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6.824 2020 视频笔记一:绪论

Labs:四个实验 lab1:MapReduce lab2:Raft 容错 lab3:K/V server use Raft lab4:Shared K/V based on lab3 分布式系统巨难调试...课程内容 本课程旨在学习支撑应用的基础设施抽象(abstraction),包括 Storage,存储,一个很直接并常用的抽象;如何构建多副本、容错、高性能分布式存储系统。...在多副本系统实现强一致性代价十分高昂,需要进行大量的通信。简单说两种方法: 每次更改同时写到所有副本 每次读取都去读所有副本,使用具有最新时间戳的数据。...GFS 可以简单理解为,一个将大文件拆为一个个小的 64M 的块分散到不同机器上网络文件系统。...网络开销 为了尽量绕开当时的主要瓶颈(网络传输),Google 做了一系列优化,包括 GFS 和 MR 跑在一个集群上,以减少读取和写入数据的网络传输。

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C#读取“我的文档”等特殊系统路径及环境变量

如果指定系统的特殊文件夹存在于用户的计算机上,则返回到该文件夹的路径;否则为空字符串(" ")。...如果系统未创建文件夹、已删除现有文件夹或者文件夹是不对应物理路径的虚拟目录(例如“我的电脑”),则该文件夹不会实际存在。...参考二:C#打开桌面等特殊系统路径 不同的操作系统,桌面的路径不尽相同,而且随着用户安装位置的不同也不同。 C#可以从Windows注册表读取得到用户的特殊文件夹(桌面、收藏夹等等)的位置。...中读取系统的环境变量、我的文档路径、桌面路径等 1 直接System.Environment.GetEnvironmentVariable["变量名"]; 比如得到计算机名、程序文件夹等 [sourcecode...读取系统的环境变量 using System;using System.Collections; class ForeachApp{    public static void Main()    {

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    分布式文件系统:JuiceFS 技术架构

    /docs/zh/assets/images/juicefs-arch-new-ab6339cb1408945cc9b70dc091c523c5.png)] JuiceFS 客户端(Client):所有文件读写...成为一个强一致性的高性能分布式文件系统。...Chunk 的存在是为了对文件做切分,优化大文件性能,而 Slice 则是为了进一步优化各类文件写操作,二者同为文件系统内部的逻辑概念。Slice 的长度不固定,取决于文件写入的方式。...正是这样的分离设计,让 JuiceFS 文件系统得以高性能运作。...数据流如下图所示: 但是对于大文件随机读场景,预读的用途可能不大,反而容易因为读放大和本地缓存的频繁写入与驱逐使得系统资源的实际利用率降低,此时可以考虑用 --prefetch=0 禁用预读。

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    .NET 6+WPF+MVVM调用摄像头进行识别

    运行模型不匹配后程序直接崩 四、代码 代码中加载模型 在MainViewModel中调用RegisterYoloModel函数即可 代码中识别 PlayCamera为视频检测函数 首先通过Opencv读取画面内容然后转成流的形式...然后再将流转换成yolov5所需要的图片进行检测, 最后检测出再用Opencv画框,再将所得的Mat通过BitmapSourceConverter类转换为Image控件所需要的 五、结尾 该工程为半成品,LAB...界面展示 推荐阅读: 推荐一个基于 .NET 开发的开源工作流项目 推荐一个使用 .NET 和 Angular 开发的在线任务管理工具 基于.NET的强大文件格式开源转换工具 字符串 --- 不可变性与驻留池...Dotnet工具箱:开源、免费的纯前端工具网站,带你探索10大工具分类和73个实时在线小工具 .NET高性能开发-位图索引

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    人脸识别等海量小文件场景,需要怎样的存储?

    海量小文件,存储大烦恼 海量小文件体量庞大,但目前的文件系统包括本地文件系统、分布式文件系统都是匹配大文件场景的。...可是我们知道,当前主流的文件系统基本都是面向大文件设计的,在海量小文件的情况下,因为必然会产生更大数量级的元数据,这会放大文件系统扩展性差、检索效率低的问题。...I/O访问流程复杂的问题 传统的文件系统在文件读写的时候流程过于复杂,在读取一个文件的时候,需要产生多次IO。...例如对于Linux系统读取文件的时候,至少需要先读取文件目录元数据到内存,紧接着把文件的索引节点(inode)装载到内存,最后再读取实际的文件内容,在访问数据过程中会多次读取元数据,效率极低。...(深信服EDS中国泰尔实验室测试内容及结果) 笔者还了解到,深信服EDS在处理海量小文件时呈现出的高性能,是通过软件机制和优化来最大程度发挥硬件长处、激发硬件潜能,最终实现用更低成本的硬件平台,也能够获得高性能

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    文件传输的三重挑战与解决方案

    ★ 挑战二:能否满足海量文件高性能需要? 聚焦“高性能”,需要使用符合高性能要求的信创产品,保障迁移到信创环境后系统的良好运行,性能满足业务高并发需求,以及后续业务连续增长对性能提升的要求。...三重挑战集中体现了文件传输信创工作中的重中之重,是如何构建高性能、安全可控的大文件传输平台,护航从原有架构平滑地全面迁移到信创架构,并满足业务性能以及不断增长的需要,通过平滑迁移能力,无侵入式保障文件传输可靠运行...04 如何满足海量文件传输高性能需要: 针对信创环境深入优化 基于信创实践,体系化的文件传输迁移方案针对信创环境进行深入优化,以易用、高效、安全的分布式大文件传输平台,支持大文件传输、批量文件传输、SM4...(1)文件系统优化:针对IO密集型操作,应用异步IO方式优化文件系统读取效率。 (2)线程优化:针对 JDK优化线程池参数,最大程度发挥处理效率。...在信创工程向多行业拓展的趋势下,我们将融合典型案例经验,更深入地助力各类型客户构建高性能、安全可控的大文件传输平台,保障客户信创体系化迁移落地。

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    盘点分布式文件存储系统____分布式文件存储系统简介

    FastDFS 是一款类似Google FS的开源分布式文件系统,是纯C语言开发的。...,从集群主要提供读/备功能 不适合大文件的存储;不支持POSIX,通用性较低;不支持自定义目录结构与文件权限控制;通过API下载,存在单点的性能瓶颈;官方文档少,学习成本高 Lustre SUN C GPL...API下载,存在单点的性能瓶颈 GlusterFS Z RESEARCH C GPL V3 安装简单,官方文档专业化 适合大文件,小文件性能还存在很大优化空间 无元数据服务器,堆栈式架构(基本功能模块可以进行堆栈式组合...+ 安装简单 通常用来处理大文件(超过16M) 可以访问部分文件,而不用向内存中加载全部文件,从而保持高性能;文件和元数据自动同步 2、 特性对比 文件系统 数据存储方式 集群节点通讯协议 专用元数据存储点...追求高性能和高扩展性FastDFS,可以看做是基于文件的key value pair存储系统,称作分布式文件存储服务更为合适。

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    mongodb 内存引擎及配置

    存储非持久的数据 应用程序数据和系统数据,例如用户,权限,索引,副本集配置,分片群集配置等等 用于高性能读取 用于在副本集中的用来提供高性能查询的次要节点,可以从其他节点恢复数据,因此 内存引擎是不适用于副本集的主节点的...,这里需要注意 因为内存引擎的数据很容易丢失 例如 上面有说到,内存引擎适合高性能读取,没错,当客户端的请求是读操作的时候,尽可能的读取这个引擎所在的 mongodb,并且也不用担心这个引擎所在的...内存引擎关于配置上面没有什么特殊的,将上面 wiredTiger 引擎 的配置拿过来,将 engine 字段改成 inmemory 即可 GridFS 顺手在来看看 GridFS , 通过名字我们可以判别他是存储大文件的...GridFS 用作做大文件存储 我们在工作工程中,会使用 GridFS 存储大于16 MB的文件,GridFS 是用于存储和检索超过16 MB 的 BSON文档,如果一般数据量比较小的话,其实也用不到

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    Redis,MemCached,MongoDB 概述

    3) 性能同步: Redis支持将数据同步到多台从库上,这种特性对提高读取性能非常有益。...官网 ------------------------------------------------------- Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载...1) 事件处理 memcached使用libevent库,能在Linux、BSD、Solaris等操作系统上发挥其高性能。...2)数据存储 为了提高性能,memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中,因此重启memcached、重启操作系统会导致全部数据消失。...推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB,64位平台则非常大。

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    详解python中的pandas.read_csv()函数

    它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具,是数据科学、数据分析、机器学习等众多领域中不可或缺的工具之一。...高性能:Pandas在内部使用Cython或C语言编写,以提高性能,特别是在处理大型数据集时。 自动和显式的数据处理:Pandas能够自动处理大量数据,同时允许用户显式地控制数据处理的细节。...data_with_missing.csv', header=None) df = df.replace('', pd.NA) # 将空字符串替换为NA df = df.dropna() # 删除包含NA的行 3.4 读取大文件...对于大文件,可以使用chunksize参数分块读取: chunk_size = 1000 # 每块1000行 chunks = pd.read_csv('large_data.csv', chunksize...数据类型转换:在读取数据时,Pandas可能无法自动识别数据类型,这时可以通过dtype参数指定。 性能考虑:对于非常大的CSV文件,考虑使用分块读取或优化数据处理流程以提高性能

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    【深入浅出C#】章节 7: 文件和输入输出操作:文件读写和流操作

    数据共享:将数据写入文件后,其他应用程序或系统可以读取并共享这些数据,实现数据的共享和交流。 配置文件:许多应用程序使用配置文件存储用户设置和参数,以便在下次运行时使用。...数据库文件:数据库系统使用文件存储数据,使得数据可以跨程序访问和管理。...批量处理:尽可能地减少文件读写的次数,可以通过批量处理来提高性能。比如一次性读取多行或多块数据,然后再一次性写入到文件中。...将读取的数据暂时存储在缓冲区中,然后再将缓冲区的数据写入到文件中,可以减少频繁的IO操作,从而提高性能。 使用异步操作:对于大文件的读写,可以使用异步操作来实现并发读写,提高效率。...在C#中,我们可以使用文件流来进行文件读写操作,通过逐块读写和缓冲区技术,可以提高读写性能,尤其在处理大文件时尤为重要。

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    Apache Ozone和密集型数据节点

    Apache Ozone节点读取,从而实现线性性能,而文件大小不会造成任何性能问题,从而解决了对象存储中经常遇到的大文件问题。...将控制平面和数据平面分开,以实现高性能。支持从多个副本中快速读取 使用distcp等熟悉的工具,可以轻松地将HDFS中的数据迁移到Apache Ozone。...我们对产品进行了几项增强,以改进、扩展规模和提高性能,以处理每个节点的高密度。 标准基准 我们在此测试设置上对Impala TPC-DS性能进行了基准测试。...为了提高数据的持久性和可用性,重要的是应从硬件故障中快速恢复文件系统。...思科UCS C240 M5机架服务器提供高密度,成本优化的本地存储,并为对象存储,Hadoop和大数据分析解决方案提供了广泛的基础架构灵活性。

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    零拷贝并非万能解决方案:重新定义数据传输的效率极限

    大文件传输用什么方式实现?那针对大文件的传输,我们应该使用什么方式呢?让我们首先来观察最初的示例。当调用read方法读取文件时,进程实际上会被阻塞在read方法的调用处,因为它需要等待磁盘数据的返回。...因此,在这种情况下,应该使用直接I/O来绕过PageCache的缓存,以提高性能。需要注意的是,直接I/O绕过了PageCache,因此无法享受内核的两项优化。...于是,当我们需要传输大文件时,我们可以利用异步I/O和直接I/O的组合来实现无阻塞的文件读取。这种方式可以有效避免PageCache的影响,提高文件传输的效率。...这意味着在传输大文件时,Nginx将使用异步I/O和直接I/O的组合来实现无阻塞的文件读取,避免了PageCache的影响。...总结至此,我们的计算机基础专栏就结束了,不知道大家有没有发现,操作系统底层提供了丰富的解决方案来支持应用程序的复杂性和可扩展性。对于任何工作中遇到的问题,我们都可以从操作系统的角度寻找解决方法。

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    etcsecuritylimits.conf的相关说明

    通过ulimit -n命令可以查看Linux系统里打开文件描述符的最大值,一般缺省值是1024,对一台繁忙的服务器来说,这个值偏小,所以有必要重新设置linux系统里打开文件描述符的最大值。...-f  shell所能建立的最大文件,单位为区块。       -H  设定资源的硬性限制,也就是管理员所设下的限制。      ...系统调优     如前所述, ulimit -a 用来显示当前的各种用户进程限制。      Linux对于每个用户,系统限制其最大进程数。...为提高性能,可以根据设备资源情况,     设置各linux 用户的最大进程数,下面我把某linux用户的最大进程数设为10000个:  ulimit -u 10000       对于需要做许多...永久地,通过将一个相应的 ulimit 语句添加到由登录 shell 读取的文件中, 即特定于 shell 的用户资源文件,如:  1) 解除 Linux 系统的最大进程数和最大文件打开数限制:

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