今天讲一下文件系统，遇见过单个最大文件的问题，所以将此问题记录下来，希望对大家有用。
今天分享一下文件存储的一些心得，在软件开发过程中，必然会涉及到文件存储，文件存储的方案有很多，市面上也出现了很多文件系统，我们需要根据自己的需求去选择选择存储方式和规格等等，例如是采用公有云存储还是私有云存储，还是混合云存储，这都需求根据项目的特征去选择，没有哪一种方式是十全十美的，完全根据场景去选择，软件领域没有银弹嘛。
MacPaw的CleanMyMac X是一款先进的清洁实用清理工具，coco玛奇朵今天简单介绍一下软件功能:CleanMyMac透明的界面简单、清晰、功能性强。它是一款诞生自2008年的软件，早期主要用来清理iPhoto库以及大文件和旧文件查找器。在2018年发布了X版本，新增了许多功能，包括删除恶意软件、为 Mac 加速等功能。随着时间推移，mac系统垃圾就会越来越多，电脑就开始变慢变卡。使用CleanMyMac X的系统垃圾功能，点击一键扫描即可帮助您快速清理mac系统缓存垃圾，是不是非常的方便？而且这款Mac专用清理软件还有很多非常实用的功能，大家不妨下载试用了解其强大之处！
说明： 0. NAND Flash这块经常有人咨询，这里发布一个完整的解决方案，支持擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护。 早期的时候我们是用的自己做的NAND算法，支持滑块管理，擦写均衡，实际测试效果不够好，容易出问题，所以放弃了。 1. 此例子仅支持MDK4.74版本，因为RTX，RL-FlashFS，RL-USB都是来自MDK4.74的安装目录，使用MDK4.74才是最佳组合。 2. RL-FlashFS本身支持擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护。其中使用掉电保护的话，请开启配置文件中的FAT Journal。 3. 在前几年的时候，有客户反应使用RL-FlashFS写入文件多后会写入越来越慢，原因是没有正确配置，加大文件名缓冲个数即可。 4. 当前使用的短文件名的库，使用长文件名的话请更换为长文件名的库，也在MDK的安装目录里面。 5. RL-FlashFS是FAT兼容的文件系统，也就是说可以在window系统上面模拟U盘，提供的程序代码已经做了支持。 6. RL-FlashFS的文件名仅支持ASCII，不支持中文，这点要特别注意。 7. 首次格式化后使用，读速度2.3MB/S左右，写速度3.2MB/S左右，配置不同的文件系统缓冲大小，速度有区别。 8. RL-FlashFS的函数是标准的C库函数，跟电脑端的文件系统使用方法一样。 9. RL-FlashFS与FatFS的区别，FatFS仅是一个FAT类的文件件系统，擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护都不支持。 这些都需要用户自己去实现。 10. UFFS，YAFFS这两款文件系统是不兼容FAT的，也就是无法在Windows端模拟U盘。 当前NAND的配置如下：
云存储已经成为我们现代生活中手机的一个重要的组成部分。如谷歌Drive，Dropbox，OneDrive，iCloud等，都在争先恐后的抢夺用户将重要信息存储在自己的服务器上。但是哪一个最适合你呢？这
这里的空间只有315KB ，因为文件系统占用了大概5KB的原因，实际分配的是320KB
该文章介绍了Linux系统中用户和用户组管理的基本知识，包括用户账号、用户组、UID和GID的概念，以及使用命令行和图形界面管理用户和用户组的技巧。同时，还介绍了Linux系统中文件权限设置和文件所有者/所属用户/其他用户的区别，以及如何使用命令行工具进行文件权限管理的技巧。
最近给自己的服务器添加了新的电脑的 SSH 权限，但是新电脑上反复尝试都不能 ssh 上服务器。然而通过旧电脑却可以登录上去。没想到竟是因为设备上没有 inode 了。
伙伴们，开始本文之前给大家说个事情：由于最近坚持更新公众号文章，向大家推送学习内容，居然收到了微信客服的致电和来信，给开通了留言功能。有点小小的意外和开森！以后发布的文章大家就可以随时留言，希望大家多多留言提出宝贵意见哦！！！
问题现象：我们的软件执行在Windows server 2003系统上，软件是一个接受文件软件，将接受的文件存于一个目录下，当执行到一定的时候，大概目录下有10w个文件的时候，就弹出“无法创建目录或文件”对话框，这是是我们catch到的异常。
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
备忘 EXT3 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Ext3 ext3，第三扩展文件系统，是一个日志文件系统，常用于Linux操作系统。它是很多Linux发行版的默认文件系统。Stephen Tweedie在1999年2月的内核邮件列表[2]中，最早显示了他使用扩展的ext2，该文件系统从2.4.15版本的内核开始，合并到内核主线中[3]。 大小限制 ext3有一个相对较小的对于单个文件和整个文件系统的最大尺寸。这些限制依赖于文件系统的块大小；下面的表格总结了这些限制。 块尺寸 最大文件尺寸 最大文件系统尺寸
这个项目是我2011年在杭州某家互联网公司实习时写的项目，当时坐下来感觉还不错，能够支持上百台服务器的集群需求，并且也支持简单的负载均衡策略，接下来，我来简单地介绍下JDistFS的实现目标，架构以及提供给上层用户使用的接口说明
以下测试都是在没有优化或修改内核的前提下测试的结果 1. 测试目的：ext3文件系统下filename最大字符长度 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： LENTH=`for i in {1..255};do for x in a;do echo -n $x;done;done` touch $LENTH 当增加到256时，touch报错，File name too long linux系统下ext3文件系统内给文件/目录命名，最长只能支持127个中文字符，英文则可以支持255个字符 2. 测试目的：ext3文件系统下一级子目录的个数限制 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： [root@fileserver maxdir]# for i in {1..32000};do mkdir $i;done mkdir: cannot create directory `31999': Too many links mkdir: cannot create directory `32000': Too many links ext3文件系统一级子目录的个数为31998(个)。 Linux为了cpu的搜索效率而规定的,要想改变数目大概要重新编译内核. 3. 测试目的：ext3文件系统下单个目录里的最大文件数 测试平台: RHEL5U3_x64 测试过程： 单个目录下的最大文件数似乎没什么特别限制，也是受限于所在文件系统的inode数限制： df -i或者使用tune2fs -l /dev/sdaX或者dumpe2fs -h /dev/sdaX查看可用inode数，后两个命令 输出结果是一样的，但是跟df所得出的可用inode数会有些误差，至今不明白什么原因。 网上常用两种解决办法： 1） 重新mkfs，ext3默认block大小4096 Bytes，block设置小一些inode数设置大一些 2） 使用loopback文件系统临时解决： 在/usr中（也可以在别处）创建一个大文件，然后做成loopback文件系统，将原来的文件移到这个 文件系统中，并将它mount到/usr下合适的位置。这样可以大大减少你/usr中的文件数目。但是系统 性能会有点损失。 4. 测试目的： 打开文件数限制（文件句柄、文件描述符） 测试平台： RHEL5U3_x64 ulimit -n 65535设置，或者/etc/security/limit.conf里设置用户打开文件数、进程数、CPU等
最近入手了一台ipad 2018 32G版本，内存太小，很多文件也就没有往里面存，平时在宿舍使用，大文件大都在电脑上，共享文件就显得尤为重要了。AND iPad OS 13文件系统里面也有一个"连接服务器"选项。所以，开整。
以存储512M文件为例，展示了ext4_extent、ext4_extent_idx、ext4_extent_header之间的关系
windows下全然限定文件名称必须少于260个字符，文件夹名必须小于248个字符。
使用Windows的朋友大家都使用过各类电脑管家，时不时去扫描电脑中有没有大文件，因为大文件会占用很大的磁盘空间，造成浪费，这个在Windows系统中很好实现，但是如果是Linux系统呢？
Linux：存在几十个文件系统类型：ext2，ext3，ext4，xfs，brtfs，zfs（man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍）
Easyrecovery是一款强大的数据恢复软件，它专门解决磁盘数据恢复问题。在计算机世界里，数据丢失经常是一件令人头疼的事情，但是有了Easyrecovery，您可以放心大胆地享受数据备份和恢复的乐趣。EasyRecovery使用Ontrack公司复杂的模式识别技术可以找回分布在硬盘上不同地方的文件碎块，并根据统计信息对这些文件碎块进行重整。接着EasyRecovery在内存中建立一个虚拟的文件系统并列出所有的文件和目录，这就是我们在使用软件扫描后可以看到的所有文件目录。所以说能用EasyRecovery找回数据的前提就是硬盘中还保留有文件的信息和数据块，哪怕整个分区都不可见、或者硬盘上也只有非常少的分区维护信息，EasyRecovery仍然可以高质量进行硬盘格式化后数据恢复。但在硬盘格式化操作后，再在对应分区内写入大量新信息时，这些需要恢复的数据就很有可能被覆盖了！这时，无论如何都是找不回想要的数据了。所以，为了提高硬盘数据恢复的成功率，就不要再对要修复的硬盘或者分区进行新的读写操作。如果你需要修复的分区恰恰是系统分区，也就是C盘，那么此时首先做的应该是尽快退出系统，用另外一个硬盘来启动系统（既采用双硬盘结构）。例如当硬盘格式化后，此时硬盘上的数据并没有真正的被删除，文件的结构信息保留在了硬盘上，除非是写入新的数据将其覆盖。
会生成一个1000M的test文件，文件内容为全0（因从/dev/zero中读取，/dev/zero为0源）。
文件分为 内存文件 和 磁盘文件，内存文件 相关知识前面已经介绍过了，接下来谈谈 磁盘文件，这是一个特殊的存在，因为它不属于冯诺依曼体系，而是位于专门的存储设备中，因此 磁盘文件 存在的意义是将文件更好的存储起来，以便后续对文件进行访问。在高效存储 磁盘文件 这件事上，前辈们研究出了十分巧妙的管理手段及操作方法，而这些手段和方法共同构成了我们今天所谈的 文件系统
在大文件系统下, 单一inode表将会变得非常臃肿, 难以管理, 因此 ext2采用多个区块群组(group block), 每个区块群组均具有其 superblock, inode, block
在 Linux 系统中，有时候我们需要查找并识别占用大量磁盘空间的文件。这些大文件可能导致磁盘空间不足或性能下降。本文将详细介绍在 Linux 中使用不同的命令和工具来查找大文件的方法。
作为Hadoop的分布式文件系统的HDFS，是Hadoop框架学习当中的重点内容，HDFS的设计初衷，是致力于存储超大文件，能够通过构建在普通PC设备上的集群环境，以较低成本完成大规模数据存储任务。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS数据读写机制。
删除文件想必是大家经常过的事，有些时候不小心删除了有用的文件就有点麻烦了。如果是删除文件到回收站，那么直接按住CTRL+Z 或者打开电脑里的回收站点还原项目就可以找回刚刚误删的文件了。
我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
测试人员最常见和繁琐的任务之一就是清理环境，比如防止磁盘空间出现不足。下面是我收集的一些常用的 Linux 文件系统相关命令。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.
网盘，又称云盘，是提供文件托管和文件上传、下载服务的网站（File hostingservice）。人们通过网盘保管自己拍摄的照片、视频，通过网盘和他人共享文件，已经成为了一种习惯。我们准备开发一个自己的网盘应用系统，应用名称为“DBox”。
调整ext2\ext3\ext4文件系统的大小，它可以放大或者缩小没有挂载的文件系统的大小。如果文件系统已经挂载，它可以扩大文件系统的大小，前提是内核支持在线调整大小。
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
摘要
最近忙着给YOUZAN的数据库服务器升级系统版本，从centos6 升级到centos7。centos/redhat 7 默认将文件系统设置为xfs。咨询了很多DBA朋友,他们已经升级到7 并且使用xfs很久。于是我们也随大流打算使用xfs文件系统。
应对文件存储服务，传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多，会遇到存储瓶颈。此时，本能的操作反应是：内存不够加内存，磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的，不能无限制下去。
2020年的春节，想必大家都印象深刻，除了新冠肺炎疫情，就是春晚各大APP的红包大战，让不少用户“薅”到了羊毛。
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？
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。
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
在Linux下查看磁盘空间使用情况，最常使用的就是du和df了。然而两者还是有很大区别的，有时候其输出结果甚至非常悬殊。 1. 如何记忆这两个命令 du-Disk Usage df-Disk Free 2. df 和du 的工作原理 2.1 du的工作原理 du命令会对待统计文件逐个调用fstat这个系统调用，获取文件大小。它的数据是基于文件获取的，所以有很大的灵活性，不一定非要针对一个分区，可以跨越多个分区操作。如果针对的目录中文件很多，du速度就会很慢了。 2.2 df的工作原理 df命令使用的事s
Hadoop快速入门——第二章、分布式集群 HDFS概述: 在 2002 年， Google 发表的论文 GFS 中提到希望构建一个能够运行于商业硬件集群上的以流式数据访问形式存储超大文件的文件系统， HDFS 就是为了实现这一目标 HDFS 的设计特点如下 超大文件 流式数据访问 商用硬件 不能处理低时间延迟的数据访问 不能存放大量小文件 无法高效实现多用户写入或者任意修改文件 在 HDFS 中有一些特殊的概念，需要特别重点的理解 数据块 : 在普通的文件系统中
今天的课程是有关文件系统中的Crash safety。这里的Crash safety并不是一个通用的解决方案，而是只关注一个特定的问题的解决方案，也就是crash或者电力故障可能会导致在磁盘上的文件系统处于不一致或者不正确状态的问题。当我说不正确的状态时，是指例如一个data block属于两个文件，或者一个inode被分配给了两个不同的文件。
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
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