sudo dnf install nc pv 在 Debian、Ubuntu、Linux Mint 上： $ sudo apt-get install netcat pv 现在让我们看看如何在两个系统之间快速复制大文件 tar cf - *会将当前工作目录中的所有内容复制到目标系统，并在另一端提取文件。 注意：在 RHEL、CentOS 系统上，使用nc而不是netcat，如下所示。 你需要使用du -h <filename>命令手动检查两个系统上的文件大小。如果目标系统中的文件大小与源系统中的相同，则可以假设文件传输过程已完成并按CTRL+C退出命令。 在 Unix 中的两个系统之间快速传输大文件 在 Unix 操作系统上，netcat被称为 nc。 因此，要通过网络在系统之间复制大文件，命令将是： 在目标系统上： # nc -l 7000 | pv | tar -xpf - 在源系统上： # tar -cf - * | pv | nc 192.168.1.105
小文件复制时使用File.Copy()方法非常方便，但在程序中复制大文件系统将处于假死状态（主线程忙于复制大量数据），你也许会说使用多线程就可以解决这个问题了，但是如果文件过大，没有显示复制时的进度就会让用户处于盲目的等待中 下面的示例使用文件流分块形式复制文件解决这个问题,但发现块的大小选择很关键且速度好像还是没有直接使用Windows中自带的复制速度快： 显示源代码 using System; using System.Collections.Generic private void btnFrom_Click(object sender, EventArgs e) { //使用打开文件对话框指定要复制的源大文件 /实例化一个线程，使用Lambda表达式初始化对象 Thread t = new Thread(() => { //单次复制时块的大小 to.Flush(); } } } 问题：我试过单次复制时块的大小sectionSize取值与复制的速度有很大的关系，不知道有那位能告诉我怎样才能计算出每次
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大文件分块 一般常用的web服务器都有对向服务器端提交数据有大小限制。超过一定大小文件服务器端将返回拒绝信息。当然，web服务器都提供了配置文件可能修改限制的大小。 针对iis实现大文件的上传网上也有一些通过修改web服务器限制文件大小来实现。不过这样对web服务器的安全带了问题。攻击者很容易发一个大数据包，将你的web服务器直接给拖死。 现在针对大文件上传主流的实现方式，通过将大文件分块。比如针对一个100M文件，按2M拆分为50块。然后再将每块文件依次上传到服务器上，上传完成后再在服务器上合并文件。 如： XML/HTML Code复制内容到剪贴板 file.slice(0,1000); file.slice(1000,2000); file.slice(2000,3000); 当然最好是存在分布式文件系统中，目前看下来放到Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个不错的好方案。
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。 创建虚拟硬盘 进入你的操作系统(比如Windows Server 2008 R2)，打开磁盘管理，如下图所示： ? 点击磁盘管理，创建VHD并选择存储的位置和虚拟硬盘大小: ? 运行向导完毕后，然后打开它，并把大文件复制进去即可，可以看到我已经成功创建了一个10G的硬盘 ? 最后，分离虚拟硬盘 ?
存储文件的metadata，运行时所有数据都保存到内存，整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小 一个Block在NameNode中对应一条记录（一般一个block占用150字节 处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。 因此Hadoop建议存储大文件 数据会定时保存到本地磁盘，但不保存block的位置信息，而是由DataNode注册时上报和运行时维护（NameNode中与DataNode相关的信息并不保存到NameNode 此时NameNode就会将该节点的数据（从该节点的复制节点中获取）复制到另外的DataNode中 数据可以毁坏 无论是写入时还是硬盘本身的问题，只要数据有问题（读取时通过校验码来检测），都可以通过其他的复制节点读取 ，同时还会再复制一份到健康的节点中 NameNode不可靠 常用命令 从本地文件系统复制文件到 HDFS @ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -copyFromLocal
二、具体操作 首先，git仓库中删除历史大文件分为以下步骤： 查找大文件id→根据id查找大文件所在的路径→删除文件→删除文件的历史记录→提交→清除本地缓存 （我按照我的理解总结的，不知道是不是对的，如果有错误的话 则命令为： $ git rev-list --objects --all | grep 273c3734ffbe8df3092e8409f41f895b190612ee 结果如下： image.png 复制 清除本地缓存 $ rm -Rf .git/refs/original $ rm -Rf .git/logs/ $ git gc $ git prune 做完这一步查看仓库大小 image.png Gitee overwriting the backup with -f 并告知所有组员，push 代码前需要 pull rebase，而不是 merge，否则会从该组员的本地仓库再次引入到远程库中，导致仓库在此被 Gitee 系统屏蔽 image.png 然后，去仓库数据统计刷新一下仓库大小即可，大功告成！
1019 NTFS稀疏文件的概念如下: NTFS 5对稀疏数据（即存在较大连续0数位区域的数据）的处理是通过创建无需为每一字节（而这些字节又是文件最终将包含的）而实际占用磁盘空间的大文件来节省磁盘空间并提高磁盘性能的 管理员或应用程序能够使用新的、由用户控制的文件系统属性将包括较大连续0数位区域的文件标记为稀疏文件，而NTFS接着就将物理空间仅分配给那些有意义的数据（即那些将被事实写入的部分）。 例如，如果一个42GB大小文件已被标记为稀疏文件，则其数据将只被写入该文件的前64KB和后64KB中，这样，NTFS只占用了128KB的磁盘空间，尽管从另一方面来看，该文件仍象一个42GB大小的文件那样发挥着作用 以新的用户控制文件系统属性来指示的文件利用了这一特性。NTFS剥离稀疏数据流，在分配时仅维护有意义的数据。 在文件访问中，文件系统分配实际的数据，剥离零数据。 这就使应用程序不必处理由文件系统产生的大量零数据流，并能够使用稀疏数据流以高效方式复制或移动大文件。
DataNode：负责提供来自文件系统客户端的读写请求，执行块的创建，删除等操作。 2.2 文件系统命名空间 HDFS 的 文件系统命名空间 的层次结构与大多数文件系统类似 (如 Linux)， 支持目录和文件的创建、移动、删除和重命名等操作，支持配置用户和访问权限，但不支持硬链接和软连接 NameNode 负责维护文件系统名称空间，记录对名称空间或其属性的任何更改。 HDFS 将每一个文件存储为一系列块，每个块由多个副本来保证容错，块的大小和复制因子可以自行配置（默认情况下，块大小是 128M，默认复制因子是 3）。 ? 3.3 大文件支持 HDFS 适合于大文件的存储，文档的大小应该是是 GB 到 TB 级别的。
其实设计一个系统我们要考虑到它的应用场景，然后对它的功能和特性进行设计，做出取舍。 大文件 or 小文件，文件系统适合大文件还是小文件存储，如何提供I/O效率。 数据高可用 or 空间利用率，通过复制副本技术提高数据可用性必然会降低空间利用率，应该如何取舍。 首先，它屏蔽了文件的概念，如果你存一个超大的文件，文件的大小大于你任何一个单个磁盘的大小，在HDFS中会把你的文件切割成多个数据块，存储到不同机器的不同磁盘中。 NameNode 这个对应前面的疑问“是否有元数据服务”，在HDFS中NameNode就起着元数据管理服务的作用，它管理着整个文件系统的命名空间，维护着文件系统树详情并对其持久化。 HDFS通过备份副本的方式实现可靠性，Hadoop2缺省的数据块大小为128M，复制因子为，默认的备份副本的分布位置与机架和节点有关。
BFT Agent（传输代理节点）：大文件传输任务的执行单元，Agent部署在一台独立服务器上运行，监控指定的本地文件系统，它可以发送和接受来自Agent或者其他文件数据源的文件。 作为整个系统的首脑BFT Server就存在单点故障的隐患，例如网络故障、设备故障的，这都造成BFTServer无法正常服务，随之而来的就是整个系统立刻停滞无法正常工作。 ? 文件传输系统针对性较强，为了达到多个BFTServer之间数据的一致性，将少量用于共享的数据存储在Key-Value数据库中，减少BFTServer之间复制，达到数据一致性。 ? 因为网络和应用层面存在数据缓冲区，所以文件传输的断点是按照接收方存储到文件系统中的实际大小为准，在建立传输会话时由接收方提供给发送方，这样发送方就能准确定位断点。 4、消息优化 ? 如果使用Protobuf只能产生byte[]，这样会出现内存复制和GC过程。
这就需要将磁盘中的多个小的溢写文件合并成一个大文件，如图中”(3)”部分所示。注意，合并后的大文件已经进行了分区，每个分区内进行了排序，该大文件就是Map任务的输出结果。 复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个。 这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作 如果map输出很小，则会被复制到Reducer所在节点的内存缓冲区，缓冲区的大小可以通过mapred-site.xml文件中的mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 当完成复制map输出，进入sort阶段。这个阶段通过归并排序逐步将多个map输出小文件合并成大文件。最后几个通过归并合并成的大文件作为reduce的输出。
传统 I/O 的工作方式是，数据读取和写入是从用户空间到内核空间来回复制，而内核空间的数据是通过操作系统层面的 I/O 接口从磁盘读取或写入。 (int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count); 它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度 所以，传输文件的时候，我们要根据文件的大小来使用不同的方式： 传输大文件的时候，使用「异步 I/O + 直接 I/O」； 传输小文件的时候，则使用「零拷贝技术」； 在 Nginx 中，我们可以用如下配置 ，来根据文件的大小来使用不同的方式： location /video/ { sendfile on; aio on; directio 1024m; } 当文件大小大于 在 Nginx 里，可以通过配置，设定一个文件大小阈值，针对大文件使用异步 IO 和直接 IO，而对小文件使用零拷贝。
4.2 Binlog 复制 FastDFS 文件同步采用binlog异步复制方式，Storage Server 使用binlog文件记录文件上传、删除等操作，根据Binlog进行文件同步。 FastDFS 默认创建大文件为 64M，大文件可以存储很多小文件，容纳一个小文件的空间叫slot，solt 最小256字节，最大16M。小于256字节当256字节存储，超过16M文件单独存储。 】：文件扩展名 【alloc_size】：文件大小与size相等 【id】：大文件ID如000001 【offset】：文件内容在trunk文件中的偏移量 【size】：文件大小。 FastDHT 是一个键值对的高效分布式hash系统，底层采用Berkeley DB 来做数据库持久化，同步方式使用binlog复制方式。 七、总结 FastDFS 真正意义上只是一个管理文件的系统（应用级文件系统），比如管理上传文件、图片等。并不像系统磁盘文件系统NTFS或者FAT 等这种系统级文件系统。
大文件上传前言 为了方便大家阅读和理解，我将以单个大文件上传为例，先简单描述下思路。 对大文件先通过slice进行切片 核心是利用 Blob.prototype.slice 方法 createFileChunk接收两个参数 dataSource:所上传的File大文件，size：每个分片大小 obj.keys = arr; fileChunkList.push(obj); this.setState({fileChunkList}) }; 复制代码 formData, onProgress: this.createProgressHandler(data, hash), }); }; 复制代码 单个大文件上传感觉其实并不复杂，知道它的大致思想再去扩展多文件排队上传，断点续传，记录每个文件的进度条、总进度条甚至每个分片的进度条，还要考虑暂停的时候，由于onProgress是实时监听进度条的，当分片上传了百分之
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。 大规模数据集：HDFS对大文件存储比较友好，HDFS上的一个典型文件大小一般都在GB至TB级。 一次写入多次读取：HDFS数据访问特点之一，文件经过创建、写入和关闭之后就不能够改变。 Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求，并在Namenode的统一调度下执行数据块的创建、删除和复制。 4 数据块与副本机制 HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。 它将每个文件存储成一系列的数据块，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。为了容错，文件的所有数据块都会有副本。每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。 Namenode全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。接收到心跳信号意味着该Datanode节点工作正常。
type：有 soft，hard 和 -，soft 指的是当前系统生效的设置值。hard 表明系统中所能设定的最大值。soft 的限制不能比har 限制高。 resource： core - 限制内核文件的大小 date - 最大数据大小 fsize - 最大文件大小 memlock - 最大锁定内存地址空间 nofile - 打开文件的最大数目 rss - 最大持久设置大小 stack - 最大栈大小 cpu - 以分钟为单位的最多 CPU 时间 noproc - 进程的最大数目 as - 地址空间限制 maxlogins - 此用户允许登录的最大数目 你可以把下面这行代码复制粘贴到终端里执行测试一下是否需要限制 :(){ :|:; }; : 例如我的： * soft core 0 * hard rss 102400 truth soft cpu 10 同时编辑 sudo gedit /etc/pam.d/login 加入 #禁止调试文件 session required /lib/security/pam_limits.so 系统重启后可尝试
为了对分布式系统的数据可靠性作一个量化估算，进一步分析得到影响存储数据可靠性的因素主要有： N：分布式系统磁盘的总数，可以很直观理解，磁盘的数量是和可靠性强相关，N的大小与数据的打散程度有很大关系。 ，在分布式存储系统当中比如对象存储和文件存储当中，还有一种方式可以根据系统的可靠性和可用性进行调整系统CopySets的数量，就是在随机放置情况下，使用小文件合并成大文件的存储策略，可以通过控制大文件的大小从而控制每个磁盘上大文件的数量 ，比如100G一个文件，8T盘上的最大文件存储数量也就是8T/100G = 80个文件，也就是说一个8T的盘的数据最多打散到了80块其它的盘上，对于集群盘远大于80的系统显然也能够很好的控制一个数据盘的数据打散程度 因此，在磁盘上的分片是随机打散的情况下，CopySets数量可以量化为以下公式： 其中，P为磁盘的容量，B为分片大小，N为系统磁盘的数据，R为副本数。80%为使用率。 ； R：副本数； Z：磁盘的存储总空间； B：分片或者Block的大小，小文件合并成大文件的最大Size。
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