第一个漏洞，也是最近出的 一：Linux爆新漏洞，长按回车键70秒即可获得root权限 按住回车70秒，黑客就在linux系统绕过认证，从而获取root权限，并能远程控制经过加密的linux系统。
一般来说，从文件系统中获得文件变化信息，调用操作系统提供的 API 即可。Windows 操作系统上有个名为 ReadDirectoryChangesW 的 API 接口，只要监视一个目录路径就可以获得包括其子目录下的所有文件变化信息，简单高效；接口的支持度也很广，现有主流的 Windows 操作系统都支持，往前还可以追溯到 Windows 2000。对码农来说，能提供稳定有效且好用的 API 的系统就是好系统。而本文将讨论 iGuard 网页防篡改系统在 Linux 上获取文件变化信息的方法及从 NFS 网络文件系统中获取文件变化时遇到的困难和心得。
我是@程序员小助手 Rman，昨天看到一个题目，说在两台PC之间快速传几百G的文件，有没有什么好的快的办法。
记录在戴尔R730服务器安装Red Hat Enterprise Linux 7.2操作系统的过程，Red Hat Enterprise Linux 7.2架构支持：64-bit AMD、64-bit Intel、IBM POWER、IBM SYSTEMZ。
小文件读写的性能瓶颈是磁盘的寻址（随机读写性能更差）,评估的标准是tps。大文件读写的性能瓶颈是带宽，评估的标准是持续的读写速度。Linux可以利用空闲内存作文件系统访问的cache，因此系统内存越大存储系统的性能也越好。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。属于NoSQL（非关系型数据库）。
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
作者：matrix 被围观: 3,730 次 发布时间：2019-09-20 分类：Linux | 无评论 »
dir d:\ -Recurse -ErrorAction SilentlyContinue | Sort-Object -Descending length | select-object name,length -First 10
Duc 是一个工具集，可以在类 Unix 操作系统上建立索引、检查和可视化系统的磁盘。与其它相似工具相比，它可以正常工作在超大规模的文件系统上。测试表明，Duc 可以毫无问题地工作在 500,000,000 个文件，总大小有几个 PB 的磁盘上。
文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？
镜像是对应一个系统的分区，数据量非常庞大。从事云桌面、教育系统技术服务的企业应该经常会遇到给某个单位或学员的几十台、上百台终端设备进行批量升级系统镜像的需求。
集群部署“兵马未动，粮草先行”，与其盲目上马一套Kafka环境然后事后费力调整，不如一开始就思考好实际场景下业务所需的集群环境。在考量部署方案时需要通盘考虑，不能仅从单个维度上进行评估，下面是几个重要的维度的考量和建议：
但是事实说明了一切。这个用户的MongoDB集群从2015年上线以来，到2020年的今天，已经运行了5年时间。承载了每天的数据汇聚和数据同步（到检索服务），平均每8小时就能消耗完一次oplog size的上限（Upper Bound ≈ 50GB）。接下来就是我们近几年使用MongoDB的案例、发生的花絮和对未来的思考。
建站主机（Light Hosting）是基于单台云服务器提供应用环境的云虚拟主机，预装网站开发所需的应用环境，并且提供域名绑定、部署 SSL 证书等便捷操作，即买即用，一站式完成应用的搭建。 云服务器(Elastic Compute Service, ECS)是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。 云服务器是通过虚拟化技术，将一台独立服务器虚拟成多个小的服务器，每个云服务器的运行和管理都完全独立可分配独立公网IP地址、操作系统Windows/Linux、超大磁盘、内存、CPU资源等。就相当于高级公寓里面有很多房间并且每个房间都有独立厨卫。虚拟主机是把一台服务器分割成很多的小空间，其流量带宽和IP以及CPU硬盘内存等所有资源均是共享使用的。就相当于集体宿舍里面有很多床铺，厨卫都是共用的。
可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用层来处理具体的冲突； 另外对于写操作，一致性级别支持quorum/one/all，默认为quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。 对于读操作，可以设置replication为sync(默认)，这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置replication为async时，也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片，确保文档是最新版本。
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
今天趁着端午节的最后一天假期，把想看的视频看了下。也走了一遍Hadoop的安装步骤。总的来说流程也明白了很多。这次文章简单的介绍知识点。具体安装步骤大家可以先看网上的。后面有时间的时候在补一篇。 我们的文章是建立在Hadoop已经安装好的情况下。请大家注意再练习的时候首先把环境安装好。 HDFS 简介 在HDFS的学习中，我们首先应该明白他具体是什么，为什么会有这个系统。优点和缺点是什么。 HDFS是什么呢？HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesyste
这其实是个小功能，但是我觉得非常有意思。因为这个业务不但总体数据量大，单个数据体也是超大个的。业务场景是这样的：我们需要把数据库的视频和专辑数据给搜索那边。搜索那边规定好了数据的格式和传输方式。全量数
首先，出于本人学习需要，要用到linux系统，但是经常又会用到win10，因此迫切需要双系统的电脑。所在本人就琢磨着怎么在不删除原来win10的情况下可以装一个linux的ubuntu系统。
目前国内外政策层面均已经关注到云计算这一高碳排放行业，并对云计算的低碳发展提出相关的政策要求和支持。主要集中在优化现存数据中心的能耗、限制新建数据中心的PUE以及推广可再生能源的使用三个方面。目前海外云服务商在节能减碳方面较为领先，多数头部云服务商均已达成碳中和的目标，下一步准备实现净零排放；国内云服务商均响应国家2030前实现碳中和的目标，承诺在2030年前至少实现自身运营的碳中和，并提出相关的节能减碳计划。
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。
广义的Debian是指一个致力于创建自由操作系统的合作组织及其作品，由于Debian项目众多内容分支中以Linux宏内核为主，而且Debian开发者 所创建的操作系统中绝大部分基础工具来自于GNU工程 ，因此 “Debian” 常指Debian GNU/Linux。
头文件拷贝，去注释，条件编译，宏替换 -E让程序翻译到预处理阶段就停下来，-o指明形成的临时文件名称。
优点： 1.处理超大文件 能用来存储管理PB级的数据 1PB = 1024TB 2.处理非结构化数据、半结构化数据、结构化数据 流式的访问数据 一次写入、多次读取 3.运行于廉价的商用机器集群上 可运行在低廉的商用硬件集群上 故障时能继续运行且不让用户察觉到明显的中断
Java 中的内存映射缓存区（Memory-mapped buffer）是一种将文件或文件的一部分直接映射到程序内存中的技术。简单来说，内存映射缓存区允许 Java 程序在处理文件时像处理一个非常大的字节数组一样进行操作，而不用担心过多的 I/O 负担或频繁的磁盘访问。为了更好地理解内存映射缓存区，我将从底层实现和使用场景两个方面进行说明。
QMQ（Qunar Message Queue）诞生于去哪儿网，初版基于MySQL存储。随着集团业务系统越发倚重消息解耦上下游，业务量的上涨随之带来消息量的增长，MySQL作为存储的瓶颈也越发明显。
位于南极洲西南部的斯怀茨冰川是地球上最宽的冰川之一，它又被科学家们称为“末日冰川”（doomsday glacier）。因为它一旦崩塌，将导致全球海平面急剧上升4.87米。全球变暖是“末日冰川”崩塌的罪魁祸首。为了缓解全球变暖和气候变化的负面影响，构建可持续的技术基础设施，降低碳排放就成为了IT厂商追逐的目标。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
在线业务侧主要从RocketMQ集群部署架构、平台系统架构、日常运维操作平台、监控告警一体化实践以及vivo如何通过建设AMQP消息网关的方式完成所有在线业务服务从RabbitMQ到RocketMQ的业务无感迁移，实现了在线业务消息中间件组件的统一。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
1、什么是NTFS－新(N)技术(T)文件(F)系统(S)？ 想要了解NTFS，我们首先应该认识一下FAT。FAT(File Allocation Table)是"文件分配表"的意思。对我们来说，它的意义在于对硬盘分区的管理。FAT16、FAT32、NTFS是目前最常见的三种文件系统。 FAT16：我们以前用的DOS、Windows 95都使用FAT16文件系统，现在常用的Windows 98/2000/XP等系统均支持FAT16文件系统。它最大可以管理大到2GB的分区，但每个分区最多只能有65525个簇(
某客户集群的一个节点磁盘使用率达到100%，集群写保护，被禁止写入了，ES集群存储是以节点为单位来计算集群容量的。那么本客户集群是多节点、低配置，集群索引设置1主1副。如下截图：
du命令可以显示某个特定的目录的磁盘使用情况。可以用来判断系统某个目录下是否存在超大文件。默认情况下，du命令会显示当前目录下所有的文件、目录和子目录的磁盘使用情况，它以磁盘的块为单位来显示每个文件或目录占了多大存储。
HDFS的架构是什么样子呢？常见的有主从架构，master-slave模式。这里就要介绍一下概念，首先NameNode，一个jvm进程，一个集群只有一个，可以看成是master，是整个集群的中心指挥官，其实就是文件命名空间，文件目录的形式，/a/b/c,可以通过目录去对应文件。这里有一个block的概念，一个大的文件最终存储到硬件上会分成几个块，比如1G，分成8块，每块128M，可能会存储到机器1，机器2，或者更多。
Kubernetes 是一个可以移植、可扩展的开源平台，使用声明式的配置并依据配置信息自动地执行容器化应用程序的管理。在所有的容器编排工具中（类似的还有 docker swarm / mesos等），Kubernetes 的生态系统更大、增长更快，有更多的支持、服务和工具可供用户选择。
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
稍微了整理了一下win10和linux双系统的安装教程，第一个选项是进入U盘linux live，等等) 第一点设置boot挂载点。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。随着互联网 web 2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web 2.0 网站，特别是超大规模和高并发的 SNS(社交) 类型的 web 2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
作为机械硬盘领域的领先者，希捷显然并不认同这种说法，在9月份的希捷分析大会上，希捷认为磁盘相对于SSD的成本优势将持续15年。
log_rotater.zip #!/bin/sh # https://github.com/eyjian/mooon/blob/master/mooon/shell/log_rotater.sh # Writed by yijian on 2012/7/22 # # Linux自带的工具logrotate使用稍复杂，但功能强大 # # 本脚本功能： # 1) 实现一个通用的按大小的日志滚动 # 2) 要求日志文件扩展名为“.log”，否则请稍修改代码 # 3) 支持处理多个目录下
Prometheus 几乎已成为监控领域的事实标准，它自带高效的时序数据库存储，可以让单台 Prometheus 能够高效的处理大量的数据，还有友好并且强大的 PromQL 语法，可以用来灵活的查询各种监控数据以及配置告警规则，同时它的 pull 模型指标采集方式被广泛采纳，非常多的应用都实现了 Prometheus 的 metrics 接口以暴露自身各项数据指标让 Prometheus 去采集，很多没有适配的应用也会有第三方 exporter 帮它去适配 Prometheus，所以监控系统我们通常首选用 Prometheus，本系列文章也将基于 Prometheus 来打造云原生环境下的大型分布式监控系统。
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，因此，可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器，都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
导读：分片上传、断点续传，这两个名词对于做过或者熟悉文件上传的朋友来说应该不会陌生，总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
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
操作系统:是一个人与计算机硬件的中介，是一种控制和管理整个计算机系统的硬件和软件资源的系统软件。
分表和分区看起来十分类似，确实，分区已经能够在磁盘层面将一张表拆分成多个文件了，理论上前面提到的大表的问题都能得到有效解决。因为分区就是分表的数据库实现版本。
Linux阅码场内核月报栏目，是汇总当月Linux内核社区最重要的一线开发动态，方便读者们更容易跟踪Linux内核的最前沿发展动向。
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