当需要将较大的数据上传到服务器，或从服务器下载较大的日志文件时，往往会因为网络或其它原因而导致传输中断而不得不重新传输。这种情况下，可以先将大文件分割成小文件后分批传输，传完后再合并文件。
cat主要有三大功能： 1.一次显示整个文件。 cat filename 2.从键盘创建一个文件。 cat > filename 只能创建新文件,不能编辑已有文件. 3.将几个文件合并为一个文件。
在对日志进行分析时我们偶尔会遇到客户直接将日志文件写在同一个文件中的情况，随着时间的推移后续文件会变得越来越大，导致出现攻击事件时无法正常使用文本文件或者其他应用软件查看文本文件进行日志分析，在这种情况下我们可以尝试大文件分割的方式来解决此类问题
Tomcat默认生成的日志文件catalina.out，随着时间的推移，逐渐增大，可能达到G数量级。文件过大，我们将无法使用过常规编辑工具查看，严重影响系统维护工作。解决此问题，主要从Tomcat和代码两方面考虑。
大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多的时间和金钱。大数据分析常和云计算联系在一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百、甚至数千的电脑分配工作。
生产环境上，或者其他要测试 GC 问题的环境上，一定会配置上打印GC日志的参数，便于分析 GC 相关的问题。
nginx被停止(nginx -s stop)或者直接杀掉了进程（kill -9 nginx的进程号）后，调用命令（nginx -s reload 或者 nginx -s reopen)会报错：无法找到 “var/run/nginx.pid”文件。
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。
项目Github地址：https://github.com/google/glog
前文：Hadoop中HDFS的存储机制 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110512.htm
split命令专门用来将一个大文件分割成很多个小文件，我把split命令的选项做一个简要说明
文件内数字批量求和 file格式： 1 2 3 4 5 file内所有数字求和 cat file|paste -sd+|bc -s指把所有的字符拼成一行 -d指定拼接符，这里是+ bc求和 切分文本文件并将切分后的文本文件批量重命名 split -l 10 temp.txt -d -a 2 temp_ ls |grep temp_|xargs -n1 -i{} mv {} {}.txt -l：按行分割，表示将temp.txt文件按10行一个文件分割成多个文件 -d: 添加数字后缀 -a 2: 表示
工作中经常会收到测试同学、客户同学提供的日志文件，其中不乏几百M一G的也都有，毕竟压测一晚上产生的日志量还是很可观的，xDxD，因此不可避免的需要对日志进行分割，通常定位问题需要针对时间点，因此最好对分割后的日志文件使用文件中日志的开始、结束时间点来命名，这样使用起来最为直观，下面给大家分享两个脚本，分别作分割、命名，希望能够给大家提供一点点帮助；
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
Midlog中间件 node服务端开发中少不了日志打点，而在koa框架下的日志打点在多进程环境中日志信息往往无法对应上下文，而且在高并发下直接进行写buffer操作（内核调用writev）也会造成内存
之前写过一篇文章 Django 中如何优雅的记录日志，本以为代码上线之后，就可以愉快的看日志，通过日志来分析问题了，但现实总是跟想象不同，两个异常现象纷纷挥起大手，啪啪地打在我的脸上。
目前公司系统采用Spring Cloud架构，其中服务注册和发现组件用的Nacos，最近运维抱怨说，磁盘不够用，日志增长的太快。简单排查一下，罪魁祸首竟然是Nacos。
例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件，后缀为系数形式，且后缀为4位数字形式
linux下文件分割可以通过split命令来实现，可以将一个大文件拆分成指定大小的多个文件，并且拆分速度非常的快，可以指定按行数分割和安大小分割两种模式。Linux下文件合并可以通过cat命令来实现，非常简单。
日志对于我们管理Kubernetes集群及其上的应用具有非常重要的作用，特别是在出现故障或者Bug的时候。如果你能回答下面几个问题，那么可以不用再看本文了，如果不能回答，本文可能正好适合你。
python 批量复制不同目录下的文件 #!/usr/bin/env python #coding=UTF-8 #author aping import os,sys,shutil,time import getpass,os.path from ftplib import FTP back01="/fs/vm/vm-back/tes.vmdk" back02="/tmp/111.vmdk" back03="/fs/222.vmdk" tmpFileDir = "/tmp/"
LOG4J 2 CONFIGURATION: USING PROPERTIES FILE
一些简单的 Linux 命令能让你根据需要分割以及重新组合文件，来适应存储或电子邮件附件大小的限制。
split命令可以将一个大文件分割成很多个小文件，有时需要将文件分割成更小的片段，比如为提高可读性，生成日志等。
HDFS是什么 Hadoop Distributed File System(简称HDFS)是Hadoop分布式文件系统。 HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文
将一个大文件分割成较小的文件，默认每1000行分割成一个小文件。有时需要将文件分割成更小的片段，比如为提高可读性、生成日志等。
对于http request body中的字段需要做正则校验，不需要条件判断的一般性正则校验，可以用@Pattern，而不必在方法中写正则校验，简化开发。
Zap 是一个由 Uber 公司开源的结构化、高性能日志记录库,旨在为 Go 语言提供一种快速、简单且高效的日志解决方案。它起源于 Uber 内部使用的日志系统,后来于 2016 年开源,迅速获得了 Go 社区的广泛关注和应用。
原文：https://medium.com/hackernoon/running-pm2-node-js-in-production-environments-13e703fc108a
unordered系列的库是以哈希桶为底层的容器，其是用来快速寻找指定数据。这里主要介绍unordered_map和unordered_set。
django框架的日志通过python内置的logging模块实现的，既可以记录自定义的一些信息描述，也可以记录系统运行中的一些对象数据，还可以记录包括堆栈跟踪、错误代码之类的详细信息。 logging主要由4部分组成：Loggers、Handlers、Filters和Formatters
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情，而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈。Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台，构成了大多数大数据项目基础。Hadoop是强大的，然而却需要公司投入大量的学习精力及其它的资源。 如果得到正确的应用，Hadoop确实能从根本上提升你公司的业务，然而这条Hadoop的应用之路却充满了荆棘。另一个方面，许多企业（当然不是Google、Facebook或者Twitter）的数据体积并没有大
csplit命令用于将一个大文件分割成小的碎片，并且将分割后的每个碎片保存成一个文件。碎片文件的命名类似“xx00”，“xx01”。csplit命令是split的一个变体，split只能够根据文件大小或行数来分割，但csplit能够根据文件本身特点来分割文件。
经过了3个多月的沉寂，今天深蓝词库转换终于迎来了1.9版。这次版本升级主要包含了以下新特性：
文件分割可以使用split命令，该即支持文本文件分割，又支持二进制文件分割；而合并文件可以使用cat命令。
该文介绍了如何使用Docker搭建Kafka集群环境，包括下载官方镜像、编写Dockerfile文件、构建镜像、运行Kafka集群等步骤。其中，使用docker-compose工具可以快速启动Kafka集群，使用Kafka Broker、Zookeeper、Producer和Consumer进行测试。
capped collections 是性能出色的有着固定大小的集合,以 LRU(Least Recently Used 最近最少使用)规则和插入顺序进行 age-out(老化移出)处理,自动维护集合中对象的插入顺序,在创建时要预先指定大小。如果空间用完,新添加的对象将会取代集合中最旧的对象。 可以插入及更新,但更新不能超出 collection 的大小,否则更新失败。不允许删除,但是可以调用 drop() 删除集合中的所有行,但是 drop 后需要显式地重建集合。
在实际生产中，我们知道哪些应用的日志会自动分割吗？哪些应用日志需要我们通过服务进行定时分割？接下来我们来看看。
今天要使用一个csv文件，但是有8个G，excel打不开，用Python的pandas也读不了，可能是我电脑配置太落后，也可能是数据实在太大了。 解决办法：首先处理打不开的问题，我们可以把大的csv分割成若干小文件，使用文件分割器，按10000行一个文件分割，分割器在F:\新建文件夹\csv文件分割器\split.exe（这是我的放的位置）， 贴上CSV文件分割器的下载地址：https://www.jb51.net/softs/606744.html
linux下文件合并是用cat来实现，那么将大文件分割成小文件怎么办呢？ 我们可以用split命令来实现，既可以指定按行分割也能指定按大小分割，非常方便实用。
我们都知道将一个项目部署到Tomcat之后，Tomcat服务启动后的标准输出(stdout)和标准出错(stderr)都会默认重定向到${TOMCAT_HOME}/logs/catalina.out这个文件中，有时候短短一会儿这个文件就能达到几十兆甚至上百兆，日积月累这个文件如果不及时清理将会占用服务器磁盘大量空间从而影响到整个项目的正常运行； 再者这样大日志文件对于我们进行错误排查以及日志分析都不是很方便,一次打开也花上好几分钟,直接cat命令查看也要滚掉好多屏，并且那时候想要来切割的话又异常麻烦。 所以，现在我们提前做好用日期来分割日志的配置，即Tomcat运行的每天都按照日期命名新建一个日志文件。
最近在做基于openresty的waf，在测试openresty的过程中用openresty替代了原nginx，结果第二天又自动切换回了原nginx，通过ps -ef 看到nginx在凌晨3点多自动重启。连续几天在多个机器上都发现同样的情况。
日志是现代编程中必不可少的手段，除了处理基本的错误之外，通过记录日志，也可以帮助我们完成一些基本的功能，比如开发及测试期间的Debug，记录请求的上下文，排除故障原因，数据统计及分析等等。
日志滚动log rotation在 Linux 系统上是再常见不过的一个功能了，它为系统监控和故障排查保留必要的日志内容，同时又防止过多的日志造成单个日志文件太大。
在日常的内网横向过程中，对于SMB、Mysql、SSH、Sqlserver、Oracle等服务的弱口令爆破是常用手段，重复的红队攻防比赛使得这些服务的弱口令越来越少了。所以在平时，ABC_123也会关注一些其它服务的弱口令提权方法，有时候会在内网横向中收到奇效。本期就分享一个在内网渗透中，遇到的PostgreSQL数据库提权案例，过程非常艰辛，但是收获不少。
log4j2.x的日志在性能上有很大的提升，也被标识为下一代的异步日志管理系统。 项目组在使用的时候，发现日志没有按照日期进行文件分割。于是亲自上log4j2.x的官网查看了部分文档。 按如下配置即可实现日志按日期进行分割：
网上有很多文件分割器，但效果很差（因为其源码使用的原理不好），很多大型文件（尤其是GB级别的）分割以后可能出现乱码，可能分割以后再次合并时就不是原来的文件了。所以我才自己做了一款文件分割器，分享给各位基友。 至于用处，某些情况下文件太大了确实带来很多麻烦——比如小明前段时间下载的“QQ信封5-10位.txt”，总大小达到了2个多G。小明想看看其中内容，却因为notepad不支持打开这么大的文件而作罢：“file is too big to be open”。用大文件分割器分割以后，就再也不存在这个问题：
假如该数据是是个整数 long 类型 在64位 sizeof(long)=8 字节， 一亿个记录占用内存=762M （一亿一个记录占用内存762M） 一个普通云主机2G内存（足够） 计算过程： 这需要统计每个单词出现次数，并且按照次数，数值排序
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