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
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：
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。
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。
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。
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。
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
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
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
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
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。
**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 **
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
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。
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
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
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。
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？
作者：kevineluo，腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文将从文件传输场景以及零拷贝技术深究 Linux I/O 的发展过程、优化手段以及实际应用。 前言 存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性： 速度足够快：存储器的存取速度应当快于 CPU 执行一条指令，这样 CPU 的效率才不会受限于存储器； 容量足够大：容量能够存储计算机所需的全部数据； 价格足够便宜：价格低廉，所有类型的计算机都能配备。 但是现实往往是残酷的，我们目前的计算机技术无法同时满足上述的三个
存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性：
导言 | 本文邀请到腾讯CSIG后台开发工程师kevineluo从文件传输场景以及零拷贝技术深究Linux I/O的发展过程、优化手段以及实际应用。I/O相关的各类优化已经深入到了日常开发者接触到的语言、中间件以及数据库的方方面面。通过了解和学习相关技术和思想，开发者能对日后自己的程序设计以及性能优化上有所启发。 前言 存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性：第一，速度足够快：存储器的存取速度应当快于CPU执行一条指令，这样CPU的效率才不会受限于存储器；第二，
在使用电脑的过程中，经常会用到文件移动和整理的需求。如果文件较小，或者给人的感知不是特别强烈，如果下载一部几个GB的电影，这就能够明显感受到Windows在文件拷贝过程中不足--速度非常缓慢。
在进行分布式文件存储解决方案的选型时，GlusterFS 无疑是一个不可忽视的考虑对象。作为一款开源的软件定义分布式存储解决方案，GlusterFS 能够在单个集群中支持高达 PiB 级别的数据存储。自从首次发布以来，已经有超过十年的发展历程。目前，该项目主要由 Red Hat 负责维护，并且在全球范围内拥有庞大的用户群体。本文旨在通过对比分析的方式，介绍 GlusterFS 与 JuiceFS 的区别，为您的团队在技术选型过程中提供一些参考。
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
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。
前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题：可扩展性，高吞吐量，高可靠性
要实现快速克隆，节省开发者和系统的时间和磁盘空间，第一个解决方案就是只复制最近的修订。Git的浅层克隆选项允许你只提取回购历史中最新的n个提交。
1、使用open函数打开两个文件，一个是源文件，一个是目标文件，原文件只读方式打开，目标文件只写方式打开
上图可以看到原仓库已经很大了，所以必须要清除一些仓库中没用的大文件了，每次下载仓库那个时间简直是太长了，github拉取时间太久，受不了了。
该帖子也是由两名思科员工共同撰写的：Karthik Krishna，Silesh Bijjahalli
Linux系统是虚拟内存系统，虚拟内存并不是真正的物理内存，而是虚拟的连续内存地址空间。虚拟内存又分为内核空间和用户空间，内核空间是内核程序运行的地方，用户空间是用户进程代码运行的地方，只有内核才能直接访问物理内存并为用户空间映射物理内存(MMU)。内核会为每个进程分配独立的连续的虚拟内存空间，并且在需要的时候映射物理内存，为了完成内存映射，内核为每个进程都维护了一张页表，记录虚拟地址与物理地址的映射关系，这个页表就是存在于MMU中；用户进程访问内存的时候，通过页表把虚拟内存地址转换为物理内存地址进而访问数据；其实对于用户进程而言，虚拟内存就是内存一般的存在(当作内存看待就好)。这样的设计可以把用户程序和系统程序分开，互不影响；内核可以对所有的用户程序进行管理，比如限制内存滥用等
先回答另外一个问题：为什么要对 Mac 电脑进行清理？当然是空间不够用啊。对于新近几年的 Mac 电脑，扩容又不像以前换一块硬盘就好，还好事去问了一圈，对于 2016 年以后的 Mac 电脑的扩容建议是：外接一块移动硬盘。
System Toolkit Mac是专门为MacOS设计的一体化信息和维护应用程序，提供了系统维护、隐私保护、磁盘清理、电池维护、网络状态监控、网络流量监控等实用的功能，清晰的中文界面，让你操作更方便。System Toolkit在pOrgram本身的macOS菜单栏中显示信息，但也显示有关可配置覆盖窗口或预定义信息面板的信息！
AS SSD Benchmark 是一款 SSD 固态硬盘测试工具，可测试固态硬盘（SSD）的性能。该工具包含六个综合和三复制测试。专门用于 SSD (固态硬盘)的传输速度测试工具，当然也可以用来测式 普通的硬盘。
ImHex 是一个十六进制编辑器，用于逆向工程师解码、显示和分析二进制数据格式、提取信息或写入字节补丁的工具。 📷 📷 ImHex 的开发者是 WerWolv，他是一名来自瑞士的 23 岁嵌入式系统电子工程师。对嵌入式系统、低级编码、ARM 微控制器开发、操作系统和自定义固件非常着迷。 特点 功能性十六进制视图 字节 十六进制字符串 C, C++, C#, Rust, Python, Java & JavaScript 数组 ASCII-Art 十六进制视图 HTML 自包含 div 字节修补 补丁管理 字
今天终于拜读了著名GFS的论文，大体上的设计思路是明白了，复杂的系统，其实用了很多简单的逻辑在里面，下面是记录的一些笔记：
【每日更新 Suggest 👍 question & answers】正经的前端学习 🌟🌟 一个 ☝️ 正经的前端学习，以阶段性来驱动学习，每天进步一点点🤏 ！leetcode题解，记录自己的leetcode解题之路…… webvueblog.github.io/file-breakp… 地址 👇 github.com/webVueBlog/… Node+Vue 实现大文件上传，断点续传等 Vue 大文件上传和断点续传(帮忙点赞star谢谢，感谢♥) file-breakpoint-continue 源代码
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。
如果共享文件非常大，比如10多个G，这个时候简单的用网上推荐的 wget方法是没办法下载的，最终只是下载了一个html内容。因为当文件太大的时候谷歌会需要先跳转页面审查一下有没有病毒，然后再开始下载。
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