#1 - 错误: 设备上无剩余空间 当你的类UNIX系统磁盘写满了时你会在屏幕上看到这样的信息。本例中,我运行fallocate命令然后我的系统就会提示磁盘空间已经耗尽: $ fallocate -l 1G test4.imgfallocate: test4.img: fallocate failed: No space left on device 第一步是运行df命令来查看一个有分区的文件系统的总磁盘空间和可用空间的信息: $ df 或者试试可读性比较强的输出格式: $ df -h 部分输出内容: Fi
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。
近期,卡巴斯基实验室的安全研究人员发现了一种恶意软件,这种恶意软件可以在目前主流的几款操作系统平台上运行,包括Windows、Linux和Mac OSX。 根据报道,安全研究专家在今年一月份发现了一款针对计算机操作系统的跨平台木马后门。当时,安全研究人员仅在Linux和Windows这两大操作系统中发现了该后门的代码。 而现在,研究人员又在OSX系统中检测到了这一后门变种(Mokes.A)。据分析,这一后门采用了C++编程语言进行开发,并且还使用到了Qt框架(一款跨平台应用程序框架)。 跨平台的恶意软件
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统,说简单点,就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中,因为即使计算机断电了,磁盘里的数据并不会丢失,所以可以持久化的保存文件。
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:
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
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,
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
但凡是要开始讲大数据的,都绕不开最初的Google三驾马车:Google File System(GFS), MapReduce,BigTable。如果我们拉长时间轴到20年为一个周期来看呢,这三驾马车到今天的影响力其实已然不同。MapReduce作为一个有很多优点又有很多缺点的东西来说,很大程度上影响力已经释微了。BigTable以及以此为代表的各种KeyValue Store还有着它的市场,但是在Google内部Spanner作为下一代的产品,也在很大程度上开始取代各种各样的的BigTable的应用。而
*原创作者:熊猫正正 一、前言 OSX是苹果公司为Mac系列产品开发的专属操作系统,是第一个基于FreeBSD系统采用面向对象操作系统。 从OSX V10.0-V10.8版本开始,OSX系统的代号都是以大型猫科动物为代号,可能老乔也是猫科动物的爱好者吧(我也是猫科动物的忠实爱好者,哈哈),OSX系统的演化如下: 2001Mac OSX 10.0 Cheeta 猎豹 2001Mac OSX 10.1 Puma 美洲狮 2002Mac OSX 10.2 Jaguar 美州豹 2002Mac OSX
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。
“映射”就是建立一种对应关系,主要是指硬盘上文件的位置与进程逻辑地址空间中一块相同区域之间一一对应。这种关系纯属是逻辑上的概念,物理上是不存在的,原因是进程的逻辑地址空间本身就是不存在的,在内存映射过程中,并没有实际的数据拷贝,文件没有被载入内存,只是逻辑上放入了内存,具体到代码,就是建立并初始化了相关的数据结构,这个过程有系统调用mmap()实现,所以映射的效率很高。
rz/sz工具是通过Zmodem协议传输文件的命令,常用于Linux与windows之前的数据传输。
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。
最近,留意到 MinIO 官方博客的一篇题为“在对象存储上实现 POSIX 访问接口是坏主意”的文章,作者以 S3FS-FUSE 为例分享了通过 POSIX 方式访问 MinIO 中的数据时碰到了性能方面的困难,性能远不如直接访问 MinIO。在对结果进行分析时,作者认为是 POSIX 本身存在的缺陷导致的性能问题。这个结论与我们既有经验有一定出入。
ps -A -o stat,ppid,pid,cmd | grep -e '^[Zz]' | awk '{print $2}' | xargs kill -9
潘多省日报(Pando Daily)的编辑Adam Penenberg最近发表了一篇文章《我让黑客来调查我,他们的发现让我不寒而栗》,讲述了我和我的小伙伴“骚扰”他生活的事情。 如果你还没读过, 那我强烈建议你去瞅瞅。 http://pandodaily.com/2013/10/26/i-challenged-hackers-to-investigate-me-and-what-they-found-out-is-chilling/ 本周该日报上又发布了一篇后续文章,“一个记者让我们黑他,我们是怎么做到的呢
HDFS是一个分布式文件系统,采用分而治之的设计思想,将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上,为各类分布式运算框架(MapReduce,spark,tez等)提供数据存储服务。首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间目录树来定位文件;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。
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)。
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
磁盘布局 为了更好的理解在线调整大小工作机制,我们首先需要理解 ext3 和 ext4 文件系统的磁盘布局,对于该功能的实现来说,这两个文件系统在磁盘上的结构是一致的,同时为了简化和突出重点,对于与在线调整大小功能不相关的内容我们将不会介绍。 Ext3 文件系统将其所管理的磁盘或者分区(引导块除外)中的块划分到不同的块组中。每个块组大小相同,当然最后一个块组所管理的块可能会少一些,其大小在文件系统创建时决定,主要取决于文件系统的块大小,对于大小为4k的文件系统块来说,块组大小为 168M。每个块组都包含一些
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
分开的分散的部署或布置具有多个不同功能或组件组成一个完整的系统,不同功能和组建搭建或部署到不同的节点。
来自:奇伢云存储 cp 引发的思考 今天同事用cp 命令,把他给惊到了! 背景是这样的:他用cp拷贝了一个 100 G 的文件,竟然一秒不到就拷贝完成了! 用ls看一把文件,显示文件确实是 100 G。 sh-4.4# ls -lh -rw-r--r-- 1 root root 100G Mar 6 12:22 test.txt 但是 copy 起来为什么会这么快呢? sh-4.4# time cp ./test.txt ./test.txt.cp real 0m0.107s user 0m0.008
cp 引发的思考 今天同事用 cp 命令,把他给惊到了! 背景是这样的:他用 cp 拷贝了一个 100 G 的文件,竟然一秒不到就拷贝完成了! 用 ls 看一把文件,显示文件确实是 100 G。 sh-4.4# ls -lh -rw-r--r-- 1 root root 100G Mar 6 12:22 test.txt 但是 copy 起来为什么会这么快呢? sh-4.4# time cp ./test.txt ./test.txt.cp real 0m0.107s user 0m0
背景是这样的:他用 cp 拷贝了一个 100 G的文件,竟然一秒不到就拷贝完成了!
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
注:本分类下文章大多整理自《深入分析linux内核源代码》一书,另有参考其他一些资料如《linux内核完全剖析》、《linux c 编程一站式学习》等,只是为了更好地理清系统编程和网络编程中的一些概
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。
http://blog.csdn.net/jnu_simba/article/details/11759809
很多情况下,从服务器传输文件会得很麻烦。想象一下开发使用场景,您正本地为服务器编写软件,并自己将脚本重复上传到服务器进行测试。这可能会变得非常麻烦。但是,有一种方法可以将VPS文件系统挂载到本地计算机上,这样您就可以动态地进行更改并将您的服务器的文件。在本文中,我们将向您展示如何做到这一点。
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。
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。
最近做的业务涉及到的 I/O 操作比较多,对于Linux上的 I/O 操作的优化 Zero Copy 早有耳闻,今天打算由上而下(从应用层到底层,当然并不会涉及到内核的细节)的研究一下这个问题。
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。
GPL:不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售,修改后该软件产品必须也采用GPL协议;
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类,使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ,从而使用基于 Block 的方式读写文件,另外,JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样? 和 RandomAccessFile 比起来,快多少? 什么情况下快?到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
在现代的企业环境中,单机容量往往无法存储大量数据,需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统 。
文件系统是计算机中一个非常重要的组件,为存储设备提供一致的访问和管理方式。在不同的操作系统中,文件系统会有一些差别,但也有一些共性几十年都没怎么变化:
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!!!
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
文件操作是开发过程中并不可少的一部分,作为一名 Node.js 开发工程师更应该熟练掌握fs模块的相关技巧。Node.js 中的 fs 模块是文件操作的封装,它提供了文件读取、写入、更名、删除、遍历目录、链接等 POSIX 文件系统操作。与其它模块不同的是,fs 模块中所有的操作都提供了异步和同步的两个版本,具有 sync 后缀的方法为同步方法,不具有 sync 后缀的方法为异步方法
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
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