fallocate命令用于预分配或取消分配文件空间。不同于其他方法，这个命令可以快速为文件分配空间，而不需要实际写入任何数据。这一特性使得它在需要快速创建大文件的场景下非常有用，例如在系统测试或磁盘压力测试的情况下。
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）。
因为Linux是多用户多任务的操作系统，许多人共用磁盘空间，为了合理的分配磁盘空间，于是就有了quota的出现。
已有云主机id 27b31829-326f-4029-a537-bb327303a32c
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
Git是用来管理源代码的一个工具，很多时候，我们不想让Git来跟踪较大的二进制文件。但是如果不小心将某个文件加入到Git的缓存区后，不管后面怎么删除这个大文件，Git始终都保存有这个文件的历史记录，因此项目会很大。拿下面例子来说，我们有个500M的文件cnn.model，通过下面的命令加入到git暂存区或提交到远端（提交时自动执行git gc命令，生成pack文件）：
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。
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
线上预估服务节前升级到线上，元旦假期出现了P99耗时超过检测阈值。因为正值节假日应用商店流量都有增长，便直观想简单扩容进行解决。但是简单看了下观察了cpu和内存，都是不忙。然后再细看内存里的各种统计指标。有两项指标MEM实际使用率和MEM CACHED这两项几乎涨到了物理内存的上限。实际使用率使用到了90%。观察到上涨的时机正是预估模型每天更新时间点，而且涨了之后并不会跟随pv变化而明显变化。
可以直接分配一个指定容量的真实大小文件，且速度很快。 用法： fallocate -l 5G test.txt --创建一个大小为5G的真实文件（ls ,du都能看到5�G）
熟悉 Linux 系统的同学都知道，它高效主要体现在命令行。通过命令行，可以将很多简单的命令，通过自由的组合，得到非常强大的功能。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
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
[知乎答案](https://www.zhihu.com/question/417040766)
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-commonly-used-3.html
快速清空一个文件 > > rumenz.log > :> rumenz.log > true > rumenz.log > cat /dev/null > rumenz.log > echo -n "" > rumenz.log > echo > rumenz.log > truncate -s 0 rumenz.log : 在 shell 中是一个内置命令，表示 no-op，大概就是空语句的意思 快速生成一个大文件 生成一个文件名为rumenz.img 大小为 1G 的文件。 > dd if=/dev/z
由于各种不同的问题，我们经常会遇到需要将一个大文件分割存储的问题。比如github里单个文件大小一般不能超过100M、比如FAT32文件系统里单个文件大小不能超过4G，比如我们想把某一个数据文件分割存储和查看，比如对日志文件进行分割保存等等。
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
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。
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？
有将近一周没有写文章了，经历了一场所有IT从业者的梦魇——数据丢失。一块1T的移动硬盘中，约500G的分区数据无故消失，想必挺多人都遇上过这种事，无奈，尽快尝试恢复，能恢复多少是多少了。
前面已经阐述了Git基本的运作机制和使用方式，介绍了许多Git提供的工具来帮助你简单且有效地使用它。本部分将演示如何借助Git的一些重要的配置方法和钩子机制，来满足自定义的需求。
有些人想到的办法就是定义一个随机的字符串，然后重复很多次，然后将这个字符串写入到文件中。
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 ：HDFS 可横向扩展，其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 ：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可建构在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展（随着节点数量的增加，集群的存储能力增加） 大文件存储 ：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问：HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化，牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储：
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。
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！
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。
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
ftp回话包含了两个通道，控制通道和数据通道，ftp的工作有两种模式，一种是主动模式，一种是被动模式，以ftpserver为参照物，主动模式，服务器主动连接客户端传输，被动模式，等待客户端的连接
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。
Linux系统的设计初衷就是让许多人一起使用并执行各自的任务，从而成为多用户、多任务的操作系统。但是，硬件资源是固定且有限的，如果某些用户不断地在Linux系统上创建文件或者存放电影，硬盘空间总有一天会被占满。针对这种情况，root管理员就需要使用磁盘容量配额服务来限制某位用户或某个用户组针对特定文件夹可以使用的最大硬盘空间或最大文件个数，一旦达到这个最大值就不再允许继续使用。可以使用quota命令进行磁盘容量配额管理，从而限制用户的硬盘可用容量或所能创建的最大文件个数。quota命令还有软限制和硬限制的功能。
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
起源于2003年谷歌的Google File System相关论文，随后Doug Cutting（我们下面就叫他切哥吧）基于GFS的论文实现了分布式文件系统，并把它命名为NDFS（Nutch Distributied File System）。
文件存储在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（sector）。每个"扇区"的大小为512字节（byte）， ，操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区的读取，这样效率太慢。他是一次性读取多个扇区，即一次性读取一个"Block块"。一个Block有8个连续的扇区（sector）组成。 数据都存在Block块里面，但是我们怎么知道一个数据存放在哪些Block块里面呢？这个时候就必须需要一个索引，引导我们去找到哪些存放在BLOCK块里面的额数据。这存放索引的地方我们称为索引节点（Inode），索引节点里面包括了：文件的类型，属主，属组，权限，和时间戳一些信息，但是不包括文件名， 1.1.2 inode包含的内容
有时候我们需要在某个二进制文件的尾部增加一些字节，使文件大小对齐到某个边界，以便满足某些操作的需求。例如某个文件下一步的写入操作需要块对齐。
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
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。
cat /etc/filesystems 查看Centos 7可支持的文件格式。
今天北亚小编为大家分享一篇《在AIX下误操作删除LV后如何最大程度挽救数据？》首先大家要知道到底是LV？PV相当于物理磁盘(对于存储，是存储映射过来的卷，对于操作系统而言，等同于物理硬盘)，若干个PV组成一个VG，意味着可以将容量不同的存储空间合起来统一分配。为了实现这个目的，AIX把同一个VG的所有PV按相同大小的存储颗粒进行空间编排，这个存储颗粒就是PP。而分配空间时，以若干个PP(可能是不同PV上的)，做为使用集合，这个集合就是LV。
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。
一、前言 小编在最近的测试过程中遇到了一个需要构造Android手机存储空间不足的场景，并且还需要覆盖验证各种机型，而单个拷贝大文件到测试机器又太繁琐，小编查阅资料发现Linux下的dd命令可以协助小编完成此项任务，正好借此机会给大家分享一下dd命令在Android shell下的一些用法： 二、dd命令介绍 dd是Linux下一个非常有用的命令，该命令用于读取、转换并输出数据； dd命令在Android shell下也支持使用哦！ Android shell中可支持的常用命令参数如下： 1.
有的时候，你需要对仓库进行清理 - 使它的结构变得更紧凑，或是对导入的仓库进行清理，或是恢复丢失的内容。 这个小节将会介绍这些情况中的一部分。
Fuse有两部分组成：fuse驱动和用户态的daemon.fuse驱动是由内核的fuse设备驱动(/dev/fuse),这个字符设备驱动充当代理，针对不同的文件系统实现提供kernel和用户态daemon的通信桥梁；用户态daemon是从/dev/fuse设备读取，然后处理这些请求，最后把处理的就结果写回到/dev/fuse设备。
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
对于DBA来说Linux比较让人头疼的一个地方是，它不会因为MySQL很重要就避免将分配给MySQL的地址空间映射到swap上。对于频繁进行读写操作的系统而言，数据看似在内存而实际上在磁盘是非常糟糕的，响应时间的增长很可能直接拖垮整个系统。这篇blog主要讲讲我们作为DBA，怎样尽量避免MySQL惨遭swap的毒手。 首先我们要了解点基础的东西，比如说为什么会产生swap。假设我们的物理内存是16G，swap是4G。如果MySQL本身已经占用了12G物理内存，而同时其他程序或者系统模块又需要6G内存，这时候操作系统就可能把MySQL所拥有的一部分地址空间映射到swap上去。 cp一个大文件，或用mysqldump导出一个很大的数据库的时候，文件系统往往会向Linux申请大量的内存作为cache，一不小心就会导致L使用swap。
node 的fs文档密密麻麻的 api 非常多，毕竟全面支持对文件系统的操作。文档组织的很好，操作基本分为文件操作、目录操作、文件信息、流这个大方面，编程方式也支持同步、异步和 Promise。
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