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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
云存储已经成为我们现代生活中手机的一个重要的组成部分。如谷歌Drive，Dropbox，OneDrive，iCloud等，都在争先恐后的抢夺用户将重要信息存储在自己的服务器上。但是哪一个最适合你呢？这
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？
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。
前端架构 用户请求到达网站应用服务器之前的环节 浏览器优化 浏览器本地页面缓存 合并http减少请求次数 页面压缩 CDN 将静态页面分发到离用户最近的cdn服务器 动静分离，静态资源独立部署 静态资源（js,css，网站logo,按钮图片等）部署在专门的服务器上，和web应用动态服务分离，并使用专门二级域名 图片服务 用户上传图片使用独立部署的图片服务器集群，并使用专门二级域名 反向代理 在应用服务器，静态资源服务器，图
**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。
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。
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。
上一篇文章：编译WebAssembly版本的FFmpeg（ffmpeg.wasm）：（5）ffmpeg.wasm v0.3 - pre.js与实时音视频流
对于 Linux 初学者来说，当接触 Linux 操作系统时，可通过虚拟机、云主机或企业服务器的环境学习 Linux，有朋友可能会问了，那有没有无需安装即可运行的操作系统呢？
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。
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；
2016.09.06晚参加了CVTEC++岗的在线笔试。笔试题型分为不定向选择题和编程题，总共27题。其中不定项选择题为25道，编程题2道。其特点是不定项选择题不告诉你是单选还是多选，编程题不能复制黏贴，不用线上编译验证代码的正确性，提交代码即可！
在gitee和github里面基本上找不到一款好用、功能完善、且开放源码的网盘系统，有一些可以免费试用但是只提供安装包，于是在利用业务时间开发了一套轻量级且易于上手的网盘系统，主要基于目前主流的前后端分离和微服务架构模式开发，里面涉及很多的解决方案，适合没有项目经验的同学学习。
http://www.finderweb.net/download/finder-web-2.4.9.war
提起文件数据的传输功能，文件如何传输，如何保障传输的可靠性，不会出现数据错乱等问题是客户最为关心的问题。普元作为国内领先的软件基础平台与解决方案提供商，在这篇文章里，我将会和大家从架构和技术两个方面解密我所在职的这家公司产品家族中的大文件传输技术。 本文目录： 一、文件传输高可用架构 二、传输会话的控制 三、如何保障文件传输安全可靠 四、总结 一、文件传输高可用架构 大文件传输采用分布式的架构，它包括了三个重要的组成部分：BFT Agent，BFT Server，BFT Console。 BFT Serv
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。
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）。
分布式文件系统 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连，而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成，结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时，服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上，以提供更快的速度，更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多，如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
1、联网设备增加 数据量随之上升 大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候，当所有企业都看好大数据的发展前景的时候，却都很少关注这些数据从哪儿来，我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺好了路。根据研究公司的预测，全球联网设备正在增加，在部分国家，人均联网设备早已超过2台;如此大量的联网设备和不断提高的网络速度都在让社会的数据量快速增长，智慧城市、平安城市的实现也是以视频监控等视频数据为基础，成为大数据时
块存储一般体现形式是卷或者硬盘（比如windows的c盘），数据是按字节来访问的，对于块存储而言，对里面存的数据内容和格式是完全一无所知的。好比上面图中，数据就像玉米粒一样堆放在块存储里，块存储只关心玉米粒进来和出去，不关心玉米粒之间的关系和用途。
常见的分布式文件系统有：GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等，各自适用的领域不同，它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
大多数现代Linux发行版默认为ext 4文件系统，就像以前的Linux发行版默认为ext3、ext2，以及-如果追溯到足够远的话-ext。 如果您是Linux新手或者是文件系统新手，您可能会想知道ext 4给表带来了什么，而ext3却没有。考虑到诸如btrfs、XFS和ZFS等备用文件系统的新闻报道，您可能还想知道ext4是否还在积极开发中。 我们不能在一篇文章中涵盖所有关于文件系统的内容，但是我们将尝试让您了解Linux的默认文件系统的历史、它所处的位置以及所期待的内容。 我大量地引用了各种ext文件系统文章以及我在编写本概览时的经验。
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
一般常用的web服务器都有对向服务器端提交数据有大小限制。超过一定大小文件服务器端将返回拒绝信息。当然，web服务器都提供了配置文件可能修改限制的大小。针对iis实现大文件的上传网上也有一些通过修改web服务器限制文件大小来实现。不过这样对web服务器的安全带了问题。攻击者很容易发一个大数据包，将你的web服务器直接给拖死。 现在针对大文件上传主流的实现方式，通过将大文件分块。比如针对一个100M文件，按2M拆分为50块。然后再将每块文件依次上传到服务器上，上传完成后再在服务器上合并文件。 在web实现大文件上传，核心主要实现文件的分块。在Html5 File API 出现以前，要想在web上实现文件分块传输。只有通过flash或Activex实现文件的分块。
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
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。
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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。
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！！！
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。
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
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。
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
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
在分布存储式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
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
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
“在运维人员没有增加，而使用开源软件对技术人员的要求又比较高的情况下，DDN提供的专业L3级技术支持服务对于确保大型存储系统的长期、稳定、安全的运行发挥了重要作用。”
以存储512M文件为例，展示了ext4_extent、ext4_extent_idx、ext4_extent_header之间的关系
很多squid 优化只限于在 squid 参数和系统参数上面的调整。但是这个实在只是细枝末节的事情，只要不是太弱智的配置导致无法缓存，squid的性能不会有太大差距，也就提高10%左右，只有实际的业务针对 squid 进行一些调整，squid 才会真正爆发出他的能量，很多时候有 100%-200% 的提升。
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和W
流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。
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。
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