最近忙着给YOUZAN的数据库服务器升级系统版本,从centos6 升级到centos7。centos/redhat 7 默认将文件系统设置为xfs。咨询了很多DBA朋友,他们已经升级到7 并且使用xfs很久。于是我们也随大流打算使用xfs文件系统。
调整ext2\ext3\ext4文件系统的大小,它可以放大或者缩小没有挂载的文件系统的大小。如果文件系统已经挂载,它可以扩大文件系统的大小,前提是内核支持在线调整大小。
这是一篇关于如何通过一些常用的命令,显示 CentOS 或 RedHat 中的 Linux 目录大小,以及哪些文件夹占用的空间最大的教程。
Linux 几乎无处不在,不论是服务器构建,还是客户端开发,操作系统的基础技能对全栈来说都是必备的。 系统的选择 Linux发行版本可以大体分为两类,一类是商业公司维护的发行版本,一类是社区组织维护的发行版本,前者以著名的Redhat(RHEL)为代表,后者以Debian为代表。 Redhat,应该称为Redhat系列,包括RHEL、Fedora、CentOS(RHEL的社区克隆版本,免费)。Ubuntu严格来说不能算一个独立的发行版本,Ubuntu是基于Debian加强而来,一个拥有Debian所有的优
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?
Linux 几乎无处不在,不论是服务器构建,还是客户端开发,操作系统的基础技能对全栈来说都是必备的。
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:
kernel版本信息 [root@CentOS1 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) [root@CentOS1 ~]# uname -r 3.10.0-1062.el7.x86_64 配置lustre安装源 // lustre-2.14.0 内核刚好匹配 kernel 3.10.0-1062.el7.x86_64 [root@CentOS1 lustre]# pwd /root/lustre [root@Ce
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。
为解决公司备份和日志问题,特地设置了一台备份服务器,并准备8T的存储空间使用,现在我们就在客户端来进行挂载iSCSI存储。
大文件在实际应用传输过程中往往经历拆分、合并的过程。文件在多次传输后有可能会损坏,在使用前可以进行完整性校验。
支持FUSE,相对比较轻量级,对master服务器有单点依赖,用perl编写,性能相对较差,国内用的人比较多,易用,稳定,对小文件很高效。 + 支持文件元信息 + mfsmount 很好用 + 编译依赖少,文档全,默认配置很好 + mfshdd.cfg 加 * 的条目会被转移到其它 chunk server,以便此 chunk server 安全退出 + 不要求 chunk server 使用的文件系统格式以及容量一致 + 开发很活跃 + 可以以非 root 用户身份运行 + 可以在线扩容 + 支持回收站 + 支持快照 - master server 存在单点故障 - master server 很耗内存 测试性能还不错。吞吐量在15MB/秒以上
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!!!
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
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
一般说来不会出现删除文件后空间不释放的情况,但是也存在例外,比如文件被进程锁定,或者有进程一直在向这个文件写数据等等,要理解这个问题,就需要知道 Linux 下文件的存储机制和存储结构。
1 目录缩写 缩写 | 全称 | 说明 --- | --- | --- | /bin | BINaries | 二进制可执行命令 /dev | DEVices | 特殊设备文件 /etc | ETCetera | 系统管理和配置文件 /etc/fstab | FileSystem TABle | 文件/etc/fstab包含了静态文件系统信息,定义了存储设备和分区整合到整个系统的方式。mount 命令会读取这个文件,确定设备和分区的挂载选项。 /lib | LIBraries | 库文件 /mnt |
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
以存储512M文件为例,展示了ext4_extent、ext4_extent_idx、ext4_extent_header之间的关系
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。
Linux:存在几十个文件系统类型:ext2,ext3,ext4,xfs,brtfs,zfs(man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍)
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)。
通过系统调用stat可以获取stat结构,其中包括:atime(accesstime), ctime(create time) 以及mtime(modify time)的信息,man stat后的信息:
在大文件系统下, 单一inode表将会变得非常臃肿, 难以管理, 因此 ext2采用多个区块群组(group block), 每个区块群组均具有其 superblock, inode, block
在 Linux 系统中,有时候我们需要查找并识别占用大量磁盘空间的文件。这些大文件可能导致磁盘空间不足或性能下降。本文将详细介绍在 Linux 中使用不同的命令和工具来查找大文件的方法。
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。
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。
测试人员最常见和繁琐的任务之一就是清理环境,比如防止磁盘空间出现不足。下面是我收集的一些常用的 Linux 文件系统相关命令。
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。
Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.
Linux 几乎无处不在,不论是服务器构建,还是客户端开发,对操作系统的基本理解和基础技能的掌握对全栈来说都是必备的。
文件管理系统中,索引文件结构是一种常见的文件组织方式,它通过索引来实现文件内容的快速访问。在索引文件结构中,主要涉及到几个关键概念:索引结点、物理磁盘块、直接索引、一级间接索引、二级间接索引、三级间接索引。
网络配置多分区和PureScale环境下,需要将所有服务器都添加到hosts文件中
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
Linux是一种自由和开放源码的操作系统,存在着许多不同的Linux版本,但它们都使用了Linux内核。Linux可安装在各种计算机硬件设备中,比如手机、平板电脑、路由器、台式计算机
摘要
应对文件存储服务,传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多,会遇到存储瓶颈。此时,本能的操作反应是:内存不够加内存,磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的,不能无限制下去。
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。
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?
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
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
Linux支持多种文件系统类型,包括ext2、ext3、vfat、jffs、romfs和nfs等,为了对各类文件系统进行统一管理,Linux引入了虚拟文件系统VFS(Virtual File System),为各类文件系统提供一个统一的应用编程接口。
redhat 7.6、7.4、7.2 版本中查看没有 virtio 驱动,继续执行步骤1.3。
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
**分布式存储:**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间,并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备,数据分散的存储在企业的各个角落。
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。
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!
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