通常创建S7-1500数据块DB都是保持缺省的属性值，但是一些特殊的操作需要对属性进行设置，下面就详细介绍一些S7-1500数据块的属性和设置。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，可以存储和处理大规模数据集。在HDFS中，DN（DataNode）是一个工作节点，负责存储和管理数据块。
导语 在上一篇文章《PostgreSQL的MVCC机制解析》结尾处讲到PostgreSQL是通过vacuum命令来处理过期数据，本文将继续对vacuum命令做介绍，并以此引出PostgreSQL空闲数
我们都知道日志聚合后的文件是存放在HDFS中的，然而每个application可能会有很多的container，每个container又有多个日志文件，那么日志聚合后，这些日志文件在HDFS中是怎样进行存放的。本文就来聊聊hadoop日志聚合后的文件格式及相关内容。
操作系统维护了所有进程所打开的文件列表，文件表里的每一项都代表了一个文件描述符，每当我们打开文件时，都会往该表中添加一项。
具体来说，NameNode负责管理文件系统的命名空间、安全、一致性和数据块的位置等元数据信息，并将这些信息存储在本地磁盘上。它还负责接收客户端请求，包括文件系统操作、读写数据块等，并将这些请求转发给适当的DataNode进行处理。
了解计算机的存储结构，对我们编写优秀的程序很有帮助，虽然计算机的内部对我们来说是透明的，但是如果我们能多了解一些计算机的运行机制，对我们编写高效的程序大有好处。
开发提出需求，要向一张已经包含100多个字段的表再新增字段，技术上可行，但是这种操作，究竟有何副作用？
我们知道在HDFS中我们的文件按数据块进行存储，那么当我们写入或者读取一个文件的时候HDFS到底进行了哪些操作呢？
HDFS读数据流程是Hadoop分布式文件系统的核心之一，它通过一系列的步骤实现了数据在HDFS中的读取和传输。
我们已经对连续分配的方式有了一定的了解，并且也清楚了它存在的问题和局限性。为了解决这些问题，非连续存放的方式应运而生。非连续空间存储大致可以分为两种形式：链表形式和索引形式。
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
sbin/start-yarn：nodemanager、resourcemanager
文章目录 图形文件准备 ( PNG 文件 ) PNG 文件信息分类 数据块结构 IHDR 数据块 简介 IHDR 数据块 结构 图形文件准备 ( PNG 文件 ) 分析的文件准备 : 1.创建文件 : 在 Photoshop 中创建一张 2x2 的白色图片 , 下面开始分析该图片的结构 ; 2.下面是创建图片时设置的参数 : 📷 3.二进制信息查看 : 使用二进制查看器打开该文件 , 可以看到如下文件的二进制信息 : 📷 ---- PNG 文件信息分类 PNG 二进制文件中的数据分类 : 1.
文件系统是什么？ 📷 存储数据的一般是磁盘这样的物理设备，但是一般直接购买磁盘不借助任何工具是无法直接使用的。而操作系统中的文件系统就是抽象物理磁盘从而为用户提供存储服务,其中文件和目录是文件系统为用
在HDFS中，数据文件通常被分成若干个数据块，这些数据块被复制到不同的节点上以提高系统的容错性和可靠性。HDFS使用机架感知（Rack Awareness）来选择数据块的复制节点，这可以减少网络带宽的使用，提高系统的性能和可靠性。本文将介绍HDFS机架感知的工作原理以及副本存储节点的选择。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop生态系统的核心组件之一，它是一个高可靠、高可扩展的分布式文件系统，适用于大数据处理和分析。HDFS的组成架构包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode和客户端。
数据块是Oracle存储和数据操作的最小单位，但不一定和操作系统的os块相同，一个数据块可能有多个os块构成。
之前写过《JPEG/Exif/TIFF格式解读(1):JEPG图片压缩与存储原理分析》，JPEG文件是以，FFD8开头，FFD9结尾，中间存储着以0xFFE0~0xFFEF 为标志的数据段。
根据云存储服务商Backblaze发布的2021年硬盘“质量报告”，现有存储硬件设备的可靠性无法完全保证，我们需要在软件层面通过一些机制来实现可靠存储。一个分布式软件的常用设计原则就是面向失效的设计。
黄玮（Fuyuncat） 黄玮（Fuyuncat），资深 Oracle DBA，从事Oracle数据库管理、维护与开发工作十余年，有丰富的大型数据库设计、开发与维护方面的经验，涉及航空、水利、军工、电信等多个行业。曾供职于某世界著名物流公司，负责公司的电子物流系统的数据库开发和维护工作。2005年创建了个人网 www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章，获得广大同行的高度评价。 编辑手记：知己知彼，百战
之前我写过有关 Linux 文件系统源码分析的文章，但从源码角度分析文件系统略显枯燥（对新手不友好），所以这次主要通过图文的方式来讲解 Linux 文件系统的原理，而不用陷入源代码的深渊之中。
表压缩 数据库能使用表压缩来降低存储空间。压缩技术可以节省磁盘空间，降低数据库buffer cache的内存使用量，在一些场景下，还会提高检索执行的速度。表压缩对数据库应用来说是透明的。
《你知道Oracle的数据文件大小有上限么？》这篇文章中有朋友说"能否写一篇添加数据文件时如何指定数据块大小的"，其实这个操作，是Oracle OCM认证考试中某个场景的考题。
来源：Linux爱好者 ID：LinuxHub Linux文件管理从用户的层面介绍了Linux管理文件的方式。Linux有一个树状结构来组织文件。树的顶端为根目录(/)，节点为目录，而末端的叶子为包含数据的文件。当我们给出一个文件的完整路径时，我们从根目录出发，经过沿途各个目录，最终到达文件。 我们可以对文件进行许多操作，比如打开和读写。在Linux文件管理相关命令中，我们看到许多对文件进行操作的命令。它们大都基于对文件的打开和读写操作。比如cat可以打开文件，读取数据，最后在终端显示： $cat test
ext4中inode数据块存储形式 📷 ext4目前在kernel中的实现有两种分别是基于block和基于extent。基于block的方式存储文件数据块的元数据有direct block(直接数据块)、indirect block(一级间接数据块,pointer to direct blocks)、double indirect block(二级间接数据块,pointer to indirect blocks)、triple indirect(三级间接数据块,pointer to double ind
JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。
Cache（发音为“cash”）是一种高速数据存储层，存在于计算机的存储器层次结构中，它的作用是暂时存储近期被访问的数据和指令，以便于快速访问。由于Cache的访问速度远高于主存储器（如RAM）和辅助存储设备（如硬盘或SSD），利用Cache可以显著减少数据访问的平均时间，从而提高计算机系统的整体性能。
大数据已经火了很长很长时间了，从最开始是个公司都说自己公司的数据量很大，我们在搞大数据。到现在大数据真的已经非常成熟并且已经在逐渐的影响我们的生产生活。你可能听过支付宝的金融大数据，滴滴的出行大数据以及其他的诸如气象大数据等等，我们每个人都是数据的制造者，以后又将享受大数据技术所带来的生活的便利。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。 1、分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题，这样的系统我们称之为分布式系统。 分布式文件系统是分布式系统的一个子集，它们解决的问题就是数据存储。换句话说，它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。
全局数据块用于存储程序数据，因此，数据块包含用户程序使用的变量数据。一个程序中可以自由创建多个数据块（不同CPU有最大数量的限制）。全局数据块必须事先定义才可以在程序中使用。要创建一个新的全局数据块，可在TIA 博途界面下点击“程序块”->“添加新块”，选择“数据块”并选择数据块类型为“全局 DB”（缺省），如图1所示。
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
Linux文件管理从用户的层面介绍了Linux管理文件的方式。Linux有一个树状结构来组织文件。树的顶端为根目录(/)，节点为目录，而末端的叶子为包含数据的文件。当我们给出一个文件的完整路径时，我们从根目录出发，经过沿途各个目录，最终到达文件。 我们可以对文件进行许多操作，比如打开和读写。在Linux文件管理相关命令中，我们看到许多对文件进行操作的命令。它们大都基于对文件的打开和读写操作。比如cat可以打开文件，读取数据，最后在终端显示： $cat test.txt 对于Linux下的程序员来说，了解文件
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理，非常适合Hadoop/HDFS初学者理解。 一、角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下
西门子 Tia Portal 平台是现代自动化控制系统的先进软件开发平台。在这种软件平台中，数据块是用于存储数据的重要元素。在 Tia Portal 中，有两种类型的数据块——优化数据块和标准数据块。这篇文章将重点介绍这两种类型的数据块。块访问的含义。制作一个简单的程序，并尝试展示优化块与标准块的不同之处。
在数据库的存储结构中，我们知道一般来说一个表都存储在对应的数据文件里,数据文件可以分为多个段，一般来说一个表会对应一个数据段,单纯考虑数据段的时候，数据段又可以分为多个区，每个区都可以分为若干个数据块，在操作系统层面，有对于的数据块映射和数据库层面的数据块有一个映射，可以打个比方来说，一栋大楼里面可以有很多的楼层，每个楼层可能都有不同的公司，这样来考虑，这栋大楼就类似数据文件，楼的每一层就类似一个数据段，每一层比方最多可以有4家公司，一家公司有40个人,有的公司大一点，占用两层，那么就是8个区,320个数据
纠删码概述 存储节点或者存储介质失效已经成为经常的事情，提高存储可靠性以及保障数据可用性已经变得非常重要，纠删码具有高存储效率和高容错能力。在体量非常大的存储中纠删码存储方式相比副本方式存在编码开销，又由于其特有的IO访问路径，其改进空间比较大 保障数据可用性的常用方法就是数据冗余，传统的数据冗余方式就是副本和纠删码方式，副本是将每个原始数据分块都镜像复制到其他设备上来保证原始数据丢失或者失效时有副本可恢复；副本方式不涉及数据变换，而纠删码会对数据进行变换和运算，得到支持数据冗余的编码数据,比如k+r(k个
本文链接: [https://blog.openacid.com/storage/ec-1/] 下载pdf: [Erasure-Code-擦除码-1-原理篇.pdf]
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
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。
可能是为了适应S7-1500操作系统的新功能同时还要保持原有操作习惯的原因，相对于S7-300/400，S7-1500中数据块功能和参数更多，操作灵活的同时也会感觉到可操作的地方太多了，所以详细了解DB块这些功能非常必要，否则会感到无从下手。S7-1500数据块DB带来最大变化就是优化DB，今天就介绍一下优化DB与非优化DB的区别。 S7-300/400中操作的数据块DB，在S7-1500中就是我们所说的非优化DB，所以S7-300/400移植后的程序块都是非优化的（除了DB外，FC、FB和OB也有优化和非优化的区分）。优化和非优化DB的区别如下：
近几个月主要参与一个分布式存储系统的纠删码部分（用于数据容错），纠删码在学术界出现比较早，现在ceph，微软的存储系统，Hadoop 3.0等都用了EC。文章会分为多篇，主要将Erasure Code，LRC, 以及相关的数学基础，作为学习总结。
结合Maneesh Varshney的漫画改编，为大家分析HDFS存储机制与运行原理。
磁盘是一种存储数据的存储器，早期主要计算机使用的磁盘是软磁盘（软盘），而如今则主要使用硬磁盘（硬盘）。而如今市面上的硬盘主要有机械硬盘以及固态硬盘。两者各有优缺点。
http://blog.csdn.net/jnu_simba/article/details/11759809
文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？
今天和Oracle的一个资深前辈聊了下，聊了不少技术的问题，他也来了兴致，随机提了几个问题来问我，发现看似简单的问题还是有不少的干货，很多东西似懂非懂其实还是没有深入理解，限于篇幅，整理了一部分的问题
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