首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

服务器硬盘扩容是否能合并 云硬盘扩容方法

服务器硬盘扩容是否能合并?有的人可不敢轻易合并,就担心会造成数据丢失的现象,那么是否真的如此呢?...云服务器硬盘扩容是否能合并 对于云服务器硬盘扩容是否能合并这个问题,其实是完全可以实现的,而且操作方式很简单。首先建议大家做好数据备份,因为的确不排除会出现重要数据的可能性。...然后大家可以利用硬盘分区软件来进行分区扩容,之后再把分区进行合并,可以说期间最重要的事情就是备份了,尤其是重要的文件,但如果在云硬盘中并没有有价值的数据,可以直接合并。...云硬盘扩容方法 云服务器硬盘扩容是否能合并的答案很显然是肯定的,但注意事项也需要大家铭记,还有就是云硬盘扩容的方法,其实可以分为以下几种。...最后一种适合在自建的服务器环境里使用,多分区混合为一个分区后扩容。 以上就是关于云服务器硬盘扩容是否能合并的相关介绍,其实扩容的方式不局限于一种,而合并也不是在任何情况下都适合做的。

5.9K10

ZigBee On Windows Mobile—利用CF卡接口外扩

CF卡接口的用途可以有两个,即Storage和IO。通常我们用的CF卡,就是作为Storage来用的;但是,CF卡接口也可以作为IO来用的。...那么,我们的目的就很明确了,就是将CF卡接口作为IO,映射出一个串口,那样不就可以和我们的ZigBee模块进行通信了嘛。         ...CF卡接口转串口可以使用芯片来实现,那样的话,就需要自己画板子,调试,比较麻烦。目前,市场已经有现成的CF卡接口转串口设备可以买到。...图1:CF转串口和CF接口GPS设备示意图     那么,通信的问题解决了,电源问题如何解决呢?因为我们的ZigBee模块也是要供电才能工作的。...参考CF接口规范http://zhidao.baidu.com/question/51808984.html,原来CF卡接口也是提供了电源和地的。所以,我们只要使用CF卡接口提供的+5V电源就可以了。

679100

Druid 集群方式部署 —— 从独立服务器部署上合并到集群的硬件配置

如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话,例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器, 现在你希望将这个独立部署的服务器合并到集群的部署方式中的话...,下面的这部分内容将会帮助你完成这个切换和合并的过程。...从单独服务器部署的实例中找到 Coordinator 和 Overlord 进程的总计 heap 内存使用大小,然后在新的集群服务上选择硬件时候的 RAM 内存选择,需要有这 2 个进程合并 heap...在针对集群的部署中,如果能够使用多台服务器来部署数据服务器就更好了,因为这样能够让集群拥有更多的冗余来保障持续运行。...当针对数据服务器选择硬件的时候,你可以选择分裂因子 ‘N’,针对原始独立服务器部署的时候的 CPU/RAM 的数量除以 N, 然后按照除以 ‘N’ 后的结果来确定集群服务器的硬件要求。

92620

Hbase面试题(面经)整理

每台 HBase 服务器有一个 WAL,这台服务器上的所有表(和它们的列族)共享这个 WAL。你可能想到,写入时跳过 WAL 应该会提升写性能。...,但是合并后HFile大小如果大于设定的值,那么HFile会重新分裂。...关闭Compaction,在闲时进行手动Compaction 因为HBase中存在Minor Compaction和Major Compaction,也就是对HFile进行合并,所谓合并就是I/O读写,...的数据量分布不均匀时,比如CF1为100万,CF2为1万,则Region分裂时导致CF2在每个Region中的数据量太少,查询CF2时会横跨多个Region导致效率降低。...如果每个CF的数据分布均匀,比如CF1有50万,CF2有50万,CF3有50万,则Region分裂时导致每个CF在Region的数据量偏少,查询某个CF时会导致横跨多个Region的概率增大。

1.2K30

Hbase面试题总结(大数据面试)

与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。...② 确定当前将要写入的数据所对应的 HRegion 和 HRegionServer 服务器。...⑧ 当 Storefile 越来越多,会触发 Compact 合并操作,把过多的 Storefile 合并成一个大 的 Storefile。...的数据量分布不均匀时,比如CF1为100万,CF2为1万,则Region分裂时导致CF2在每个Region中的数据量太少,查询CF2时会横跨多个Region导致效率降低。...如果每个CF的数据分布均匀,比如CF1有50万,CF2有50万,CF3有50万,则Region分裂时导致每个CF在Region的数据量偏少,查询某个CF时会导致横跨多个Region的概率增大。

41210

掌握这几点,让你轻松搞定内存泄露、内存溢出!

因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患, 另外,下面会用到了两个工具:Processor Explorer、MAT...Windows服务器 1、找到 cpu 占有率最高的 java 进程号 PID:20260 2、根据进程号找到 cpu 占有率最高的线程号 双击刚刚找到的 java 进程 线程号:15900 ,转成十六进制...线程快照格式都是统一的,我们以一个线程快照简单说明下 "main" #1 prio=5 os_prio=0 tid=0x0000000002792800 nid=0x3e1c runnable 0x00000000025cf000...我们前面找到占 cpu 最高的线程号:15900 ,十六进制:3e1c ,用 3e1c 去快照文件里面搜一下 自此,找到问题 Linux服务器 排查方式与 Windows 版一样,只是命令有些区别...玩转的JVM内存模型的方法学会了嘛?是不是很 easy?

1.1K20

Hbase 基础面试题

为设置获取记录的列个数,默认无限制,也就是返回所有的列.每次从服务器端读取的行数,默认为配置文件中设置的值. 9....2、Major 操作是对 Region 下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作,最终的结果是整理合并出一个文件。 14. 简述 Hbase filter 的实现原理是什么?...每台 HBase 服务器有一个 WAL,这台服务器上的所有表(和它们的列族)共享这个 WAL。你可能想到,写入时跳过 WAL 应该会提升写性能。...的数据量分布不均匀时,比如CF1为100万,CF2为1万,则Region分裂时导致CF2在每个Region中的数据量太少,查询CF2时会横跨多个Region导致效率降低。...如果每个CF的数据分布均匀,比如CF1有50万,CF2有50万,CF3有50万,则Region分裂时导致每个CF在Region的数据量偏少,查询某个CF时会导致横跨多个Region的概率增大。

98330

Git 合并多个 commit,保持历史简洁

: -i(--interactive):弹出交互式的界面进行编辑合并 [commitid]:要合并多个版本之前的版本号,注意:[commitid] 本身不参与合并 指令解释(交互编辑时使用): p, pick...查看 log 记录,使用git rebase -i选择要合并的 commit 编辑要合并的版本信息,保存提交,多条合并会出现多次(可能会出现冲突) 修改注释信息后,保存提交,多条合并会出现多次 推送远程仓库或合并到主干分支...add redis script fe4bbcb Initial commit 编辑要合并版本 # 指定要合并版本号,cf7e875 不参与合并,进入 vi 编辑器 $ git rebase -i cf7e875...update clear-logs.sh pick 1693a6f update clear-logs.sh version pick 8c8f3f4 update website # Rebase cf7e875.....291e427 onto cf7e875 (10 commands) # # Commands: # p, pick = use commit # r, reword = use commit, but

114.1K22

HBase原理

Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & qualifier列:     – HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema) 定义的一部分预先给出。...如create ‘test’, ‘course’;     – 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,...       hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独的一个storefile       – 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并...(minor、 major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作 (majar),        形成更大的storefile。       ...– 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region 分割为两个,并由hmaster分配到相应的regionserver服务器,实现负载均衡。

62320

BIRCH算法全解析:从原理到实战

在BIRCH算法中,每一个簇用一个CF向量进行描述。这个CF向量是簇中所有数据点的CF向量的和。 簇的合并和分裂 当一个新的数据点加入CF树时,会寻找距离最近的簇并尝试合并。...如果合并后的簇满足一定的条件(例如,半径不超过某一阈值),则合并成功。否则,簇将分裂为两个或多个小簇。 BIRCH的时间复杂度和空间复杂度 BIRCH算法的一个主要优点是其高效性。...---- 三、BIRCH算法的技术细节 本节将详细探讨BIRCH算法的内部工作机制,包括CF树的构建、数据点的插入、簇的合并与分裂等。为了更好地理解这些概念,每一个定义后都会举出具体的例子。...CF树的构建 节点和叶节点 CF树由多个节点组成,其中最底层的节点被称为叶节点。每一个节点都包含一定数量的簇特征(CF向量)。 示例: 考虑一个包含三个簇的简单数据集。...簇合并和分裂 如前所述,数据点插入后,可能需要合并或分裂簇以满足阈值约束。 示例: 继续上面的例子,如果(C1)的新半径超过了阈值10,那么(C1)可能会被分裂为两个新的簇。

29320
领券