操作系统的存储管理是指操作系统如何管理计算机的存储器,包括主存储器(RAM)和辅助存储器(硬盘、光盘等)。
操作系统将内存按照页的进行管理,在需要的时候才把进程相应的部分调入内存。当产生缺页中断时,需要选择一个页面写入。如果要换出的页面在内存中被修改过,变成了“脏”页面,那就需要先写会到磁盘。页面置换算法,就是要选出最合适的一个页面,使得置换的效率最高。页面置换算法有很多,简单介绍几个,重点介绍比较重要的LRU及其实现算法。
指令 du 能以指定的目录下的子目录为单位,显示每个目录内所有档案所占用的磁盘空间大小。使用 -h 参数来显示 human-readable 的格式。例如:
今天讲一下文件系统,遇见过单个最大文件的问题,所以将此问题记录下来,希望对大家有用。
存储管理是操作系统中一个非常关键的组成部分,涉及到数据的存储、检索和管理。操作系统需要有效地管理不同类型的存储资源,包括主存(RAM)、辅助存储(如硬盘驱动器和固态硬盘)以及在某些情况下的网络存储。这一过程确保系统的高效运行和资源的最优利用。
df命令的英文全称即“Disk Free”,顾名思义功能是用于显示系统上可使用的磁盘空间。默认显示单位为KB,建议使用“df -h”的参数组合,根据磁盘容量自动变换合适的单位,更利于阅读。
定义:Swap space交换空间,是虚拟内存的表现形式。系统为了应付一些需要大量内存的应用,而将磁盘上的空间做内存使用,当物理内存不够用时,将其中一些暂时不需要的数据交换到交换空间,也叫交换文件或页面文件中。
用于查看Linux文件系统的磁盘空间占用情况。可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间,以及剩余空间等信息。
4.1 df命令 df命令介绍 df命令,汇报文件系统磁盘的使用情况 [root@localhost ~]# df 文件系统 1K-块 已用 可用 已用% 挂载点 /dev/sda3 18658304 1179512 17478792 7% / devtmpfs 494376 0 494376 0% /dev tmpfs 504196 0 504196 0% /dev/shm t
本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API,内容来源主要由官方文档整理,文中所整理算子为常用收录,并不完全。在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类,在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。RDD算子分类方式并不是绝对的,有些算子可能具有多种分类的特征,本文综合两种分类方式便于阅读理解。文中所描述的基本概念来自于官方文档的谷歌翻译和ChatGPT3.5优化,少量来自本人直接翻译。
狭义的虚拟内存是分页文件pagingfile,通过SystemPropertiesPerformance.exe /pagefile命令设置pagingfile大小
from pyspark import SparkConf, SparkContext import re
添加虚拟磁盘 第一步,选择虚拟机中的“设置” 第二步,选择“添加硬盘” 第三步,选择_SCSI (推荐) # 保持默认 第四步,选择“创建新的虚拟磁盘” 第五步,选择_添加
1、操作系统分类 批处理操作系统、分时操作系统(Unix)、实时操作系统、网络操作系统、分布式操作系统、微机操作系统(Linux、Windows、IOS等)、嵌入式操作系统。 2、操作系统的4个特征:并发性、共享性、虚拟性、不确定性。 3、操作系统的功能有:处理机管理、文件管理、存储管理、设备管理、作业管理。 处理机管理:也称进程管理。实质上是对处理机执行时间进行管理,采用多道程序等技术将CPU的时间真正合理地分配给每个任务。主要包括进程管理、进程同步、进程通信和进程调度。 文件管理:又称信息管理。主要包括
fdisk - Partition table manipulator for Linux ,译成中文的意思是磁盘分区表操作工具;本人译的不太好,也没有看中文文档;其实就是分区工具
df命令用于显示磁盘分区上的可使用的磁盘空间。默认显示单位为KB。可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间,目前还剩下多少空间等信息。如果POSIXLY_CORRECT环境变量被设置为true,这种情况下默认使用512字节为单位显示。如下:
算了吃啥午餐啊,我直接放大招,把我自己整理的所有操作系统八股文一次性放出来给大家好了!
综上所述,Spark是一个高性能、可扩展且易用的分布式计算框架,具有丰富的功能和灵活的编程接口,适用于大规模数据处理、实时流处理、机器学习和图计算等各种场景。它在大数据领域发挥着重要的作用,并受到广泛的应用和支持。
硬盘的种类主要是SCSI 、IDE 、以及现在流行的SATA等;任何一种硬盘的生产都要一定的标准;随着相应的标准的升级,硬盘生产技术也在升级;比如 SCSI标准已经经历了SCSI-1 、SCSI-2、SCSI-3;其中目前咱们经常在服务器网站看到的 Ultral-160就是基于SCSI-3标准的;IDE 遵循的是ATA标准,而目前流行的SATA,是ATA标准的升级版本;IDE是并口设备,而SATA是串口,SATA的发展目的是替换IDE;
转换算子是spark中的一种操作,用于从一个RDD转换成另一个RDD,它可以被用来创建新的RDD,也可以被用来转换已有的RDD。它们提供了一种通用的方法来完成RDD的转换,如map、filter、groupByKey等。
存储器的基础知识 首先,一般的存储器我们就会认为它包含着三部分: 寄存器 速度最快,但是造价高 主存储器 速度次之,被通俗称为内存 外存 速度最慢,用于存储文件数据,因为上边两种一旦断电,数据就会丢失。这个用来做持久化存储的。 因此,我们的存储器往往是使用三层结构的。 程序的装入和链接 在操作系统的角度而言,我们面对存储器就是面对程序的装入和连接 一般地,用户程序向要在系统上运行,就要经历下面几个步骤: 编译:对用户源程序进行遍历,形成若干个目标模块 链接:将目标模块以及他们所需要的库函数链接在一起,形成完
内存的回收与分配,地址变换(程序中的逻辑地址与内存中的物理地址之间的转换),内存扩充(借助虚拟技术或覆盖技术从逻辑上扩充内存容量),内存保护(保证进入内存的各道作业都在自己的存储空间运行,互不干扰)
从前年开始,就被公众号上Flink文章频繁的刷屏,看来是时候了解下Flink了。 Flink官网第一句话介绍是数据流上的有状态计算。 我第一眼看这句话感觉很拗口,什么是流上的计算?什么是有状态? 作为菜鸟,我觉的学习Flink最好方法是看官网并敲代码实践,不会的百度些博客学学。
当linux新增硬盘时,要做的几个事情就是:先按需要进行分区、然后对分区进行格式化、再进行挂载即将指定分区挂到指定目录上;必要的时候做下校验;
这里有相对地址和绝对地址,相对地址就是别的球员相对于 1 号球员的位置,绝对地址是他们实际居住的房间号,相对地址就是内存中的逻辑地址,而绝对地址就是物理地址。
现代系统都是多任务系统,而我们的进程是在内存中运行的,内存是有限的,我们如何保证可以安全而又高效的在有限的内存中运行多个程序呢?于是系统给每个进程抽象出一个地址空间。
确实很像,但不是!以STM32为例,片上是没有EEPROM的。但是,可以把一部分ROM当做EEPROM,通过程序进行擦写,最终实现的效果和EEPROM几乎是一样的。
说明: 在左边的单处理器系统中,如果一个进程想要运行,那么必须将进程地址空间装载到物理内存中才可以运行。 而右边的是多处理器系统中有多个进程需要进入物理内存执行,这里要解决的问题就是,如何将进程地址空间合理的装载到物理内存中,如何合理的分配使用内存,使得每个进程能正确执行。
-计算机系统中存储器一般分为内存储器和辅助存储器两级 -内存可以分成系统区和用户区两部分,系统区用来存储操作系统等系统软件,用户区用于分配给用户作业使用
http://blog.csdn.net/zhaojinjia/article/details/12649823
在前面的17篇文章中,我们对以SparkContext和SparkEnv为中心展开的Spark Core底层支撑组件有了比较深入的理解,当然有一些重要的组件,会随着整个系列的进行详细讲解到。按照计划,我们本应开始看Spark的存储系统结构,但是不着急,我们先花2~3篇文章的时间来重新认识一下我们的老朋友——RDD。它不仅与存储息息相关,也是Spark任务调度和计算的主要对象,现在打好基础是非常有益的。
事情是这样的,服务器系统盘是块 120GB 的 SSD,当时装系统的时候只给了 50GB,还剩下 70GB 的剩余容量,那么现在由于东西越来越多,需要把剩下的 70GB 容量也用上,先是去百度了一下,奇葩的事情发生了,全是 Ubuntu 图形界面的教程,史上第一次,震撼。
操作系统本质上是一个运行在计算机上的软件程序 ,管理着计算机硬件和软件资源,为计算机硬件和软件提供了一种中间层,使应用软件和硬件进行分离,屏蔽了硬件层的复杂性,让我们把关注点更多放在软件应用上。操作系统的主要功能有:
系统现在共有447个进程,其中处于运行中的有1个,445个在休眠(sleep),stoped状态的有0个,zombie状态(僵尸)的有1个。
“计算机存储器包括主存和辅存,本文中存储器管理的对象主要是主存,也称内存。它的主要功能包括分配和回收主存空间、提高主存利用率、扩充主存、对主存信息实现有效保护。”
RDD,学名可伸缩的分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)。初次听闻,感觉很高深莫测。待理解其本质,却发现异常简洁优雅。本文试图对其进行一个快速侧写,试图将这种大数据处理中化繁为简的美感呈现给你。
一、管理方式 1、连续分配 (1)单一连续分配:分配到内存固定区域,只适合单任务系统。 (2)固定分区分配:分配到内存中不同的固定区域,分区可以相等,也可以不等 (3)动态分区分配: 基本概念:按照程序的需要进行动态的划分 分配算法: ①首次适应:地址从小到大为序,分配第一个符合条件的分区。 ②最佳适应:按空间从小到大为序,分配第一个符合条件的分区。 ③最坏适应:按地址从大到小为序,分配第一个符合条件的分区。 ④临近适应:与首次适应相似,从上次查完的结束位置开始查找。 2、非连续分配 (1)基本分页:内存分
操作系统是直接控制和管理计算机硬件、软件资源,合理地对各类作业进行调度,以方便用户使用的程序集合。
介绍:又称为高级调度或长程调度,调度对象是作业。根据作业控制块(JCB)中的信息,审查系统能否满足用户作业的资源需求,以及按照一定的算法,从外存的后备队列中选取某些作业调入内存,并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列,准备执行。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-df.html
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径,快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
进程是资源分配的基本单位,线程是 CPU 调度的基本单位。进程拥有独立的地址空间,线程是共享内存地址的。进程切换的开销比线程要大。
逻辑卷管理的技术可理解为,将单个或多个物理磁盘分区(PV物理卷)组成逻辑卷组(VG),再把卷组分成多个逻辑卷(LV),主要特点是,在不影响原来数据情况下可简易的扩充磁盘的大小(缩小硬盘空间可能会导至数据丢失)。
计算机是由很多资源组成的,像我们常见的 CPU、内存、硬盘等。如果我们想要使用这些资源去完成某个计算任务,那么就需要有一个管理者来协调这些资源,操作系统就是这个管理者。
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
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