把那些大文件和软件搬离C盘也许是最好的办法。
wordpress总的原则是不不用插件就不要使用插件，能少用插件就少用插件的基本原则，因为各种主题各种插件和功能的附加只会让wordpress显得非常的臃肿庞大，也会大大的降低性能，比如变的很卡很慢的情况发生，那么我们wordpress如何选择合适的插件呢，有哪些值得安装和使用的插件推荐。今天就来盘点一下吧。
记得十几年前还在用早期 Windows 系统的时候，每用一段时间系统都会变得很卡顿，这时候需要打开系统提供的下面的磁盘碎片整理程序，当碎片整理完成后会感觉到系统变得稍微流畅了一些。
对于大文件来说，通过远程桌面拷贝是件麻烦的事情，虽然简单，但速度受限太多，不推荐使用。 我工作中对于大文件的拷贝，通过创建一个新的虚拟硬盘（VHD），再把大文件拷贝至虚拟硬盘中，最后附加到虚拟机上。
该 GNU cp 和 GNU mv 工具用于复制和移动文件和目录在GNU / Linux的操作系统。这两个应用程序中缺少的一个功能是它们不显示任何进度条。如果你复制一个大文件或目录，你真的不知道复制过程需要多长时间才能完成，或者复制的数据百分比。你不会看到当前正在复制哪个文件，或者已经复制了多少文件。你将看到的只是闪烁的光标和硬盘驱动器 LED 指示灯。感谢Advanced Copy，一个补丁Gnu Coreutils，我们现在可以在 Linux 中添加进度条cp和mv命令，并在复制和/或移动大文件和目录时
一般常用的web服务器都有对向服务器端提交数据有大小限制。超过一定大小文件服务器端将返回拒绝信息。当然，web服务器都提供了配置文件可能修改限制的大小。针对iis实现大文件的上传网上也有一些通过修改web服务器限制文件大小来实现。不过这样对web服务器的安全带了问题。攻击者很容易发一个大数据包，将你的web服务器直接给拖死。 现在针对大文件上传主流的实现方式，通过将大文件分块。比如针对一个100M文件，按2M拆分为50块。然后再将每块文件依次上传到服务器上，上传完成后再在服务器上合并文件。 在web实现大文件上传，核心主要实现文件的分块。在Html5 File API 出现以前，要想在web上实现文件分块传输。只有通过flash或Activex实现文件的分块。
在多年的摸鱼工作中，从前台导出大文件的需求遇到过不少，但是将大文件从前台导入后台数据库的需求还真没遇到过，毕竟MySQL服务器权限在手，source执行导入所有，区区十万行、几秒斩于马下。也不用考虑网络延迟、程序效率的问题。
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗
最好能提供更多的细节，比如ubuntu版本号，u盘品牌及具体型号和容量，u盘格式化成了什么文件系统，大文件大致是多大，你过了多久忍不住拔掉的，usb口是2.0的还是3.0的，等等等等
在使用PostgreSQL的时候，经常会遇到这样的错误提示， sorry, too many clients already，这是因为默认PostgreSQL最大连接数是 100, 一般情况下，个人使用时足够的，但是在生产环境，这个连接数是远远不够的；
提起文件数据的传输功能，文件如何传输，如何保障传输的可靠性，不会出现数据错乱等问题是客户最为关心的问题。普元作为国内领先的软件基础平台与解决方案提供商，在这篇文章里，我将会和大家从架构和技术两个方面解密我所在职的这家公司产品家族中的大文件传输技术。 本文目录： 一、文件传输高可用架构 二、传输会话的控制 三、如何保障文件传输安全可靠 四、总结 一、文件传输高可用架构 大文件传输采用分布式的架构，它包括了三个重要的组成部分：BFT Agent，BFT Server，BFT Console。 BFT Serv
2016 年总来的来说还是有所收获的吧。有很多可以说的，但是有觉得没什么营养。写不出高山，那就流水般地写着吧。
Node的文件处理涉及到前面说的ptah模块,以及fs文件系统、stream流处理、Buffer缓冲器等模块。内容可能比较多，相关内容请以官网文档为主，此处主要以案例讲解为主，分享给大家一些常用的经典案例。细节就不展开了。 fs文件系统 fs模块提供了很多文件操作相关的api，比如：监控文件夹、文件，文件重命名，文件读写，文件修改权限、文件读写流等。 在此，我们仅以几个案例的方式来驱动学习Node的文件系统，细节请详细阅读Node的api文档或者源码。 案例： 如何监控文件夹的变化？ 如何读取一个文
只要和电脑内存相关的，都可以用这个软件，软件小的和打开一个网页一样。不占用什么空间。也没有什么复杂的安装流程，开心即可用。
1、首先注册账号 2、登录之后进点击购买免费或者付费隧道（免费版的仅供测试，连接数一旦多起来会很卡，常用的用户可以购买付费版通道） 3、根据需要选择隧道协议,这里以web演示,购买隧道
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统，主要由 Z RESEARCH公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
硬件升级 硬件是基础，如果流量级别真的到大流量级别了，那么硬件基础肯定不能差。 负载均衡 根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 硬件方面可以考虑专门负责负载均衡的硬件F5；对于大部分公司，会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构，来增加服务器的吞吐量和处理能力，以及承载能力。 服务器集群 用N台服务器构成一个松耦合的多处理器系统(对外来说，他们就是一个服务器)，它们之间通过网络实现通信。让N台服务器之间相互协作，共同承载一个网站的请求压力。 在客户端看来
**MooseFS(MFS)** **Ceph** **GlusterFS** **Lustre** **Metadata server** 单个MDS。存在单点故障和瓶颈。 多个MDS，不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展，不存在瓶颈。 无，不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。 双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展，存在瓶颈。 **FUSE** 支持 支持 支持 支持 **访问接口** POSIX POSIX POSIX POSIX/MPI **
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
今日，小编将分享一些能够释放大量Mac内存空间的方法，以便大家能够优化Mac的运行速度外还能规避由于Mac空间不足而导致安装Ventura时出现的一系列问题。
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。
DMA 的全称叫直接存储器访问（Direct Memory Access），是一种允许外围设备（硬件子系统）直接访问系统主内存的机制。
借助 ext4 文件系统的 打洞 功能，可以实现一个消息队列 https://gist.github.com/CAFxX/571a1558db9a7b393579
本文介绍基于Python语言，结合已知研究区域中所覆盖的全部遥感影像的分幅条带号，从大量的遥感影像文件中筛选落在这一研究区域中的遥感影像文件的方法。
swap分区在系统的运行内存不够用的时候，把运行内存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间被临时保存到swap分区中，等到那些程序要运行时，再从Swap分区中恢复保存的数据到内存中。可以缓解物理内存不足的压力，如果物理内存不足，还没有swap空间，会宕机
背景：朋友1核1G机器空载情况下CPU、内存利用率已经被操作系统占了一部分了，还安装了WPS2019、杀毒软件，经常CPU、内存高负载卡死，不愿意花钱升级配置，让给他想个办法。解决方案就是使用低版本office替代wps，但是杀毒软件嘛，1核机器我啥也不说了，安装可以，但不要开启它，因为不开启它的情况下，杀毒软件的后台服务已经占用了很可观的资源，如果打开杀毒软件查杀会很卡，不信的话分别搞360、火绒、电脑管家试试就知道了，毕竟只有1核，1核啥概念，现在老年人用的手机配置都比这个高，低配的问题不说了，没意义，反正朋友不愿意花钱升级配置，先验证wps的替代方案吧
磁盘可以说是计算机系统最慢的硬件之一，读写速度相差内存 10 倍以上，所以针对优化磁盘的技术非常的多，比如零拷贝、直接 I/O、异步 I/O 等等，这些优化的目的就是为了提高系统的吞吐量，另外操作系统内核中的磁盘高速缓存区，可以有效的减少磁盘的访问次数。
今天在复制MAC系统文件时，系统弹出窗口提示“对于目标文件系统，文件XXX过大”。出现这种情况的原因是FAT32的文件系统不支持复制大于4g的单个文件，而NTFS则是支持大文件，所以我们可通过转换文件格式来解决问题，下面是Win10系统提示对于目标文件系统文件过大的具体解决步骤。
当谈到大文件传输时，人们总是担心大数据文件的大小以及将它们从一个位置交换到另一个位置需要多长时间。由于数据捕获高分辨率视频和图像的日益复杂，文件的大小不断增加。数据工作流在地理上变得越来越分散。在一个位置生成的文件在其他位置处理或使用。那可能在另一个国家或大陆。
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对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
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