可以采用 Dockerfile 来构建镜像。Dockerfile 描述了构建的每个步骤，每个构建步骤会带来文件系统内容的变化，也就是 changeset。就像洋葱一样，一层一层的。这样也会带来一个问题，对镜像的改动越多，会导致镜像文件体积越大。
Colossus，巨人，谷歌第二代GFS文件系统。与GFS相比，Colossus相关的文章和信息却零星稀少。
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。
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
HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。
从图中我们很容器看出，容器技术资源占用比较少，由于虚拟机需要模拟硬件的行为，对CUP和内存的损耗比较大。所以同样配置的服务器，容器技术就有以下优点：
Docker的存储驱动在容器技术中起着关键作用，决定着如何在文件系统上存储和管理容器数据。有多种存储驱动可供选择，包括aufs、overlay2、devicemapper、zfs和btrfs等，每种驱动都有其独特的性能、稳定性和兼容性特点。为了得到最佳的容器性能和稳定性，评估并选择最合适的存储驱动是至关重要的。
大数据不可避免地需要在计算机集群上进行分布式并行计算。因此，我们需要一个分布式数据操作系统来管理各种资源，数据和计算任务。今天，Apache Hadoop是现有的分布式数据操作系统。 Apache Hadoop是一个用于分布式存储的开源软件框架，以及商用硬件群集上的大数据的分布式处理。本质上，Hadoop由三部分组成：
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统，主要由 Z RESEARCH公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
文件系统及程序的限制关系： ulimit ulimit 限制用户的某些系统资源 包括可以开启的档案数量 可以使用的 CPU 时间 可以使用的内存总量等。 [root@www ~]# ulimit [-acdfHlmnpsStvw] [size] 选项与参数： -H : hard limit ，严格的设定，必定不能超过这个设定的数值 -S : soft limit ，警告的设定，可以超过这个设定值，但是若超过则有警告讯息 -a : 后面不接任何选项与参数，可列出所有的限制额度 -c : 当某些程序发生错误时，系统可能会将该程序在内存中的信息写成档案，这种档案就被称为核心档案(core file)。 -f : 此 shell 可以建立的最大档案容量(一般可能设定为 2GB)单位为 Kbytes -d : 程序可使用的最大断裂内存(segment)容量 -l : 可用于锁定 (lock) 的内存量 -m : 设置可以使用的常驻内存的最大值.单位:kbytes -n : 设置内核可以同时打开的文件描述符的最大值.单位:n -p : 设置管道缓冲区的最大值.单位:kbytes -s : 设置堆栈的最大值.单位:kbytes -v : 设置虚拟内存的最大值.单位:kbytes -t : 可使用的最大 CPU 时间 (单位为秒) -u : 单一用户可以使用的最大程序(process)数量 一般简单设置：ulimit -SHn 65535 让其永久生效： [root@www ~]# vi /etc/security/limits.conf * soft noproc 65535 * hard noproc 65535 * soft nofile 409600 * hard nofile 409600 * 代表针对所有用户 noproc 是代表最大进程数 nofile 是代表最大文件打开数 生产环境的案例： [root@www ~]# vi /etc/security/limits.conf # End of file * soft core unlimit * hard core unlimit * soft fsize unlimited * hard fsize unlimited * soft data unlimited * hard data unlimited * soft nproc 65535 * hard nproc 63535 * soft stack unlimited * hard stack unlimited * soft nofile 409600 * hard nofile 409600
在使用电脑的过程中，经常会用到文件移动和整理的需求。如果文件较小，或者给人的感知不是特别强烈，如果下载一部几个GB的电影，这就能够明显感受到Windows在文件拷贝过程中不足--速度非常缓慢。
对于文件系统而言，其读写的效率对整体的系统性能有决定性的影响，本文我们将通过介绍 JuiceFS 的读写请求处理流程，让大家对 JuiceFS 的特性有更进一步的了解。
本博客介绍了Linux基础入门的必备命令行技能，共分为九个主题。首先，在命令行简介部分，解释了命令行的组成和结构，以及常用的命令行操作。接着，详细介绍了常用的文件和目录操作命令，包括ls、cd、mkdir、rm等，帮助读者熟悉文件和目录管理。第四部分涵盖了文件内容查看与编辑，介绍了cat和less命令以及vi编辑器的使用。在文件权限与用户管理部分，深入探讨了chmod、chown和useradd等命令，帮助读者理解文件权限和用户管理的重要性。系统信息查询与监控一节介绍了uname、df、top等命令，用于查看系统信息和资源使用情况。接着，通过网络命令与通信，解释了ping、ifconfig、netstat等命令，帮助读者进行网络通信测试和配置。在压缩与解压缩一节，介绍了tar、gzip和unzip命令，用于文件的压缩和解压缩。最后，在实用的命令技巧部分，列举了通配符的使用、历史命令调用和命令别名设置等实用技巧，帮助读者更高效地在命令行下工作。掌握这些技能和命令，读者将能够更好地操作和管理Linux系统，提高工作效率和系统安全性。
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统，主要由 Z RESEARCH 公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-90ZtG0tw-1687771442157)(https://juicefs.com/docs/zh/assets/images/juicefs-arch-new-ab6339cb1408945cc9b70dc091c523c5.png)]
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，
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
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：
当我们需要在Windows和Mac操作系统之间传输数据时，使用U盘是一种简便有效的方法。然而，由于两个操作系统的文件系统格式不同，因此需要一些额外的步骤来确保数据能够在两者之间流畅地传输和访问。本文详细介绍了如何在Windows和Mac之间使用U盘进行数据传输：
Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据。在HDFS中，文件被分为数据块，并存储在不同的数据节点上，以实现高可靠性和容错性。文件的上传是使用HDFS API或命令行工具完成的。
解压慢跟多种因素有关，这些因素可能会影响解压缩速度，具体情况可能因系统配置、应用程序行为和用户活动而异。
MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布式网络文件系统，它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上，确保一份数据有多个备份副本。对于访问的客户端或者用户来说，整个分布式网络文件系统集群看起来就像一个资源一样。从其对文件操作的情况看，MooseFS就相当于一个类UNIX文件系统:。
小文件复制时使用File.Copy()方法非常方便，但在程序中复制大文件系统将处于假死状态（主线程忙于复制大量数据），你也许会说使用多线程就可以解决这个问题了，但是如果文件过大，没有显示复制时的进度就会让用户处于盲目的等待中。下面的示例使用文件流分块形式复制文件解决这个问题,但发现块的大小选择很关键且速度好像还是没有直接使用Windows中自带的复制速度快：
通过前面的学习，我们基本掌握了Docker的配置使用，现在我们以 Docker 基础架构来探究Docke底层的核心技术，简单的包括:
前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题：可扩展性，高吞吐量，高可靠性
1、用户态与内核态 ⽤户态和内核态是操作系统的两种运⾏状态。 （1）内核态：处于内核态的CPU可以访问任意的数据，包括外围设备，⽐如⽹卡、硬盘等，处于内核态的 CPU 可以从⼀个程序切换到另外⼀个程序，并且占⽤ CPU 不会发⽣抢占情况，⼀般处于特权级 0 的状态我们称之为内核态。 （2）⽤户态：处于⽤户态的CPU只能受限的访问内存，并且不允许访问外围设备，⽤户态下的 CPU 不允许独占，也就是说 CPU 能够被其他程序获取。
1）找出系统性能瓶颈（包括硬件瓶颈和软件瓶颈）； 2）提供性能优化的方案（升级硬件？改进系统系统结构？）； 3）达到合理的硬件和软件配置； 4）使系统资源使用达到最大的平衡。（一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体，任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏，从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源，系统响应变慢，等待会造成进程数增加，进程增加又会造成内存使用增加，内存耗尽又会造成虚拟内存使用，使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加）
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。
今天在复制MAC系统文件时，系统弹出窗口提示“对于目标文件系统，文件XXX过大”。出现这种情况的原因是FAT32的文件系统不支持复制大于4g的单个文件，而NTFS则是支持大文件，所以我们可通过转换文件格式来解决问题，下面是Win10系统提示对于目标文件系统文件过大的具体解决步骤。
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;
列出UP的容器；docker ps -a列出所有容器。包括Exited等状态的容器；
该帖子也是由两名思科员工共同撰写的：Karthik Krishna，Silesh Bijjahalli
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
在计算机的世界里，Linux是一个强大而富有魅力的操作系统。对于很多小白用户来说，刚接触Linux时可能感觉有些陌生，尤其是在命令行界面下。然而，正是这个看似晦涩的命令行，才是Linux系统最为强大和灵活的地方。本文将围绕Linux常用命令，为你详细解读这个命令行的魔法世界，让你能够游刃有余地使用Linux系统。
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
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
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。
第一章：概述 什么是操作系统？ 是一段一直运行在计算机上的程序 是资源的分配者 向上管理软件向下管理硬件 为用户提供良好接口 中断的概念？ 中断指当出现需要时，CPU暂时停止当前程序的执行转而执行处理新情况的程序和执行过程。 中断向量的概念？ 各种设备的中断处理子程序的地址数组 什么是系统调用？ 由操作系统实现提供的所有系统调用所构成的集合即(Application Programming Interface，API)。是应用程序同系统之间的接口。 内存是什么？ 内存是处理器可以直接访问的唯一的大容量存储区
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
遇到服务器故障，问题出现的原因很少可以一下就想到。我们基本上都会从以下步骤入手，这些也是绝大多数运维工程师在定位故障时前几分钟的主要排查点：
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系统的设计初衷就是让许多人一起使用并执行各自的任务，从而成为多用户、多任务的操作系统。但是，硬件资源是固定且有限的，如果某些用户不断地在Linux系统上创建文件或者存放电影，硬盘空间总有一天会被占满。针对这种情况，root管理员就需要使用磁盘容量配额服务来限制某位用户或某个用户组针对特定文件夹可以使用的最大硬盘空间或最大文件个数，一旦达到这个最大值就不再允许继续使用。可以使用quota命令进行磁盘容量配额管理，从而限制用户的硬盘可用容量或所能创建的最大文件个数。quota命令还有软限制和硬限制的功能。
来源：马哥教育链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UupllldADYE0sHbRs0uouQXfS文件系统是SGI开发的高级日志文件系统，XFS极具伸缩性，非常健壮。所幸的是SGI将其移植到了Linux系统中。在linux环境下。目前版本可用的最新XFS文件系统的为1.2版本，可以很好地工作在2.4核心下。XFS文件系统简介主要特性包括以下几点：数据完全性采用XFS文件系统，当意想不到的宕机发生后，首先，由于文件系统开启了日志功能，所以你磁盘上的文件不再会意外宕机而遭到破坏了。不论目前文件系统上存储的文件与数据有多少，文件系统都可以根据所记录的日志在很短的时间内迅速恢复磁盘文件内容。传输特性XFS文件系统采用优化算法，日志记录对整体文件操作影响非常小。XFS查询与分配存储空间非常快。xfs文件系统能连续提供快速的反应时间。笔者曾经对XFS、JFS、Ext3、ReiserFS文件系统进行过测试，XFS文件文件系统的性能表现相当出众。可扩展性XFS 是一个全64-bit的文件系统，它可以支持上百万T字节的存储空间。对特大文件及小尺寸文件的支持都表现出众，支持特大数量的目录。最大可支持的文件大小为263 = 9 x 1018 = 9 exabytes，最大文件系统尺寸为18 exabytes。XFS使用高的表结构(B+树)，保证了文件系统可以快速搜索与快速空间分配。XFS能够持续提供高速操作，文件系统的性能不受目录中目录及文件数量的限制。传输带宽XFS 能以接近裸设备I/O的性能存储数据。在单个文件系统的测试中，其吞吐量最高可达7GB每秒，对单个文件的读写操作，其吞吐量可达4GB每秒。XFS文件系统的使用下载与编译内核下载相应版本的内核补丁，解压补丁软件包，对系统核心打补丁下载地址：ftp://oss.sgi.com/projects/xfs/d … .4.18-all.patch.bz2对核心打补丁，下载解压后，得到一个文件：xfs-1.1-2.4.18-all.patch文件。对核心进行修补如下：# cd /usr/src/linux # patch -p1 < /path/to/xfs-1.1-2.4.18-all.patch修补工作完成后，下一步要进行的工作是编译核心，将XFS编译进Linux核心可中。首先运行以下命令，选择核心支持XFS文件系统：#make menuconfig在“文件系统“菜单中选择：<*> SGI XFS filesystem support ##说明：将XFS文件系统的支持编译进核心或 SGI XFS filesystem support ##说明：以动态加载模块的方式支持XFS文件系统另外还有两个选择：Enable XFS DMAPI ##说明：对磁盘管理的API，存储管理应用程序使用 Enable XFS Quota ##说明：支持配合Quota对用户使用磁盘空间大小管理完成以上工作后，退出并保存核心选择配置之后，然后编译内核，安装核心:#make bzImage #make module #make module_install #make install如果你对以上复杂繁琐的工作没有耐心或没有把握，那么可以直接从SGI的站点上下载已经打好补丁的核心，其版本为2.4.18。它是一个rpm软件包，你只要简单地安装即可。SGI提交的核心有两种，分别供smp及单处理器的机器使用。创建XFS文件系统完成对核心的编译后，还应下载与之配套的XFSprogs工具软件包，也即mkfs.xfs工具。不然我们无法完成对分区的格式化:即无法将一个分区格式化成XFS文件系统的格式。要下载的软件包名称：xfsprogs-2.0.3。将所下载的XFSProgs工具解压，安装，mkfs.xfs自动安装在/sbin目录下。#tar –xvf xfsprogs-2.0.3.src.tar.gz #cd xfsprogs-2.0.3src #./configure #make #make install使用mkfs.xfs格式化磁盘为xfs文件系统，方法如下：# /sbin/mkfs.xfs /dev/sda6 ＃说明：将分区格式化为xfs文件系统,以下为显示内容： meta-data=/dev/sda6 isize=256 agcount=8, agsize=128017 blks data = bsize=4096 blocks=1024135, imaxpct=25 = sunit=0 swidth=0 blks, unwritten=0 naming =version 2 bsize=4096 log =internal log bsize=4096 blocks=1200 realtime =none
虚拟化：指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟化为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可以运行不同的操作系统，并且应用程序都可以独立的运行在相互独立的空间而互不影响从而显著提高计算机效率。
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？
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection（集合,类似MySql的表）、Document（文档，类似MySQL的行）组成，每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是：No Schema、高可用、分布式（可平行扩展），另外MongoDB自带数据压缩功能，使得同样的数据存储所需的资源更少。
**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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
