统计目录中文件的最简单方法是使用ls每行列出一个文件，并将输出通过管道符传递给wc计算数量：
使用ls和grep命令配合 统计当前目录下文件的个数,不包括目录 > ls -l | grep "^-" | wc -l 统计文件夹下文件个数，包括子文件 > ls -lR | grep "^-" | wc -l 9188 统计文件夹下目录个数，包括子目录 > ls -lR | grep "^d" | wc -l 540 使用find和wc 统计当前目录下所有的普通文件,包含隐藏文件,不包含子目录下的文件 > find /etc -maxdepth 1 -type f | wc -l 统计目录中的
与传统的cp、tar备份方式相比，rsync具有安全性高、备份迅速、支持增量备份等优点，通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求，例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器，对本地磁盘定期做数据镜像等。
最近遇到一个非常有趣的问题。其中有一组HAProxy，频繁出现问题。登录上服务器，cpu、内存、网络、io一顿猛查。最终发现，机器上处于TIME_WAIT状态的连接，多达6万多个。
这里使用WGCLOUD工具来监测文件数量，它有一个功能模块【自定义监控项】，可以实现一些特定的场景需求
“too many open files”这个错误大家经常会遇到，因为这个是Linux系统中常见的错误，也是云服务器中经常会出现的，而网上的大部分文章都是简单修改一下打开文件数的限制，根本就没有彻底的解决问题。
问题：wiztree明明看到有个文件夹占用空间很大，可在那个文件夹上右键查看属性，显示的大小远小于wiztree看到的情况
Linux系统中的wc(Word Count)命令的功能为统计指定文件中的字节数、字数、行数，并将统计结果显示输出。
随着监控基础设施的发展，您可能会遇到无法避免使用Zabbix API的情况。Zabbix API可以用于自动化日常工作流程的一部分，排除监控故障或简单地分析或获取有关特定实体集的统计信息。
接下来，我们将查看使用ls、grep命令计算给定目录中特定类型文件数量的技巧。命令之间的通信是通过命名管道实现的。
对于一个文本格式的配置文件，可以利用不同的查看方式来获知文件内容，如直接显示整个文件内容，分页查看文件内容，或者只查看文件开头或末尾的部分内容，在Linux操作系统中，分别由不同的命令来实现这些操作。
安装inotify工具inotify-tools 由于inotify特性需要Linux内核的支持，在安装inotify-tools前要先确认Linux系统内核是否达到了2.6.13以上，如果Linux内核低于2.6.13版本，就需要重新编译内核加入inotify的支持，也可以用如下方法判断，内核是否支持inotify： [root@localhost webdata]# uname -r 2.6.18-164.11.1.el5PAE [root@localhost webdata]# ll /proc/sys/fs/inotify 总计 0 -rw-r--r-- 1 root root 0 04-13 19:56 max_queued_events -rw-r--r-- 1 root root 0 04-13 19:56 max_user_instances -rw-r--r-- 1 root root 0 04-13 19:56 max_user_watches 如果有上面三项输出，表示系统已经默认支持inotify，接着就可以开始安装inotify-tools了。 可以到http://inotify-tools.sourceforge.net/下载相应的inotify-tools版本，然后开始编译安装： [root@localhost ~]# tar zxvf inotify-tools-3.14.tar.gz root@localhost ~]# cd inotify-tools-3.14 [root@localhost inotify-tools-3.14]# ./configure [root@localhost inotify-tools-3.14]# make [root@localhost inotify-tools-3.14]# make install [root@localhost inotify-tools-3.14]# ll /usr/local/bin/inotifywa* -rwxr-xr-x 1 root root 37264 04-14 13:42 /usr/local/bin/inotifywait -rwxr-xr-x 1 root root 35438 04-14 13:42 /usr/local/bin/inotifywatch inotify-tools安装完成后，会生成inotifywait和inotifywatch两个指令，其中，inotifywait用于等待文件或文件集上的一个特定事件，它可以监控任何文件和目录设置，并且可以递归地监控整个目录树。 inotifywatch用于收集被监控的文件系统统计数据，包括每个inotify事件发生多少次等信息。
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
JuiceFS 在最近 v1.1 版本中加入了社区中呼声已久的目录配额功能。已发布的命令支持为目录设置配额、获取目录配额信息、列出所有目录配额等。完整的详细信息，请查阅文档。
我的站点使用 hexo 生成静态文件存放在新浪云服务器上，因为静态文件都做为代码存放上传，新浪云默认提供的代码空间是100M，因此我经常关注 hexo 生成的 public 文件夹的使用情况。
通常说的网络，都是在TCP/IP协议族的基础上运作的，HTTP协议，只是这个协议族中的一个。
本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新
XX系统，通过FTP给客户实时传送文件，正常逻辑是客户收到文件后，自动删除FTP服务器上的本地文件，但经常出现文件已经推送了，客户没删除文件的情况。每个文件其实是很小的，可能几K，但是量很大，1天几万个，以至于时间久了，本地积的文件就会很多。我们不说让客户怎么排查问题，单就这个现象，如果积了几百万的小文件，我们能做些什么？你可能会说，删了啊，确实应该删了，但是小文件多了，会产生什么影响？如果直接rm，你认为行么？
声明：博主使用的是CentOS6.9的系统 参考资料： https://github.com/rvoicilas/inotify-tools/wiki http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-inotifynew/ inotify--Linux 2.6内核中的文件系统变化通知机制 安装inotify须知 首先，在安装inotify软件之前一定要确认系统中，必须要存在的三个文件 [root@backup ~]# ll /proc/sys/fs/inotif
在Linux服务器上运行的应用程序通常需要处理大量的线程和连接。为了确保系统正常运行，我们需要经常监控系统的线程和连接情况，及时发现并解决问题。在本文中，我们将详细介绍如何在Linux上查看活跃线程数和连接数。
很多读者在看完百万 TCP 连接的系列文章之后，反馈问我有没有测试源码。也想亲自动手做出来体验体验。这里为大家的实践精神点赞。
在日常的文件管理中，我们经常需要统计某个文件夹下文件的数量，这对于数据管理、文件清理等工作至关重要。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了多种方法来实现这一目标。本文将介绍几种Python实现统计文件夹下文件个数的方法，并逐步解析它们的原理和用法。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
本文介绍基于Python语言，统计文件夹中文件数量；若其含有子文件夹，还将对各子文件夹中的文件数量一并进行统计的方法。
free 命令能够显示系统中物理上的空闲和已用内存，还有交换内存，同时，也能显示被内核使用的缓冲和缓存
Linux下删除大量文件 首先建立50万个文件 ➜ test for i in $(seq 1 500000);do echo text >>$i.txt;done 1. rm ➜ tes
➜ test for i in $(seq 1 500000);do echo text >>$i.txt;done
本文介绍如何使用 inotify 工具来监控 Linux 文件系统事件，并结合 rsync 工具实现文件系统事件的实时同步。首先介绍了 inotify 的基本概念，然后通过一个简单的示例展示了如何在服务器上使用 inotify，并实时监控文件系统事件。当文件系统事件发生时，可以使用 rsync 工具将文件系统事件同步到另一个服务器，从而实现文件系统的实时同步。
在 CentOS 或其他 Linux 系统上安装 Sonatype Nexus Repository Manager，配置完毕启动登录后，在 /support/status 状态页面的 File Descriptors 项目可能会显示 Recommended file descriptor limit is 65536 but count is 4096. 警告。
许多开发人员花费了大量时间优化网页性能，比如优化 js、css、减少 http 请求等等，但减小图片大小产生的优化比其他所有领域加起来影响更大。
无论对Spark集群，还是Hadoop集群等大数据相关的集群进行调优，对linux系统层面的调优都是必不可少的，这里主要介绍3种常用的调优：
fdisk : 这个命令是磁盘分区表操作工具，fdisk能将磁盘分区，同时也能为每个分区指定分区类型，总的来说，fdisk就是磁盘工具
一、 文件数限制修改 1、用户级别 查看Linux系统用户最大打开文件限制： # ulimit -n 1024 (1) vi /etc/security/limits.conf mysql soft nofile 10240 mysql hard nofile 10240 其中mysql指定了要修改哪个用户的打开文件数限制。 可用'*'号表示修改所有用户的限制；soft或hard指定要修改软限制还是硬限制；10240则指定了想要修改的新的限制值，即最大打开文件数(请注意软限制值要小于或等于硬限制)。 (
shell统计当前文件夹下的文件个数、目录个数 ls -l |grep "^-"|wc -l //统计当前文件夹下文件的个数 ls -l |grep "^d"|wc -l //统计当前文件夹下目录的个数 ls -lR|grep "^-"|wc -l //统计当前文件夹下文件的个数，包括子文件夹里的 ls -lR|grep "^d"|wc -l //统计文件夹下目录的个数，包括子文件夹里的 命令拆解 grep "^-" //这里将长列表输出信息过滤一部分，只保留一般文件，如果只保留目录就是 `^d
如果将运维比作手链，将珍珠比作服务，那么将珍珠串起来的线就是Shell，作为实现Linux系统自动管理以及自动化运维所必备的Shell脚本，其重要性便不言而喻。
确实，对于一个由随机生成的8位字符组成的文件，我们不能期望通过任何压缩方法将其压缩，哪怕只是压缩一位。这里的原因涉及到信息论的基本概念，特别是与数据编码和压缩相关的概念。
1、修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发 数 量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的 限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创 建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当 前用户进程打开的文件数限制： [speng@as4 ~]$ ulimit -n 1024 这表示当前用户的每个进程最多允许同 时打开1024个文件，这1024个文件中还得除去每个进
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
sambamba 主要是由Artem Tarasov开发的一款高效的生物信息学工具，主要用于处理大规模的测序数据，尤其是针对SAM/BAM格式的文件。这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能，特别是在多核处理器系统上，它利用多核处理并显著缩短处理时间。其具有以下特性：
来源：https://www.cnblogs.com/txlsz/p/13683892.html
索引节点（inode）是持久化存储到磁盘中的，而目录项（dentry）是由内核维护（目录项缓存）的。
在确定最大连接数之前，先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{local ip, local port,remote ip,remote port}。
如非必须，关掉或卸载iptables防火墙，并阻止kernel加载iptables模块。这些模块会影响并发性能。
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令：vmstat,dstat,pmap,glances,kill
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。那么应该在哪里设置呢？
vmstat(Virtual Memory Statistics 虚拟内存统计) 命令用来显示Linux系统虚拟内存状态，也可以报告关于进程、内存、I/O等系统整体运行状态。
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
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