题外话就说到这里，因为原先系统盘也是装了一大堆软件，因为是程序员，很多东西也不好配置，我可不想再配置了，就想着能不能直接将系统无损迁移到另一个磁盘上。...(因为他是Legacy启动，还正好符合试用版要求，我后面也帮他改为了UEFI启动)，开启时间提升10s~ 接下来，我自己更换的时候，就把坑踩了个结结实实。
记录下更换过程. (感觉过两年还能用到)更换过程购买相关硬件没钱整2T的, 所以还是和原来一样大,只不过版本高一点的硬盘, 那么迁移的话, 理论上使用 类似dd这种直接克隆磁盘是最快的....借一个也是不错的选择(用一次就买,有点亏...)分区并同步数据然后就是分区, 我分了和之前一样的分区(盘符后面可以更改的,先不管).接着就是使用第三方软件克隆磁盘了....实际时间可参考如下大小时间200GB(D盘)110秒200GB(E盘)108秒500GB(F盘)300秒更换硬盘笔记本的螺丝通常是2.5的螺丝(小了,容易凝坏)....也可以打开该盘下面的文件查看验证下.替换下来的磁盘先别扔, 等稳定使用一段新盘之后再说.总结购买固态硬盘和移动硬盘盒 --> 新盘分区 --> 克隆旧盘到新盘 --> 更换硬盘(物理层面) --> 修改盘符
注： 由于拷贝系统盘数据功能操作直接涉及数据，为了防止误操作导致数据丢失风险，请进行以下操作前，务必先进行第一步【给服务器完整备份】 Step1 服务器进行备份【如有数据盘，数据盘也务必备份】，如已备份请忽略.../document/product/362/5755 Step2 新建数据盘【地域可用区需要与故障机器保持一致，容量需要大于故障机器系统盘10G 计费模式：按量计费 其它默认即可】 创建云硬盘参考文档...： https://cloud.tencent.com/document/product/362/32401 注：容量务必大于异常机器系统盘10G，否则可能导致拷贝失败问题 Step3 关机原始服务器后...，拷贝系统盘数据至【新购数据盘】中（拷贝过程需要一定时间，请耐心等待）； 关机实例操作参考： https://cloud.tencent.com/document/product/213/4929 拷贝系统盘操作参考...BD.BF.E7.94.A8.E6.8E.A7.E5.88.B6.E5.8F.B0.E6.8C.82.E8.BD.BD.E4.BA.91.E7.A1.AC.E7.9B.98 Step9 登录原始服务器，将重要数据从数据盘中拷贝到系统盘中
一、两种数据丢失的情况 主备切换的过程中(异步复制，脑裂)，可能会导致数据丢失 1.1 异步复制导致的数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了...） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。...二 如何解决redis数据丢失的问题 解决以上两种情况redis数据丢失的问题都是靠以下两个参数配置将数据损失降到最低。...，防止宕机时候丢失的数据更多，于此同时全力进行数据同步，当然我们可以在延迟很高的时候呢做限流降级，也可以把数据丢到mq里，每隔一段时间进行一次消费给他重新回流到redis的机会 2.2 减少脑裂的数据丢失...上面两个参数保证了发生脑裂后多长时间停止新的写入，让我们数据丢失的损失降低到最少，这里脑裂状态持续的越久就会丢失越久的数据，因为他重启后会变成从结点，所有数据同步于新的master，原来的数据都丢了
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0, 1] = np.nan df.iloc[1, 2] = np.nan print(df) # 删除有NaN值的数据...# axis=0 表示以行删除，axis=1表示以列删除 # how='any' 表示有任何NaN就执行删除操作，how='all' 表示删除所有制都为NaN的数据 print(df.dropna(axis...any', 'all'} print(df.dropna(axis = 1, how = 'any')) # 为NaN值填充value print(df.fillna(value =0)) # 判断数据是否缺失...，会返回所有数据位为True或False print(df.isnull()) # 判断整个数据是否丢失数据，只要有一个位置丢失数据，就返回True，否则返回False print(np.any(df.isnull
硬盘是电脑的核心设备，被用来安装软件，储存数据，运行系统。在使用过程中，我们会遇到硬盘数据丢失的情况。今天小编给大家介绍一下，硬盘数据丢失能恢复吗，硬盘数据丢失怎么找回。...一、硬盘数据丢失能恢复吗 硬盘数据丢失是可以找回的，其恢复方法由数据丢失的原因而定。小编给大家介绍几种硬盘数据丢失的原因。 原因一：硬盘内部存在着许多超时程序，使硬盘不能正常运作而造成数据丢失。...原因二：硬盘被病毒文件感染导致部分数据出现丢失。 原因三：硬盘的扇区损坏后，也可能导致硬盘出现数据丢失的情况。 原因四：硬盘的MBR结构出现异常，导致硬盘不能正常读写，造成数据丢失。...原因五：硬盘分区被误删或被格式化，也会导致硬盘出现数据丢失。 以上几种原因导致的硬盘数据丢失，都可以使用EasyRcovery软件恢复数据。...图5：选择需要恢复的数据 4、如果担心数据有所遗漏，可点击深度扫描选项，软件会对硬盘进行深层次的扫描。 图6：进行深度扫描 以上便是关于硬盘数据丢失能恢复吗，硬盘数据丢失怎么找回的介绍。
在使用group by时需要注意，group by 关键字后的该列一定是唯一的，如果group列出现数据重复数据时，仅会显示一条数据。...为测试该问题，在数据库新增一条重复数据 select brand_name from brand group by brand_name; 执行结果长这样： 这让我想到什么呢，emmmm，Map
系统盘如同Windows的C盘。 使用df -lh查看 可以看到/dev/vda1盘挂载/ /dev都是位于根路径下，都属于系统盘。...如果单独有数据盘，且数据盘没有分区和挂载，使用df -l命令是看不到的 可以使用fdisk -l，可以看到有哪些硬盘。...如下信息，只有一块系统盘/dev/vda 如果是这种，说明有两块盘，一块/dev/vda，一块/dev/vdb 如果两个都挂载df -l查看：
二、Linux环境更改Jenkins的主目录 Linux环境中，Jenkins主目录默认在/root/.jenkins Jenkins储存所有的数据文件在这个目录下.
故障恢复步骤 第一步：杀死namenode进程 使用jps查看namenode进程号，然后直接使用kill -9 进程号杀死namenode进程
常见的数据丢失原因与恢复攻略，企业应当如何防止数据丢失如今企业数字化转型已成为必然趋势，而企业在享受数字化带来便利的同时，也面临着数据丢失的风险。...下面带大家共同探讨企业在数字化转型过程中常见的数据丢失原因，并提出相应的数据恢复方案。一、企业数据丢失的主要原因：1、硬件故障：存储设备如硬盘、SSD等出现故障，可能导致数据丢失。...2、软件故障：操作系统、数据库等软件出现问题，致使数据无法访问或损坏。3、网络攻击：黑客攻击、病毒等原因导致数据泄露或损坏。4、人为错误：员工误删除、误修改数据，或未授权访问敏感数据。...5、自然灾害：如地震、洪水等不可抗力因素导致数据丢失。...2、制定应急预案：企业可以制定应急预案来应对可能发生的数据丢失情况。例如，制定详细的数据备份恢复计划、明确人员职责等，以便在数据丢失发生时能够迅速响应并恢复数据。
Name vgextend VolGroup /dev/vdb1 然后使用这个命令，查看物理卷及空间情况 vgdisplay 我标记的地方可以看到，我有30GB的空间可以使用，接下来就是把闲置的空间添加到系统盘了...五、将闲置空间添加到系统盘 这里的/dev/VolGroup/lv_root 就是我刚刚让你们保存的 LV Path lvresize -L +39.95G /dev/VolGroup/lv_root...如果是linux7.x的系统使用命令： xfs_growfs [参数] centos7.x使用这个代码： xfs_growfs /dev/VolGroup/lv_root 六、结束 最后查询一下，系统盘有没有变大...使用这个命令可以查询 df -hal 这里可以看到我的系统盘已经从原来的18GB扩容到47GB了
Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，我们在享受他的高并发，高可靠时，还是不得不面对可能存在的问题，最常见的就是丢包，重发问题。...1、丢包问题：消息推送服务，每天早上，手机上各终端都会给用户推送消息，这时候流量剧增，可能会出现kafka发送数据过快，导致服务器网卡爆满，或者磁盘处于繁忙状态，可能会出现丢包现象。...底层根本原因：已经消费了数据，但是offset没提交。...3、去重问题：消息可以使用唯一id标识 保证不丢失消息：生产者（ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 （offset手动提交，业务逻辑成功处理后，提交offset） 保证不重复消费：落表（主键或者唯一索引的方式...以上就是大数据中的kafka丢失和重复消费数据的详细内容
前言 最近偶尔会收到用户反馈数据不见了，数据丢失了的问题。...但是，作为一个以稳定为主的软件，其实丢数据的概率是非常低的，所以这些反馈的问题，是不是真的“丢失数据了”？ 问题描述 某日中午接到用户反馈，用业务账号登录数据库以后，业务库不见了。...”这个现象来看，如果是“丢失”了整个库级别的数据，但是数据库本身又一切正常的话，其实有蛮大的可能性和这个案例是一样的问题：权限错误。...另外一类属于“丢失部分数据”，比如某张表不见了，或者是表的某些数据不见了等等。...总结一下 遇到这一类问题时，可以先花一点观察一下问题的现象，可能只需要几秒钟的时间重新授权就解决这类“丢失数据”的非常紧急且非常严重问题。
如何保证数据不丢失？ 保证redo log和binlog可以持久化到磁盘，就可以确保MySQL在异常重启后进行数据恢复。...每个线程都有自己的一个binlog cache，但是共同使用同一份binlog 上图中的write指的是把binlog cache写入到文件系统的page cache，不会真正将数据持久化到磁盘，因此速度较快...fsync才是将数据持久化到磁盘（此时会占用磁盘的IOPS） binlog cache何时write和fsync？...LSN也会写到InnoDB的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。 什么是组提交（Group Commit）？
保证系统的数据不会丢失，比如突然断电或者机器宕机了，但实际情况是es中默认是30分钟才flush一次磁盘，这么长的时间内，如果发生不可控的故障，那么是不是必定会丢失数据呢？...很显然es的设计者早就考虑了这个问题，在两次full commit操作（flush）之间，如果发生故障也不能丢失数据，那么es是如何做到的呢？...我们知道了tangslog的目的是确保操作记录不丢失，那么问题就来了，tangslog有多可靠？...上面的配置可以在每个index中设置，并且随时都可以动态请求生效，所以如果我们的数据相对来说并不是很重要的时候，我们开启异步刷新translog这个操作，这样性能可能会更好，但坏的情况下可能会丢失5秒之内的数据...如果不知道怎么用，那么就用es默认的配置就行，在每次请求之后就执行translog的fsycn操作从而避免数据丢失。
Name vgextend VolGroup /dev/vdb1 然后使用这个命令，查看物理卷及空间情况 vgdisplay 我标记的地方可以看到，我有30GB的空间可以使用，接下来就是把闲置的空间添加到系统盘了...五、将闲置空间添加到系统盘 这里的/dev/VolGroup/lv_root 就是我刚刚让你们保存的 LV Path lvresize -L +39.95G /dev/VolGroup/lv_root...] 如果是linux7.x的系统使用命令： xfs_growfs [参数] centos7.x使用这个代码： xfs_growfs /dev/VolGroup/lv_root 六、结束 最后查询一下，系统盘有没有变大...使用这个命令可以查询 df -hal 这里可以看到我的系统盘已经从原来的18GB扩容到47GB了
一、分析数据丢失的原因 分析RabbitMQ消息丢失的情况，不妨先看看一条消息从生产者发送到消费者消费的过程： ?...所以可以知道，有三个场景下是会发生消息丢失的： 存储在队列中，如果队列没有对消息持久化，RabbitMQ服务器宕机重启会丢失数据。...消费者从RabbitMQ服务器获取队列中存储的数据消费，但是消费者程序出错或者宕机而没有正确消费，导致数据丢失。...三、消息确认机制 3.1 confirm机制 在生产者发送到RabbitMQ Server时有可能因为网络问题导致投递失败，从而丢失数据。我们可以使用confirm模式防止数据丢失。...3.2 事务机制(ACK) 最开始的那张图已经讲过，消费者从队列中获取到消息后，会直接确认签收，假设消费者宕机或者程序出现异常，数据没有正常消费，这种情况就会出现数据丢失。
作者：Selena Komez5月23，2018上更新 总结：硬盘分区被删除或丢失？ 如何取回已删除或丢失的分区？ 数据恢复软件将帮助您恢复数据，即使在Windows或Mac计算机上删除或丢失分区。...丢失的分区不容易被覆盖，可以使用分区数据恢复工具进行恢复。...支持恢复数据，以在不同数据丢失情况下突然删除，格式化，硬盘损坏，病毒攻击，系统崩溃。 如何恢复已删除/丢失的分区 步骤1。...运行程序并选择数据恢复模式 第一步，请在计算机上运行数据恢复，选择“丢失的分区恢复恢复模式，它提供了一种从已删除/丢失的分区中恢复数据的解决方案。...然后点击“恢复”按钮可从分区还原数据。 注意：请不要将任何恢复的数据保存到丢失数据的丢失分区中。
数据丢失是一件非常严重的事情事，针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在，针对这段时间的总结，我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下： 1、是否真正的存在数据丢失问题，比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境...2、理清你的业务流程，数据流向，数据到底是在什么地方丢失的数据，在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失？...比如kafka的数据是由flume提供的，也许是flume丢失了数据，kafka 自然就没有这一部分数据。 3、如何发现有数据丢失，又是如何验证的。...从业务角度考虑，例如：教育行业，每年高考后数据量巨大，但是却反常的比高考前还少，或者源端数据量和目的端数据量不符 4、 定位数据是否在kafka之前就已经丢失还事消费端丢失数据的 kafka支持数据的重新回放功能...上的数据就丢失了。
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