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。
在 VirtualBox 或 VMware 中创建虚拟硬盘时，需要指定最大磁盘大小。如果以后想要在虚拟机硬盘上有更多空间，则必须扩大虚拟硬盘和分区。
电脑硬盘分区是指将一个硬盘划分成多个独立的区域，每个区域可以被操作系统单独管理和使用，我们可以根据需要将数据分类存储，例如将系统文件、个人文件和多媒体内容分别存放在不同的分区中。合理的分区不仅可以提升系统性能，还能提高数据管理的效率和安全性。本文将详细介绍如何对电脑硬盘进行分区以及如何合并分区，以帮助用户更好地管理硬盘空间。
20世纪60年代出现了支持多道程序的系统，为了能在内存中装入多道程序，且这些程序之间又不会相互干扰，于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区，在每个分区中只装入一道作业，这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。
DashBoard 仪表盘，数据展示的窗口。就像汽车仪表盘一样可以展示很多信息，包括车速，水箱温度等。Grafana的 DashBoard 就是以各种图形的方式来展示从 Datasource 拿到的数据。
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。
120 块钱在 v2ex 上买了一个平板，至于买来干嘛？没想多。 于是，这里记录下刷机过程，省得之后再找。
Linux：存在几十个文件系统类型：ext2，ext3，ext4，xfs，brtfs，zfs（man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍）
分区表可以用一张表存储大量数据，达到和物理分表同样的效果，但操作起来更简单，对于使用者来说和普通表无差别
如果存在，需要和业务侧沟通是否可以清理。回收站的表清理后，发现分区表数量减少，但是创建表依旧报错。
作者介绍 曾令军 云和恩墨技术专家，8年数据库运维经验。思维敏捷，擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题，在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 本文由一个表分区统计信息
终于也是跨过了处理机管理，来到内存管理的内容了。目前基本存储管理这一章还差分页、分段以及段页三种管理方式没有学，之所以在学之前来写这一篇文章，主要是觉得这一章的内容过于零碎了，不易成逻辑又很容易忘掉，所以写这一篇来串一下已学的内容，在复习的基础上为学接下来的做一些铺垫。
Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB，没有使用 MongoDB 的分片，他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用，而且不够稳定（这里就不去深究了）。消息数到达一亿条时，RAM 里已经存不下这么数据和索引，MongoDB 的延时开始变得不可控。
从报错看，partition 字段，敏感的想到，分区表。所以，看下这个表的来历（因为这个表不是我创建的）
lsblk查看发现根分区为非LVM类型，空间大小不是很大，由于业务数据增长，需要进行扩容
镜像是对应一个系统的分区，数据量非常庞大。从事云桌面、教育系统技术服务的企业应该经常会遇到给某个单位或学员的几十台、上百台终端设备进行批量升级系统镜像的需求。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
首次适应算法 每次从低地址开始查找,找到第一个能满足大小的空闲分区,顺序查找空闲分区链或者空闲分区表
以京东网页为设计案例，使用HTML和CSS进行设计，首先要在头部<head>文件中加入<link>对CSS文件里加入的两个CSS代码文件进行链接，一个是设置格式的代码，另一个是下载的图标库代码。
操作系统的内存的分配与回收连续存储管理主要介绍了，内存管理中连续存储管理的三种方法，重点掌握动态分区分配的分配算法。
用VMwareware虚拟机安装的 Linux 系统剩余空间不足，造成软件无法正常安装。如果重新装一遍系统就需要重新配置好开发环境和软件的安装配置。
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！
硬盘是电脑的硬件存储空间，对于专业的懂脑知识，维修，维护者:硬盘分区简单来说是存储空间分类。这里面的学问也很大哦！如何分类的？
（3）如何进行分区的分配与回收操作？假设系统采用的数据结构是“空闲分区表”…如何分配？
点击下一步，选择其他，因为我们安装的既不是 win 也不是 Linux，是双系统：
作者介绍： 曾令军，云和恩墨技术专家，2009年开始接触ORACLE数据库，8年数据库运维经验。思维敏捷，擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户，曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作，在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 问题现象 客户反馈核心业务系统中，出现多条Sql执行效率很低，执行计划走了错误的索引，原因是统计信息不对，经过统计信息收集并显示授权后（相当于收集统计信息时设置了noinvalid
运行打包命令，找到打包使用发分区表。例如这里使用的是 sys_partition_xip.fex
在 Linux Mint 临场 ISO 中，你可以通过终端和 GUI 工具访问 Linux 命令行工具。如果你需要做任何分区工作，你可以使用命令行 fdisk 或 parted 命令，或者 GUI 应用 gparted。我想让这些操作简单到任何人都能遵循，所以我会在可能的情况下使用 GUI 工具，在必要时使用命令行工具。
与绝大多数其它操作系统相同，安装 LFS 通常需要专门的分区。构建 LFS 系统比较推荐的方法是使用可用的空分区，或者如果条件允许，最好是在未分区的空间里新建分区。
Table Partition 是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
CentOS 6.x 在格式化大于16TB的ext4分区时，会提示如下错误： mke2fs 1.41.12 (17-May-2010) mkfs.ext4: Size of device /dev/sda1 too big to be expressed in 32 bits using a blocksize of 4096.
在 Linux 上查找可用磁盘空间的最简单的方法是使用 df 命令 。df 命令从字面意思上代表着 磁盘可用空间(disk free)，很明显，它将向你显示在 Linux 系统上的可用磁盘空间。
基本功能包括：注册用户、登录、浏览帖子、发布新帖、回复帖子、等。本系统结构如下： （1）普通用户： 注册用户：如果用户为非会员用户，通过注册，经审核通过之后成为会员，获得一个登陆身份； 登录：如果用户已经是注册会员，可以进行登录，登陆后实现别的功能； 浏览帖子：用户查看系统中的帖子，了解最新的资讯和各种动态等信息； 发布新帖：用户可以发表一些帖子，来与其他论坛用户共享信息； 回复帖子：对于自己或者别的会员发表的帖子，可以进行回复。 （2）管理员： 管理员登录：对于已经登录的用户，若权限为管理员，可以进行管理员的登录，登陆之后才能有权限进行下一步操作； 帖子管理：管理员可以对发表的帖子进行查询、修改、删除等操作，对好的帖子进行标识，删除或转移不适合的帖子； 模块管理：论坛中的模块，管理员可对其进行添加、修改、删除等操作； 用户管理：用户注册成功后，管理员可以对用户进行添加、删除操作。 （3）游客： 游客可以对论坛进行访问，浏览帖子的功能，但不能参与回复操作，也没有发布帖子的权限。
我们都知道在spark中，RDD是其基本的抽象数据集，其中每个RDD由多个Partition组成。在job的运行期间，参与运算的Parttion数据分布在多台机器中，进行并行计算，所以分区是计算大数据量的措施。
在最近的项目中，我们需要保存大量的数据，而且这些数据是有有效期的，为了提供查询效率以及快速删除过期数据，我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区：最为常用，基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型，如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区：LIST分区和RANGE分区类似，区别在于LIST是枚举值列表的集合，RANGE是连续的区间值的集合。 Hash分区：基于给定的分区个数，将
Kafka在大数据流式处理场景当中，正在受到越来越多的青睐，尤其在实时消息处理领域，kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件，kafka有着更多的潜力空间。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。
随着Linux的不断发展，它所支持的文件系统格式也在迅速扩充，Linux系统核心可以支持十多种文件系统格式，最常用的包括ext、ext2、ext3、ext4、xfs等。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
当使用RAID阵列的vSphere单机虚拟机化服务器因物理故障无法启动时，需要通过软件对RAID阵列上数据进行重组，对VMFS文件系统中的虚拟机文件进行提取，本教程可能是目前全网唯一不使用商业软件的可行恢复方案。
NTFS分区有2T大小的MBR和GPT分水岭，同时NTFS的默认块大小4096还有个分区最大16T的分水岭，腾讯云单个云盘最大32000GB，块大小4096的话，超过16T的部分无法使用，因此在最初初始化一块新盘时就该一劳永逸解决问题，即分区时把块大小设置为8192即可规避最大16T的限制（8192的块大小下，最大分区是32T=32*1024＞32*1000，是涵盖了32000GB的）。
移动硬盘是我们常用的数据存储工具，它为我们提供了方便的数据传输和备份方式。但是，有时候我们需要将移动硬盘进行分区，这样可以更好地组织和管理数据。今天和大家分享一下如何给移动硬盘分区，介绍两个方法，并提供详细的图文步骤和实用的技巧。
随着技术的发展，1T固态硬盘已经成为许多用户升级电脑存储时的首选。由于其快速的读写速度和耐用性，固态硬盘正在逐渐替代传统的机械硬盘。在选择和使用固态硬盘（SSD）时，许多用户都会遇到一个问题：要不要给固态硬盘分区？尤其是对于1TB的固态硬盘，分区是否真的有必要？本文将详细探讨这个问题，分析为什么不建议将1TB固态硬盘进行分区，并提供一些实用的建议和注意事项。
1.环境：DELL SC4020网络存储+hyper-v集群 2.使用存储管理软件，连接存储至管理控制台 3.选择“存储”——>“创建卷” 4.根据实际需求进行名称、空间大小配置 5.卷创建完成后，选中该卷，再选择“将卷映射至服务器”——>选择hyper-v集群name 6.映射完成后，查看该卷的映射状态，是否接通 7.连接至hyper-v集群，在磁盘管理中找到存储中划分的卷 8.将该磁盘进行联机、初始化（初始化为GPT格式）、创建卷 9.创建卷时，选择不分配驱动器或驱动器路径 10.在故障转移集群管理器中：存储——磁盘——添加磁盘，识别到上步骤添加的磁盘 11.磁盘添加完成后，在集群磁盘管理界面选中该磁盘，右键：添加到集群共享卷 12.添加完毕后，可查看到该磁盘的详细路径 13.在集群中创建虚拟机，虚拟机存储的路径选择到步骤12的磁盘路径 14.在给虚拟机分配存储空间时，创建虚拟硬盘——位置，该位置选择步骤12的磁盘路径 15.如该虚拟机的磁盘空间计划分配在2T以上，则在创建虚拟机时，应先给一块虚拟硬盘用于安装系统，在虚拟机创建成功后再在该虚拟机设置中：IDE控制器——硬盘驱动器——添加——新建虚拟硬盘，分配一块虚拟硬盘，再进到虚拟机中，将该硬盘进行分区格式转换为GPT 16.因windows server 2012系统无法在GPT分区格式的硬盘上安装，硬盘默认为MBR格式，当系统安装好后，如果硬盘剩余的空间大于2T，则分区只能最大分出2T的空间（包括系统盘空间），造成剩余空间无法被使用。
我们使用的开发板是 R128-Devkit，需要开发 C906 核心的应用程序，所以载入方案选择 r128s2_module_c906
1024是程序员的狂欢节。基于二进制的原理，程序员通常会把1024当做一个整数而不是1000。程序员这个行业处理“bit”，当然这个行业“苦逼”，这也让我轻松地记住了一个单词——bitter。bitter的意思就是“苦的”，bit后面加er后缀，是人，这里只是会意记单词。
数据隐私防火墙的用途很简单：存在以防止Power Query无意中在源之间泄露数据。
默认分区空间只有10G，我买了100G的磁盘空间，需要把剩余的空间全部用起来。上面命令显示的 vtbd0 是硬盘的名称。
Apache Hudi除了支持insert和upsert外，还支持bulk_insert操作将数据摄入Hudi表，对于bulk_insert操作有不同的使用模式，本篇博客将阐述bulk_insert不同的模式以及与其他操作的比较。
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工大学的Gisbert Schneider等人的关于几何深度学习的综述《Structure-based Drug Design With Geometric Deep Learning》。
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