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。
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
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
最好能提供更多的细节，比如ubuntu版本号，u盘品牌及具体型号和容量，u盘格式化成了什么文件系统，大文件大致是多大，你过了多久忍不住拔掉的，usb口是2.0的还是3.0的，等等等等
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。
#1 - 错误: 设备上无剩余空间 当你的类UNIX系统磁盘写满了时你会在屏幕上看到这样的信息。本例中，我运行fallocate命令然后我的系统就会提示磁盘空间已经耗尽： $ fallocate -l 1G test4.imgfallocate: test4.img: fallocate failed: No space left on device 第一步是运行df命令来查看一个有分区的文件系统的总磁盘空间和可用空间的信息： $ df 或者试试可读性比较强的输出格式： $ df -h 部分输出内容： Fi
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。
会生成一个1000M的test文件，文件内容为全0（因从/dev/zero中读取，/dev/zero为0源）。
本文包含: 磁盘及分区管理、文件系统管理、磁盘配额管理、文件系统维护 1. 磁盘及分区管理 查看磁盘设备列表命令 fdisk 查看当前计算机中的磁盘设备及分区列表 # fdisk -l 查看磁盘设备命令 hdparm 参数 I：显示硬盘提供的硬件信息 T：评估硬盘从快速缓存中读取数据的速度 t：评估硬盘从缓冲区中读取数据的速度 磁盘分区工具 fdisk 常用命令 d：删除分区 l：查看分区类型列表 n：添加新分区 p：打印当前分区列表 q：不保存已更改的内容并退出 t：修改分区类型 v：验证分区表 w：
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？
随着云计算、移动通信、IoT的发展，传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限，对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次，由于对象存储的分布式存储的特点，天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景，如备份、归档、文件共享等。
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。
伙伴们，开始本文之前给大家说个事情：由于最近坚持更新公众号文章，向大家推送学习内容，居然收到了微信客服的致电和来信，给开通了留言功能。有点小小的意外和开森！以后发布的文章大家就可以随时留言，希望大家多多留言提出宝贵意见哦！！！
存储，是我们码农每天都要打交道的事情，而当我们面对RAID，SAN，对象存储，分布式数据库等技术的时候，又往往似是而非，存储成了我们熟悉的陌生人。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
**MooseFS(MFS)** **Ceph** **GlusterFS** **Lustre** **Metadata server** 单个MDS。存在单点故障和瓶颈。 多个MDS，不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展，不存在瓶颈。 无，不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。 双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展，存在瓶颈。 **FUSE** 支持 支持 支持 支持 **访问接口** POSIX POSIX POSIX POSIX/MPI **
随着数据量的不断膨胀，无论是为了扩展存储容量、安全备份还是高效文件传输。外置硬盘都成为了Mac用户不可或缺的存储解决方案。然而，选择合适的硬盘格式是确保数据兼容性与访问便利性的关键一步。下面我们来看看Mac外置硬盘用什么格式，Mac外置硬盘不显示怎么办的相关内容。
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
ext：最早的文件系统，叫扩展文件系统。使用虚拟目录操作硬件设备，在物理设备上按定长的块来存储数据。
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）
已有云主机id 27b31829-326f-4029-a537-bb327303a32c
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O
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：
当我们在桌面创建一个新的空文件的时候，往往都是一个0字节的空文件，那么这个空文件在不在文件系统中呢？如果在，又是否起到了占位作用呢？
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如，使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件： 一个形象的认识： 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
在进行分布式文件存储解决方案的选型时，GlusterFS 无疑是一个不可忽视的考虑对象。作为一款开源的软件定义分布式存储解决方案，GlusterFS 能够在单个集群中支持高达 PiB 级别的数据存储。自从首次发布以来，已经有超过十年的发展历程。目前，该项目主要由 Red Hat 负责维护，并且在全球范围内拥有庞大的用户群体。本文旨在通过对比分析的方式，介绍 GlusterFS 与 JuiceFS 的区别，为您的团队在技术选型过程中提供一些参考。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是我们熟知的Hadoop分布式文件系统，是一个高容错的系统，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。HDFS以流式数据访问模式存储超大文件，将数据按块分布式存储到不同机器上，并被设计成适合运行在普通廉价硬件之上。本文根据Hadoop官网HDFS Architecture这一章节提炼而成，加上笔者自己的理解，希望能够帮助读者快速掌握HDFS。
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
国内，随着互联网的高速发展，因为各大通信公司的政策，造成了南电信北联通互通有局限性，再加上大小且质量参差不齐的运营商，在这特殊的氛围的互联互通下号称“八线合一”的机房开始崭露头角。互联网的广泛性使得网民分散在全国各地，由于全国地区的经济发展和互联网建设的不平衡，实际网民的体验往往受限于最后一公里的速度。在技术大喷井的年代，一些无聊或者有目的黑客攻击也开始涌现，无论是渗透还是DDoS攻击都非常频繁，时刻威胁着网站的安全…… 上述种种问题，作为应用服务提供商，我们要如何解决此类问题呢？归根结底就是要充分利用好C
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：
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，
删除文件想必是大家经常过的事，有些时候不小心删除了有用的文件就有点麻烦了。如果是删除文件到回收站，那么直接按住CTRL+Z 或者打开电脑里的回收站点还原项目就可以找回刚刚误删的文件了。
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统，说简单点，就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中，因为即使计算机断电了，磁盘里的数据并不会丢失，所以可以持久化的保存文件。
之前在进行对接存储项目的时候，对公司内部使用的文件系统进行了梳理，当前公司内部使用的文件系统有GlusterFS,FastDFS等，由于文件系统在海量小文件和高并发之下性能急剧下降，性能遭遇瓶颈，因此打算建设分布式对象存储平台。下面对市面上比较流行的非结构化文件存储产品进行相关整理和比较。
尤金·科岗和塔尔·利伯曼在Blackhat EU 2017上展示了一种称为"Process Doppelganging"的入侵检测规避技术，在这种方法中NTFS事务被用来创建一个包含我们的有效负载的虚拟文件，它用我们的有效负载创建一个新的NTFS内存段，然后回滚虚拟文件，使恶意软件只存在于内存中(我们新创建的部分)，然后这个部分可以被加载到一个新的进程中，并在伪装下执行，我们将在实际代码中看到这一点
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。
最近读微软一篇比较早的论文，Windows Azure Storage：A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency（一个带强一致性能力的高可用云存储服务。） windows azure storag 后面简称 WAS。WAS 支持多模存储，包括 Blobs（用户文件）、Tables（结构化数据）、Queues(消息传输）。 一、下面是 WAS 的架构，主要分三层： 从下到上分别讲： 1、Stream Layer： 这一
如果 root 密码忘记了，grub 的密码也忘记了，可以进救援模式将 /mnt/sysimage/boot/grub/grub.conf 文件里密码那行删了即可，或者直接修改 shadow 文件，直接把 root 密码删了，即可以使用 root 进行空口令登录了。
对于大文件来说，通过远程桌面拷贝是件麻烦的事情，虽然简单，但速度受限太多，不推荐使用。 我工作中对于大文件的拷贝，通过创建一个新的虚拟硬盘（VHD），再把大文件拷贝至虚拟硬盘中，最后附加到虚拟机上。
“映射”就是建立一种对应关系，主要是指硬盘上文件的位置与进程逻辑地址空间中一块相同区域之间一一对应。这种关系纯属是逻辑上的概念，物理上是不存在的，原因是进程的逻辑地址空间本身就是不存在的，在内存映射过程中，并没有实际的数据拷贝，文件没有被载入内存，只是逻辑上放入了内存，具体到代码，就是建立并初始化了相关的数据结构，这个过程有系统调用mmap()实现，所以映射的效率很高。
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;
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：
小编小文件存储用的一直是Mongodb，Tair和FastDFS风评一直很不错，最近1年Net界用的比较多的基本上都是FastDFS或者Mongodb（分布式图片服务器集群）。我也是今天才看到seaweedfs，小编挺看好的，Net和Go的项目混搭在中大型Net技术主线公司是越来越常见了~~~~ 最近拿一台双核1G的kvm vps搭建了一个图片的服务器，前面用百度云加速扛着，有了个专业图片存储及CDN的样子。每天还是有50W左右的PV，流量在30G左右。总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和
历史遗留问题。公司有一个古老的共享文件系统。权限的管理比较混轮也没有版本的管理。跟总办的同事商量了一下给他们迁移到了svn。文件大概有100多个G吧。搭建了一个svnmanager管理的svn系统。至于不用git或者其他的版本管理系统....是因为我觉得svn对于他们来说容易操作吧。
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