逻辑卷的组成 逻辑卷管理的技术可理解为，将单个或多个物理磁盘分区（PV物理卷）组成逻辑卷组（VG），再把卷组分成多个逻辑卷（LV），主要特点是，在不影响原来数据情况下可简易的扩充磁盘的大小（缩小硬盘空间可能会导至数据丢失...逻辑卷可以格式化和写入数据。我们可以把逻辑卷想象成为分区。...4.物理扩展（PE，Physical Extend） PE是用来保存数据的最小单元，我们的数据实际上都是写入PE当中，PE的大小是可以配置的，默认是4MB。
原来是做为系统盘的，然后有一大概小半年没用，今天一看它自己分成了四个盘。...并且我一插入电脑就提示我格式化 其实根本不需要任何工具，操作前最好把U盘数据备份一下 首先把你的U盘插在电脑上 ---- 方法一 U盘被分成四个分区的原因有以下几种可能性： 分区错误：在 U...盘初始化或格式化时，可能会选择将其分为多个分区。...删除多余的分区：在磁盘管理工具中，找到 U 盘的每个分区，并右键单击每个分区，选择“删除卷”。请注意，这将清除该分区上的所有数据，请提前备份重要文件。...请记住，在执行任何操作之前，请务必备份 U 盘上的所有重要数据，以免意外丢失。
今天作死，弄u盘启动盘什么的，后来工具出错导致u盘莫名其妙少了2G，后来我查了下u盘的分区，居然有2G多被分出去了，于是想找个工具合并下分区，然而，悲剧的发现很多工具与我电脑不兼容，直到看到了这个方法。...1、首先把你的U盘插在电脑上，点击开始→所有程序→附件→命令提示符，win10是鼠标右键点击开始→运行→输入cmd回车(前面这步骤也可以直接用Win+R组合键打开“运行”，之后输入cmd也可打开命令提示符...3、输入“lis dis”后按回车“Enter"，显示所有的磁盘，这时你会看到两个或者三个磁盘，磁盘0和磁盘1（或者会有个磁盘2），通过大小你可以找出哪个是你的u盘磁盘，一般为磁盘1或者磁盘2。...（以下例子以磁盘一为我的u盘为例） 4、输入“sel dis 1”，并按回车“Enter”，选定“磁盘1”。 5、输入“clean”，并按回车“Enter”，删除“磁盘1”下的所有分区。...87123.JPG 看着步骤有点多，实际做下来，条理很清楚，很简单，上图就是我弄完之后，u盘恢复到买回来时的内存了。
本文主要是基于geojson-merge，实现多个geojson文件合并为一个geojson文件，以便实现基于该文件进行数据分析展示 geojson合并概述 当前在 datav的geoatlas中，可以下载单个地市或区县的数据...库： npm i @mapbox/geojson-merge 支持两种方式进行合并 方式1-文件方式合并 该方式是每个geojson文件作为数组，传入到merge方法中进行合并，具体如下： var geojsonUtil...此处返回的是JSONStream对象 var mergeStream = geojsonUtil.mergeFeatureCollectionStream(fileNames); // 直接文件方式合并结果会导致一部分数据丢失...console.log("json文件合并完毕"); }); 注意：当前将福建省各个地市文件合并后，得到的结果会出现一部分数据丢失 方式2-内存数据合并 更推荐的一种方式是，将所有json文件读取到内存中...datas.push(JSON.parse(fs.readFileSync(fileDir + file.name, "utf8"))); } }); // merge之后得到的是json对象，写入数据文件时需要通过
如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。...在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。...因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。...可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf...// 一个是包含了name和age两个列，一个是包含了name和grade两个列 // 所以， 这里期望的是，读取出来的表数据，自动合并两个文件的元数据，出现三个列，name、age、grade /
今天要跟大家分享的内容是数据透视表多表合并——字段合并！...因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视表做横向合并（字段合并），总觉得关于表合并绍的不够完整，最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路，赶紧分享给大家！...数据仍然是之前在MS Query字段合并使用过的数据； 四个表，都有一列相同的学号字段，其他字段各不相同。 建立一个新工作表作为合并汇总表，然后在新表中插入数据透视表。...Ctrl+d 之后迅速按p，调出数据透视表向导 选择多重合并计算选项： ? 选择自定义计算字段 ? 分别添加三个表区域，页字段格式设置为0（默认）。 ?...此时已经完成了数据表之间的多表字段合并！ ? 相关阅读： 数据透视表多表合并 多表合并——MS Query合并报表
sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并...merge 按照指定列合并矩阵或者数据框 一、数据合并 1、merge()函数 最常用merge()函数，但是这个函数使用时候这两种情况需要注意： 1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起...rbind()按照横向的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格：合并的变量名必须一致；数据等长；指标顺序必须一致。...四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。...#————————————————————————————不等长合并 #如何解决合并时数据不等长问题——两种方法：do.call函数以及rbind.fill函数（plyr包） #rbind.fill函数只能合并数据框格式
数据盘的状态为 待挂载 或 使用中。 数据盘已做分区。 建议在扩容数据盘之前手动创建快照，以备份数据。...假设数据盘挂载在一台Linux实例上，实例的操作系统为CentOS 7.3 64位，未扩容前的数据盘只有一个主分区（/dev/vdb1，ext4文件系统），文件系统的挂载点为 /kdata，文件系统扩容完成后...，数据盘仍然只有一个主分区。...，可能要多杀几次) kill -9 12766 2，查看分区是否存在 df -h 3，使用fdisk命令删除原来的分区并创建新分区（输入后回车）–fdisk 1，fdisk -l 2，fdisk 【‘数据盘设备名...正确使用 e2fsck 和 resize2fs 指令，不会造成原有数据丢失。
EMR产品文档中说明，当集群的存储资源不足时，可通过控制台对Core节点（Core为存储数据及计算的节点，Task为纯计算节点，不存储数据）进行扩容。...扩容背景 某客户基于以上EMR产品文档中的扩容场景无法满足其需求时（仅扩容存储资源），寻求扩容数据盘相关帮助，这也是EMR客户比较常见的一种场景，例如前期未规划好集群规模不能满足数据持续增长带来的存储资源需求或先购买较低规模集群后随需求进行扩容等...存储资源亦是如此，如果仅对单台机器进行扩容数据盘则可能会导致数据不均衡，所以建议的是通过扩容新的节点来增添资源。 如果客户无论如何都仅需要扩容数据盘，也是建议尽量同类型节点全部扩容。...磁盘无分区（EMR的机器一般都是这种方式） 然后通过如下链接的方式对该台机器的磁盘进行扩容(云硬盘是云上可扩展的存储设备，用户可以在创建云硬盘后随时扩展其大小，以增加存储空间，同时不失去云硬盘上原有的数据
系统盘如同Windows的C盘。 使用df -lh查看 可以看到/dev/vda1盘挂载/ /dev都是位于根路径下，都属于系统盘。...如果单独有数据盘，且数据盘没有分区和挂载，使用df -l命令是看不到的 可以使用fdisk -l，可以看到有哪些硬盘。...如下信息，只有一块系统盘/dev/vda 如果是这种，说明有两块盘，一块/dev/vda，一块/dev/vdb 如果两个都挂载df -l查看：
U盘作为经常使用到的移动存储设备，在日常工作和学习过程中扮演的角色是非常重要的。例如：在日常的工作中，经常会需要使用U盘对重要数据进行备份。在学习过程中，经常会需要使用U盘对常用教程进行传输等。...而之所以会这样做，就是想要避免数据丢失的问题发生。那么，该怎么恢复u盘数据？请不要担心，下面就来教你二种快速恢复数据的方法。...图片一、免费操作恢复数据造成U盘数据丢失的原因有很多，例如：误删除、格式化等。就可以选择免费的操作来解决：首先，将U盘设备连接到电脑上不要断开，然后在“我的电脑”菜单中打开U盘的盘符。...图片关于恢复U盘数据的方法，就为大家分享到这里了，相信您在看完之后，U盘数据恢复的问题一定可以得到解决。需要提醒大家的是，如果这二种方法没有能够将数据恢复回来，那么只有去执行开盘恢复了。...所以，建议您在日常使用U盘的时候，一定要做好重要数据的备份操作，因为再专业的方法，也不能说100%将U盘数据恢复。
u盘坏了数据可以恢复吗？答案是能！各位小可爱们，今天我们聊的是一个大家都不愿遇到的问题——U盘坏了，数据丢失怎么办？相信很多小伙伴们都曾经因为U盘坏了而痛哭流涕，小编也是一样。...所以今天，小编要来分享一些恢复U盘数据的小技巧，希望能够帮到大家。首先，我们来说一下为什么U盘会坏。可能是由于过度使用，频繁插拔，病毒感染等原因，导致U盘损坏或者数据丢失。...当U盘坏掉的时候，我们不要慌，还有一些方法可以尝试恢复数据。第一种方法是使用数据恢复软件，比如韩博士数据恢复和超级兔子数据恢复等。这些软件可以扫描U盘，找回丢失的文件。...最后，提醒大家一个小技巧：当你的U盘坏掉时，可以试试将U盘放入冰箱中冷藏几个小时，再取出来插上电脑。这样有时候会让U盘重新工作，让你的数据得到一定的恢复。...最后，小编还是要提醒大家，平时备份数据是非常重要的，不要把所有数据都放在一个U盘里面，也不要轻易将U盘借给他人或者频繁插拔，这样可以降低数据丢失的风险。祝大家的U盘永远健康！
defaults 0 0" >> /etc/fstab （重启自动挂载生效）mount /dev/vdb2 /mnt/mysql （将vdb1磁盘挂载到目录/mnt/mysql下,主要用来放数据库...）echo "/dev/vdb2 /mnt/mysql ext3 defaults 0 0" >> /etc/fstab （重启自动挂载生效）第二步：移动数据库先停止mysql:（必须先做这一步，...否则数据库可能损坏）/etc/init.d/mysqld stop移动数据库数据:mv /var/lib/mysql /mnt (将 /var/lib/ 目录下的 mysql 整个移动到 /mnt.../mysqld start如果只有一块磁盘，可以不用专门挂载磁盘用来放数据库。...mysql:（必须先做这一步，否则数据库可能损坏）/etc/init.d/mysqld stop移动数据库数据:mv /var/lib/mysql /home (将 /var/lib/ 目录下的 mysql
在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。...DataFrame中用作 连接键的列名 left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键 right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键 sort：默认为True，将合并的数据进行排序...False可以提高性能 suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y') copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中...；大多数情况下设置为False可以提高性能 indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both) merge一些特性示例：...='', rsuffix='',sort=False): 其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left 1.默认按索引合并，可以合并相同或相似的索引，不管他们有没有重叠列
(IOException e) { throw new RuntimeException(e); } return BaseResponse.success("导入成功"); 查询: 这里需要把数据库查到的季度数据合并为年度数据...,难点在于如何分页,如何在不需要知道该年有几条数据的前提下把查到的数据合并....我的思路是根据项目和年份分组,再通过mysql的GROUP_CONCAT()函数合并数据 SELECT a.project_id,a.project_name,a....`quarter` 合并前的数据长这个样子: 合并后的数据长这个样子: GROUP_CONCAT()函数返回的字段类型是String,这里拿到数据后,需要用到String类的方法split(","),该方法会以形参中指定的字符分割字符串...,并返回一个String[],拿到数据后遍历数据,填充数据,即可实现数据合并.
python中的merge函数与sql中的 join 用法非常类似，以下是merge( )函数中的参数：
大量零碎的数据段有两个明显缺点： 不利于元数据管理，对 SQLite/MySQL 的访问频繁 索引过于分散，影响查询的性能 因此 Milvus 后台落盘任务会不断地把这些小数据段合并成大数据段，直到合并后的数据段大小超过...| 旧版本合并机制的缺点 在 0.9.0 版本以前，数据段的合并策略是简单粗暴的：先从元数据拿到一批需要被合并的数据段，然后循环遍历合并。如下图所示： ? 假设拿到 7 个数据段： 1....2）适配合并策略 上面这种分层合并策略是在落盘任务完成之后触发的，我们可以看到对于在不同层级的数据段没有得到合并（比如上面场景中的 segment_1 和 segment_6）。...| 新的合并策略的触发条件 合并操作触发的时机有以下几个： Milvus 服务启动时（适配合并策略） 落盘任务完成之后（层级合并策略） 建索引之前（适配合并策略） 删除索引之后（适配合并策略） 由于“写放大...”问题主要出现在持续插入数据以及落盘过程中，因此，仅在落盘任务完成时使用了层级合并策略，其他几个都使用了适配合并策略。
今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧！...利用数据透视表进行多表合并大体上分为两种情况： 跨表合并（多个表在同一工作薄内） 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 跨表合并（工作薄内表合并） 对于表结构的要求： 一维表结构 列字段相同 无合并单元格...在弹出的数据透视表向导中选择多重合并计算数据区域，点击下一步。 选择创建自定义字段，继续点击下一步。 ? 在第三步的菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个表的数据区域（包含标题字段）。...---- 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 对于表结构的要求： 一维表结构 列字段相同 无合并单元格 本案例所用到的数据结构如下： 一共有四张表分布于两个工作薄 分布结构： 西区销售——四川|...合并步骤： 与工作薄内的表间合并差不多，首先插入——数据透视表向导（快捷键：Alt+d,p） 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中的四张表全部添加到选定区域。 ? ?
E6.95.B0.E6.8D.AE.E7.9B.98.5B.5D(id.3Adistinguish)二、第三方工具1、demoGetDiskInfo.exe（不适用有动态卷的情况）图中D:是光驱，忽略主要看数据盘盘符和
前面我们讲过HBase的拆分，其实他们俩是一对的，拆分-合并！本期就给大家带来HBase的合并的小技巧。无论是在大数据开发的学习中还是其他的学习，小技巧都能够在我们的学习路上带来很多实用的帮助。...当HBase合并时，会清空以下三种数据 1.标记为删除的数据。 当我们删除数据时，HBase并没有把这些数据立即删除，而是将这些数据打了一个个标记，称为“墓碑”标记。...在HBase合并时，会将这些带有墓碑标记的数据删除。 2.TTL过期数据 TTL(time to live)指数据包在网络中的时间。...如果列族中设置了TTL过期时间，则在合并的过程中，发现过期的数据将被删除。 3.版本合并 若版本号超过了列族中预先设定的版本号，则将最早的一条数据删除。...3.运维人员发现硬盘空间不够，则会手动触发合并，因为删除了过期数据，腾出空间。
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