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上的丢失了恢复

一.服务器恢复故障描述需要进行恢复的服务器共10个磁盘柜,每个磁盘柜满配24块硬盘。其9个柜用作使用,另外1个柜用作元使用。 元中共24块146G硬盘,其中设置了9组RAID 1阵列,1组4盘位RAID 10阵列,4个全局热备硬盘。 中,每6块硬盘设置一组RAID 5阵列,共36组RAID,这36组RAID阵列中,又分为2个系统。 及文件系统架构致如下图一:服务器恢复案例之硬盘离线恢复1.png注:Meta_LUN(元卷) Data_LUN(用户卷)二.磁盘备份为防止服务器恢复过程中由于误操作对原始磁盘造成二次破坏 在分析过程中发现,损坏较严重的硬盘为后离线硬盘,由于此硬盘量坏道,可能对最后的恢复结果产生一定的影响。

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迁移到对象OSS?

用户希望将历史迁移到OSS上的用户目标桶。需要迁移的源可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。   闪电立方  适用于离线中心的规模迁移,支持TB到PB级别的规模。具体参考官方网站产品介绍闪电立方体。 场景1:将非OSS上的迁移到OSS  在此方案中,目标是OSS上的桶,源在OSS上,例如本地,HTTP,第三方云(例如AWS S3,Azure Blob等)。   源桶和目标类型不是档类型:  说明:如果要在迁移源桶历史后迁移(复制到)目标桶,则源桶更改(添加,更新,删除)将不再与目标桶同步。 您可以在控制台中关闭源桶的跨区域副本。 OssImport  它更适用于具有量(例如于10TB)的历史迁移方案。

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    IM系统海量消息的?

    一、与消息相关的主要场景1、和离线消息。现在的IM系统,消息都要落地。这样如果接收消息的用户不在线,等他下次上线时,能获取到消息。 我们采用内库(Redis),主要结构使用SortedSet(可以有更高效的结构,但Redis不支持)。对于群消息,采用扩散写方式(一条群消息给每个群成员都写一份)。 2、历史消息历史消息的访问频率低,但是每条消息都需要,我们采用关系型库(MySQL),重点考虑写入效率。对于群消息,采用扩散读方式(每条群消息只写一条记录)。 2、历史消息历史消息分为两类,单聊消息、群聊消息。单聊消息按照发送者ID(fromId)水平(取模Hash)分库,到一张表(例如叫msg_user_send)中。 拉取群历史消息,直接倒序读取这个群消息表即可。由于MySQL和Redis都采用了水平分库,能力几乎可以线性扩展!是不是这样就足够了呢?答案是否定的,优化永远没有尽头。

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    HDFS详解

    二、序列化框架对比:解析速度 时间由小到:protobuf、thrift、Avro 序列化小,由小到:avro、protobuf、thrift 三、文件格式:常见格式包括行式(文本格式 Text File、KeyValue二进制格式Sequence File)和列式(ORC、Parquet、Carbon Data)列式对比:ORC通常作为表的格式应用在hive和presto 文件级别的分布式系统:不足之处是难以负载均衡、难以并行处理块级别的分布式系统:将文件分为等块(eg:128M),并以块为单位到不同节点上,进而解决文件级别的分布式系统在的负载均衡和并行处理问题 默认介质,SSD:固态硬盘,RAM_DISK:被写入内中,同时会往改介质中异步一份)、集中式缓管理(HDFS允许用户将一部分目录或文件缓在off-heap内中)六、HDFS访问方式: 3、收集组件:Flume(提供的sink hdfs 能够直接将收集到的写入HDFS)、Sqoop(允许用户指定写入HDFS的目录,文件格式支持Text、SequenceFile两种格式,压缩方式支持

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    _hdf5 简介

    概述HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊学厄巴纳-香槟分校,是一种跨平台传输的文件格式,图像和 hdf5的优势通用模型,可以通过无限多种类型表示非常复杂 不同的group放不同的,dataset分为原始和元groups每一个hdf5文件有一个根目录,根目录的子级单位有多个group? hdf5的文件格式,极其类似unix操作系统datasetsHDF5集包含和描述文件也就是metadata?在上面的图片中,小为4 x 5 x 6的三维集,类型为整。 Properties Properties适用于描述hdf5文件的特征,通过修改这些性能,可以提高效率比如默认情况下,是连续分布的,为了更好的效能,可以将分割成块并压缩? Attributes 与hdf5文件关联的文件,包含两个部分,名字和值,通俗点讲就是一个描述文件语言支持C语言python的h5py模块(备用)R语言基于R6对象的hdf5r包(主要)结束语hdf5是一个非常专业的格式

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    搞?

    早期可能 量也不,随便搞个库,然后SQL搞一下,报表就出来了。但是起来分析呢?分析完了做传输呢?这做到实时 呢? 分析的结果如果不是很还行,如果分析的结果还是很办呢?这些问题在这篇文章中都能找到答案,下面各个击破。 2、要做分析,首先要有 这个标题感觉有点废话,不过要做饭需要食材一样。 7、离线分析有时间差,实时的话搞呢? 要构建实时的分析系统,其实在结果出来之前,架构和离线是截然不同的。时流动的,如果在并发海量流动过程中,进行自己的业务分析呢? 总之,两套思路,一个是用文件索引的形式,说白来就是空间换时间,另外一种是用内,就是用更快的来抗请 求。 9、在线的库,除了mysql、oracle之外,还有其他选择不? 如果离散分布比较强,且根特定的key来查询,这个时候 HBase其实是一个不错的选择。 10、空间的分析?

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    就像开着的水管,要同步?!

    随着5G时代到来,无处不在的物联网、自动驾驶汽车等在边缘产生的,源源不断,就像开着的水管。计算是原生的流计算,而却不是原生的流。这也就是为什说原有的服务无法胜任新环境下的要求。 该项目是从0开始构建,用于和分析来自各种物联网终端的,旨在实现实时决策。 脱离副本,在应用层的语境下,一致性通常指满足某种约束条件的不变性(Invariant),即:指的是从应用程序特定的视角出发,保证多个进程无论以样的顺序对共享状态进行修改,共享状态始终处于一种“ 与现有的绝服务不同,StateSynchronizer反转了传统的模型:它并不共享状态本身,转而所有作用在共享状态上的更新操作。 另一方面,反转的同时还不可避免地反转了相关的操作,使得原本量的服务端状态计算可以直接在客户端本地完成。

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    Java语言中:float类型在内中是的?

    个字节来。 ---------------------------------------底部分实际是占用24bit(3个字节)的一个值,但是最高位始终为1,所以,最高位省去不,在中占23bit。 格式: SEEEEEEE EMMMMMMM MMMMMMMM MMMMMMMM     S表示浮点正负;     E表示指加上127后的值后得二进制;     M表示底。    举例:     17.625在内中的为:     首先要把17.625换算成二进制:10001.101---------------------------------------     整部分 综上所述,17.625在内中的格式是: 01000001 10001101 00000000 00000000 ---------------------------------------

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    非结构化?——开源对象方案介绍

    但是构建一个企业级的湖(包括结构化和非结构化)已经成为了越来越多公司的目标。那Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择?方案如图所示,底层体可以分为四类。 对象(Object Storage),NoSQL 库(NoSQL Sources),关系型库(RDBMS Storage),(Hadoop)。 对于量的与归档,毫无疑问Hadoop是一个不错的选择。但是Hadoop是为文件而设计的,在小文件中有着非常的劣势。 什是对象对象,是一种扁平结构,其中文件被分解成碎片并分散在硬件中。在对象中,被分成称为对象的离散单元并保在单个库中,而不是作为文件夹中的文件或服务器上的块保。 您可以根实际需求,创建不同类型的空间来不同的。开源对象方案部署自己的对象的最优势就是可以把在私有里。

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    非结构化?——开源对象方案介绍

    但是构建一个企业级的湖(包括结构化和非结构化)已经成为了越来越多公司的目标。那Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择?方案如图所示,底层体可以分为四类。 对象(Object Storage),NoSQL 库(NoSQL Sources),关系型库(RDBMS Storage),(Hadoop)。 对于量的与归档,毫无疑问Hadoop是一个不错的选择。但是Hadoop是为文件而设计的,在小文件中有着非常的劣势。 什是对象对象,是一种扁平结构,其中文件被分解成碎片并分散在硬件中。在对象中,被分成称为对象的离散单元并保在单个库中,而不是作为文件夹中的文件或服务器上的块保。 您可以根实际需求,创建不同类型的空间来不同的。开源对象方案部署自己的对象的最优势就是可以把在私有里。

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    手机号,QQ等纯字内容,最省内

    讲字符串转为ASCII码,使用时再转过来将手机号库最节省内:2个字符即可1、先将手机号转为字符串进行切割 因为int只能接受百万级字(即6位),所以切割时要注意2、转为int类型 因为chr ()只能接受int类型 将内容转为ASCII码 3、通过ord() 将ASCII码 转为字类型举栗子:# 假手机号,如有雷同,请联系删除phone = 11100021110 str2 = chr(int

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    InnoDB中的INT

    In MySQL, integers are stored in a little-endian format. * p指针指向buf的最高地址,反向获取得到端buffer时 byte* p = buf + col_len; for (;;) { p--; *p = *mysql_data; 转端 if (p == buf) { 如果完成 break; } mysql_data++; } 最终操作为函 page_cur_tuple_insert 会将这个dtuple插入到实际的文件其中有一个函为 rec_convert_dtuple_to_rec_comp,会获得最终的物理记录, create table testint(id int primary key);insert into testint values(5),(-5); 然后使用innblock和bcview查看二进制文件中的方式 7ffffffb 实际记录-5000000014224 trx id bd00000023011d roll ptr 我们可以发现我们的分析是正确,确实物理文件中也是这样的。

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    区块链 + :EOS

    目前的EOS的除了确认结构的链式以外,在状态方面有了很的进步,尤其是引入了MongoDB plugin以后,可以将功能有限的状态库搭上的班车。本文将全面介绍EOS的技术。 EOS ,Merkle Tree,mongodb,chainbase,源码学习,context_free_actions EOS的链式结构EOS的区块结构如下: field explanation 链式和StateDB的区别链式的是固定结构的:Block=> Block Header transactions=>actions,一个action的结构例子:{ account: StateDB,的是一个最终要记录的状态,这个状态必须是有意义的,是有人关心的,无关紧要的请不要放在StateDB中去,所以StateDB是可以增删改查的,就像一个普通库那样,在合约中通过 其实不是这样的,链式的内容会将所有的动作action全部记录下来,是所有的过程,是流水帐,元,这些一旦上链是不可修改,不可删除的。

    1.5K30

    Mysql 量问题

    我们说 Mysql 单表适合的最量,自然不是说能够的最量,如果是说能够的最量,那,如果你使用自增 ID,最就可以 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的类型 影响 Mysql 单表的最优最量的一个重要因素其实是索引。我们知道 Mysql 的主要引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。 因此计算16KB(8B+8B)=1K 16KB 可以 1K 个节点,3 次磁盘访问(即 B+树 3 的深度)可以 1K _ 1K _ 1K 即 10 亿。 如果查询依赖非主键索引,那还涉及「二级索引」。这样量将更小。拆分分而治之——没有什问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。Mysql 单表量有限。 一个解决的办法就是分库分表。说白了就是一个库一张表放不下那,那就分多个库多张表。拆分可分为「垂直拆分」和「水平拆分」。

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    并发减库保证不超

    这里不谈秒杀设计,不谈使用队列等使请求串行化,就谈下用锁来保证正确,就是已经到减库那一步了,在这一步中如果保证不超。 那,在并发情况下可能会在这样的情况,假设线程T1和T2都执行到这里,于是它们都开启了事务S1和S2,T1先执行,T2后执行,由于T2执行的时候事务已经创建了,根隔离级别,这个时候事务S2读取不到S1 已提交的,于是就会出现T1和T2读取到的值是一样的,即T2读取的是T1更新前的库。 关于这一点,家可以自己写个代码测试一下,下面是一段参考:?鉴于这种情况呢,可以将库放到Redis中,我们直接读写Redis,这样可以避免受库事务的影响,当然这也会带来新的问题,不再讨论。 库乐观锁CAS(compare and swap)比较并交换在Java中,一个线程想修改某个变量的值,那第一步是将变量的值从主内中读取到自己工作内中,然后修改,最后写回主内

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    var k in ne){ pr = ne } }else{ pr = ne; } } ne.name = lisi; ne.other.color = blue; 深拷贝,被拷贝的属性是引用类型,并且是组的情况

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    通过《网络采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取,以及如何保抓取的结果,但是我们没有考虑过这一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的,重新去下载这些页面对于规模不的网站倒是问题也不 使用NoSQLRedis简介Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value系统,与其他的key-value系统相比,Redis Redis支持的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内中的在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等类型。 配置底层有多少个库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    剖析平台的

    作为一种资产,若少了,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。在小时代,受容量与CPU处理能力限制,在现在看来相当小的,在当时其实也可以认为是“”了。 层出不穷的源也使得量产生了井喷似的迅猛增长。此时,分布式与NoSQL的诞生回应了这样的需求,解决了的根本难题。工具如百花盛开,一时仿佛来到了的盛世。 然而,乱花渐欲迷人眼,我们反而不知道该选择合适的技术了。正如设计需要结合业务场景,对的技术决策同样需要结合具体的场景。 决定的因素包括:源的类型与的采集方式 采集后的格式与规模 分析的应用场景如果的采集是针对业务历史的同步与备份,那HDFS可能就是最好的选择;如果的格式为文档型结构,那诸如 倘若在某种业务场景,使得这几种决定因素互相冲突,例如既需要分布式的文档库,又需要支持高性能的统计分析,该应对呢?

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    之文件

    try { 向文件写入内容 FileOutputStream os = openFileOutput(file.txt, Context.MODE_PRIVATE); String text = 写到文件 FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }文件位置 datadatafiles目录下openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的 Environment.getExternalStorageDirectory().getCanonicalPath() + + filename; 这里就不要用openFileOutput了,那个是往手机内中写的 如何判断虚拟和物理两种SDK在默认情况下,会将一部分空间分给虚拟的SD卡使用(一部分用于安装Android操作系统)android.os.Enviroment.isExternalStorageRemovalbe

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    入门基础系列之浅谈Hive的和元

    Hive的从表(Table)、外部表(External Table)、分区(Partition)和桶(Bucket)。 每一个Table在Hive中都有一个相应的目录。 它和内部表在元的组织上是相同的,而实际则有较的差异。 而外部表只有一个过程,加载和创建表同时完成(CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION),实际在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中,并不会移动到仓库目录中 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的在对应的目录中。

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