说明： 0. NAND Flash这块经常有人咨询，这里发布一个完整的解决方案，支持擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护。 早期的时候我们是用的自己做的NAND算法，支持滑块管理，擦写均衡，实际测试效果不够好，容易出问题，所以放弃了。 1. 此例子仅支持MDK4.74版本，因为RTX，RL-FlashFS，RL-USB都是来自MDK4.74的安装目录，使用MDK4.74才是最佳组合。 2. RL-FlashFS本身支持擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护。其中使用掉电保护的话，请开启配置文件中的FAT Journal。 3. 在前几年的时候，有客户反应使用RL-FlashFS写入文件多后会写入越来越慢，原因是没有正确配置，加大文件名缓冲个数即可。 4. 当前使用的短文件名的库，使用长文件名的话请更换为长文件名的库，也在MDK的安装目录里面。 5. RL-FlashFS是FAT兼容的文件系统，也就是说可以在window系统上面模拟U盘，提供的程序代码已经做了支持。 6. RL-FlashFS的文件名仅支持ASCII，不支持中文，这点要特别注意。 7. 首次格式化后使用，读速度2.3MB/S左右，写速度3.2MB/S左右，配置不同的文件系统缓冲大小，速度有区别。 8. RL-FlashFS的函数是标准的C库函数，跟电脑端的文件系统使用方法一样。 9. RL-FlashFS与FatFS的区别，FatFS仅是一个FAT类的文件件系统，擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护都不支持。 这些都需要用户自己去实现。 10. UFFS，YAFFS这两款文件系统是不兼容FAT的，也就是无法在Windows端模拟U盘。 当前NAND的配置如下：
SDMMC接口的全称叫SD/SDIO MMC card host interface，SD/SDIO MMC 卡 主机接口，通俗的来说，就是这个接口支持SD卡，支持SDIO设备，支持MMC卡。
FatFs是用于小型嵌入式系统的通用FAT/exFAT文件系统模块。FatFs模块是按照ANSI C (C89)编写的，完全独立于磁盘I/O层。因此它是独立于平台的。在资源有限的情况下，可以集成到小型微控制器中，如8051、PIC、AVR、ARM、Z80、RX等。这里也提供了用于微型微控制器的Petit FatFs模块。
今天是过年放假的第一天(一共16天年假)，但是说实话放不放假对我们做技术的人来说有放跟没放其实区别不大，因为自驱力是我们维持自身实力和饭碗的根本，16天的假期可以做很多事情学不少东西了，唯一的区别是终于可以好好睡个觉了，然后睡醒接着干就完了！想着小熊派板子上带了一个QSPI，有8MB的存储空间，那可不能浪费了呀！之前写的那些开源项目的图片资源其实放在这上面的，如何实现呢？方法如下：
目录 学习目标 运行结果 文件系统 常用系统 FATFS 特点 结构图 移植步骤 disk_initialize disk_status disk_read disk_write disk_ioctl get_fattime 代码 总结 ---- 学习目标 我们要来介绍的是FATFS文件系统，这是一个为嵌入式设计的文件系统，甚至8051系列也可以使用，好了，我们开始介绍吧！ 运行结果 📷 文件系统 负责管理和存储文件信息的软件机构称为文件管理系统，简称文件系统。
在早期的嵌入式系统中，需要存储的数据比较少，数据类型也比较单一，往往使用直接在存储设备中的指定地址写入数据的方法来存储数据。然而随着嵌入式设备功能的发展，需要存储的数据越来越多，也越来越复杂，这时仍使用旧方法来存储并管理数据就变得非常繁琐困难。因此我们需要新的数据管理方式来简化存储数据的组织形式，这就是文件系统的由来。
完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第88章 STM32H7的SDMMC总线应用之SD卡移植F
硬件包含: 一块STM32F103ZET6系统板、一个SPI接口的SD卡卡槽模块、一张SD卡
1.固件升级演示： 固件升级在第三个界面，已经提前把待升级的固件和图片bin文件放在了SD卡里，升级前软件版本为V1，升级后软件版本为V2，并且更改了表盘，升级完成后，会记录升级的时间，详细请看视频演示：
上一篇我们已经在QSPI FLASH上支持了fatfs文件系统：这次我们继续在该代码上支持SD卡文件系统，ST官方在维护CubeMX上对多个硬件驱动的fatfs兼容性做得非常好，所以还是用STM32CubeMX来配置就可以了：
最近使用FATFS读写NANDFLASH，研究了一下小型文件系统的中的簇和扇区的具体含义，簇是文件系统使用的单位，扇区是物理介质（FLASH）使用的单位。
等等其它关键的参数，最常用的存储方法是基于xxx.ini的文件形式来进行存储，ini文件是什么在以往的文章中也有相应的介绍。
该SDK提供了用于在AB153x SOC中创建应用程序的API。每个API的详细信息都可以在相应的部分中找到。
以前经常听别人说上某多或者某宝买便宜U盘的时候发现被坑，比如一个U盘大小是4GB，买回来到了手上插上PC端电脑显示也是4GB，但是真正用的时候发现并没有那么多，可能就只有那么几百MB的大小，甚至是几MB的大小，这些商家为了利益便会使用这样投机的方法，其目的是榨取用户的金钱；因此这样的商家真的很无良。当然不止是U盘可以这么来造假，其实市面上很多产品存储部分为了满足招标参数可能也会这么来搞， 那么这种手段是怎么来实现的呢？我们简单的用SPI_FLASH来模拟一下，揭露无良商家的丑陋的一面：
但是怎么看怎么都觉得界面不爽，单纯显示文字的方式实在是太单调了，如果想要显示颜色丰富的图片，MCU资源受限又很难直接在程序中直接定义图片大数组。
再次感谢沁恒官方寄送的这块 CH32V103 开发板，集成了仿真下载器，集成了USB转串口，还兼容了Arduino接口，使用起来很方便。
2、调用LCD显示QSPI FLASH文件系统(fatfs)中的Bmp图片进行显示
哔哩哔哩视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Y64y1f7Ji/代码资料链接：https://download.csdn.net/download/mbs520/13510169 百度网盘资料链接：https://pan.baidu.com/s/1NHRFNa8Qn7M286kv4WnHKA 提取码：abcd 电子小说阅读器v1.2版本：修复闪屏，导入图书失败等BUG https://download.csdn.net/download/mbs520/85055345 取走记得点赞
我们这一代的年轻人基本上都很喜欢逛B站，大部分老人都认为我们这些年轻人上B站是为了看动漫、看游戏等等，谁跟你B站是用来看这些的，B站是用来学习的！
1、新版方案更加好用，不管用户使用的那家NAND，用户要做的仅仅是初始化FMC，其它读写API，擦写均衡，坏块管理，ECC校验和掉电保护都不用操心了。
usbsas是一款功能强大的开源（GPLv3）工具&框架，该工具可以帮助广大用户以安全的方式读取不受信任的USB大容量存储设备。
【知识点普及】 1、首先我们要明白一点，JD和淘宝上购买的SD卡，只要没有特别注明工业级，都是消费级SD，大家在工业级项目中使用这种SD卡，一定要认识到这点。 2、相比于消费级SD卡，工业级SD卡的可靠性要好很多，两个重要的参数是平均无故障时间（MTTF）和年平均故障率。3、购买SD卡，基本都是16GB容量起步，低于16GB容量基本没有了，所以推荐大家用正规SD卡测试，不要在之前的老卡上耽误时间了。 【购买SD卡】 为了测试这个问题，我特地从JD上购买了三星，闪迪，朗科，铠侠，金士顿，比亚兹等主流厂家的SD卡，容量从16GB到128GB。
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
硬件包含: 一块STM32F103ZET6系统板、一个2.8寸TFT电阻触摸显示屏、一个SD卡卡槽(SPI接口)、一张SD卡(存放字库和小说文件)
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。
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
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）。
本章教程为大家讲解FreeRTOS操作系统版本的二代示波器实现。主要讲解RTOS设计框架，即各个任务实现的功能，任务间的通信方案选择，任务栈，系统栈以及全局变量共享问题。同时，工程调试方法也专门做了说明。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 ：HDFS 可横向扩展，其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 ：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可建构在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展（随着节点数量的增加，集群的存储能力增加） 大文件存储 ：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问：HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化，牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储：
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
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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。
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？
备忘 EXT3 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Ext3 ext3，第三扩展文件系统，是一个日志文件系统，常用于Linux操作系统。它是很多Linux发行版的默认文件系统。Stephen Tweedie在1999年2月的内核邮件列表[2]中，最早显示了他使用扩展的ext2，该文件系统从2.4.15版本的内核开始，合并到内核主线中[3]。 大小限制 ext3有一个相对较小的对于单个文件和整个文件系统的最大尺寸。这些限制依赖于文件系统的块大小；下面的表格总结了这些限制。 块尺寸 最大文件尺寸 最大文件系统尺寸
在大文件系统下, 单一inode表将会变得非常臃肿, 难以管理, 因此 ext2采用多个区块群组(group block), 每个区块群组均具有其 superblock, inode, block
该文介绍了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本概念、设计架构、工作原理、应用场景以及读写的实现方式。作为技术社区的内容编辑人员，需要对上述内容进行总结概述，以便于社区成员阅读和理解。
Node的文件处理涉及到前面说的ptah模块,以及fs文件系统、stream流处理、Buffer缓冲器等模块。内容可能比较多，相关内容请以官网文档为主，此处主要以案例讲解为主，分享给大家一些常用的经典案例。细节就不展开了。 fs文件系统 fs模块提供了很多文件操作相关的api，比如：监控文件夹、文件，文件重命名，文件读写，文件修改权限、文件读写流等。 在此，我们仅以几个案例的方式来驱动学习Node的文件系统，细节请详细阅读Node的api文档或者源码。 案例： 如何监控文件夹的变化？ 如何读取一个文
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。
完整教程下载地址：http://forum.armfly.com/forum.php?mod=viewthread&tid=45785 第3章 示波器设计—功能划分和准备工作 本章节主要
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
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
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
在Linux下查看磁盘空间使用情况，最常使用的就是du和df了。然而两者还是有很大区别的，有时候其输出结果甚至非常悬殊。 1. 如何记忆这两个命令 du-Disk Usage df-Disk Free 2. df 和du 的工作原理 2.1 du的工作原理 du命令会对待统计文件逐个调用fstat这个系统调用，获取文件大小。它的数据是基于文件获取的，所以有很大的灵活性，不一定非要针对一个分区，可以跨越多个分区操作。如果针对的目录中文件很多，du速度就会很慢了。 2.2 df的工作原理 df命令使用的事s
分开的分散的部署或布置具有多个不同功能或组件组成一个完整的系统，不同功能和组建搭建或部署到不同的节点。
前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题：可扩展性，高吞吐量，高可靠性
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？
对于文件系统而言，其读写的效率对整体的系统性能有决定性的影响，本文我们将通过介绍 JuiceFS 的读写请求处理流程，让大家对 JuiceFS 的特性有更进一步的了解。
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
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