今天在复制MAC系统文件时，系统弹出窗口提示“对于目标文件系统，文件XXX过大”。出现这种情况的原因是FAT32的文件系统不支持复制大于4g的单个文件，而NTFS则是支持大文件，所以我们可通过转换文件格式来解决问题，下面是Win10系统提示对于目标文件系统文件过大的具体解决步骤。
MySQL存储引擎有MyISAM、InnoDB、MEMORY、CVS、MRG_MyISAM、BLACKHOLE、SEQUENCE、ARCHIVE等，常用的有InnoDB、MyISAM和MEMORY，可以通过命令：
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
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。
当一个用户浏览网页或者发送请求时，服务器都会返回一个包含http状态码的信息头来响应，今天就针对状态码做一下分类汇总。
--upgrade=minimal：当MySQL Server指定--upgrade=minimal选项启动时，如果发现需要执行更新，则，在执行升级操作完成之后，可能会导致组复制无法启动，因为minimal选项在执行更新时，只会更新数据字典、information_schema、performance_schema，但不会更新组复制内部所依赖的系统表（--upgrade选项在MySQL 8.0.16版本引入，之后，升级操作将不再需要单独使用mysql_upgrade工具，默认情况下--upgrade选项值为AUTO，表示自动判断是否需要执行完整的更新操作）。
在进行分布式文件存储解决方案的选型时，GlusterFS 无疑是一个不可忽视的考虑对象。作为一款开源的软件定义分布式存储解决方案，GlusterFS 能够在单个集群中支持高达 PiB 级别的数据存储。自从首次发布以来，已经有超过十年的发展历程。目前，该项目主要由 Red Hat 负责维护，并且在全球范围内拥有庞大的用户群体。本文旨在通过对比分析的方式，介绍 GlusterFS 与 JuiceFS 的区别，为您的团队在技术选型过程中提供一些参考。
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
随着数据量的不断膨胀，无论是为了扩展存储容量、安全备份还是高效文件传输。外置硬盘都成为了Mac用户不可或缺的存储解决方案。然而，选择合适的硬盘格式是确保数据兼容性与访问便利性的关键一步。下面我们来看看Mac外置硬盘用什么格式，Mac外置硬盘不显示怎么办的相关内容。
块存储一般体现形式是卷或者硬盘（比如windows的c盘），数据是按字节来访问的，对于块存储而言，对里面存的数据内容和格式是完全一无所知的。好比上面图中，数据就像玉米粒一样堆放在块存储里，块存储只关心玉米粒进来和出去，不关心玉米粒之间的关系和用途。
HTTP/1.0 和 HTTP/1.1 是 HTTP 协议的两个版本，它们之间有以下几点区别：
什么是零拷贝 维基上是这么描述零拷贝的：零拷贝描述的是CPU不执行拷贝数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务，这通常用于通过网络传输一个文件时以减少CPU周期和内存带宽。
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：
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS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放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
1.创建数据库 create database database_name; 例：create database aa; show create database aa;(查看database aa) 2.删除数据库 drop database database_name; 3.mysql所支持的存储引擎： show engines\G（注意有defaut 是默认的引擎） InnoDB存储引擎：是事物型数据库的首选，支持事物安全表（ACID），支持锁定和外键，mysql5.5.5之后，InnoDB作为默认存
Rainbond v3.7.2版本主要特性是提供企业应用市场全流程管理，像安装管理手机应用一样简单易用。
在网页中直接上传大文件一直是个比较头疼的问题，一是上传时间长，中途一旦出错会导致前功尽弃；二是服务端配置复杂，要考虑接收超大表单和超时问题，如果是托管主机没准还改不了配置，默认只能接收小于4MB的附件。
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
-b，--binary binary transfer 用binary的方式上传下载
上次我们分享到了 wiredTiger 引擎以及他对于以前默认的 MMAPV1 引擎的优势
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如，使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件： 一个形象的认识： 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。如果有1千万个文件，就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢，简直不可想象。这里需要特别说明的是，每一个小于Block大小的文件，存储是实际占用的存储空间仍然是实际的文件大小，而不是整个block大小。
课程链接：https://www.imooc.com/video/16287 Hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 详情见：Hadoop基本介绍 一、 HDFS概念及优缺点 应用场景与特点 普通的成百上千的机器 按TB甚至PB为单位的大量的数据 简单便捷的文件获取 HDFS概念 数据块是抽象块而非整个文件作为存储单元，默认大小为64MB，一般设置为128M，备份
Android平台出现了一些优秀的热更新方案，主要可以分为4类： 基于Instant Run 热插拔方案：美团的Robust（实时修复） Robust插件对每个产品代码的每个函数都在编译打包阶段自动的插入了一段代码，对方法进行了Hook，类似AOP的方式。 基于multidex的热修复方案：代表有Qzone的超级补丁、大众点评的Nuwa、百度金融的RocooFix、 饿了么的Amigo和微信的Tinker（也可以修复so和资源）等（重新冷启动修复） 需要反射更改DexElements，改变Dex的加
fallocate命令用于预分配或取消分配文件空间。不同于其他方法，这个命令可以快速为文件分配空间，而不需要实际写入任何数据。这一特性使得它在需要快速创建大文件的场景下非常有用，例如在系统测试或磁盘压力测试的情况下。
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。
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。
本文框架 什么是热修复？ 热修复框架分类 技术原理及特点 Tinker框架解析 各框架对比图 总结 通过阅读本文，你会对热修复技术有更深的认知，本文会列出各类框架的优缺点以及技术原理，文章末尾简单
如果使用 imp 命令导入 dmp 文件提示 IMP-00058: ORACLE error 12547 encountered 就是导出 dmp 文件数据库的版本和当前导入数据库的版本不匹配导致的。 只要使用大文件编辑器将 dmp 里的版本号信息修改为和要导入的数据库版本一致后即可。 注： 一般的编辑器不支持大文件的编辑，这里推荐 UEstudio，文章后面有工具的获取和安装方法。
支持FUSE，相对比较轻量级，对master服务器有单点依赖，用perl编写，性能相对较差，国内用的人比较多，易用，稳定，对小文件很高效。 + 支持文件元信息 + mfsmount 很好用 + 编译依赖少，文档全，默认配置很好 + mfshdd.cfg 加 * 的条目会被转移到其它 chunk server，以便此 chunk server 安全退出 + 不要求 chunk server 使用的文件系统格式以及容量一致 + 开发很活跃 + 可以以非 root 用户身份运行 + 可以在线扩容 + 支持回收站 + 支持快照 - master server 存在单点故障 - master server 很耗内存 测试性能还不错。吞吐量在15MB/秒以上
文件小的时候，客户端和服务端之间的文件传输。很难感知出问题来。如果文件比较大了，不管是从服务器下载文件还是往服务器上传文件都是一个问题。这里插入一个分治思维、大文件的上传和下载能很好的体现该思维。如果一个问题比较难，我们可以不断的拆解成很多个子问题，不断拆开直到我们能解子问题。当我们把多个子问题解决完的时候，距离目标已经很近了。(拆分和聚合)
传输慢、断线、隐私泄漏、操作不便...不管针对个人还是企业，如何做到快速、安全、高效地传输或者同步文件（特别是大文件）一直都是个大难题，有没有一个高效且专业的解决方案？
在 Windows 和 macOS 系统下想要上传文件并分享是一件再容易不过的事情了，你既可以选择打开各种网盘网站，也可以使用五花八门的网盘客户端上传文件，随后获得一个分享链接。然而作为服务器系统使用时，Linux 一般是不会安装图形界面的，常见的网盘也极少有提供官方的命令行客户端。
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一、前言 小编在最近的测试过程中遇到了一个需要构造Android手机存储空间不足的场景，并且还需要覆盖验证各种机型，而单个拷贝大文件到测试机器又太繁琐，小编查阅资料发现Linux下的dd命令可以协助小编完成此项任务，正好借此机会给大家分享一下dd命令在Android shell下的一些用法： 二、dd命令介绍 dd是Linux下一个非常有用的命令，该命令用于读取、转换并输出数据； dd命令在Android shell下也支持使用哦！ Android shell中可支持的常用命令参数如下： 1.
上一篇文章我们讲了golang实现AES的方式，这里我们来讲一下RSA算法如何通过golang实现。需要注意的是rsa本身不支持大文件的加密，我们需要分段切割进行加解密。下面我们来看下代码。
常见的分布式文件系统有：GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等，各自适用的领域不同，它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表，所以表的设计的好坏，将直接影像这整个数据库。而在设计表的时候，我们都关注一个问题，使用什么存储引擎。接下来小编将重点为大家介绍对比两种常见的innodb和MyISAM搜索引擎~
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
我们已经对连续分配的方式有了一定的了解，并且也清楚了它存在的问题和局限性。为了解决这些问题，非连续存放的方式应运而生。非连续空间存储大致可以分为两种形式：链表形式和索引形式。
伙伴们，开始本文之前给大家说个事情：由于最近坚持更新公众号文章，向大家推送学习内容，居然收到了微信客服的致电和来信，给开通了留言功能。有点小小的意外和开森！以后发布的文章大家就可以随时留言，希望大家多多留言提出宝贵意见哦！！！
1. mysql数据库 mysql是最好用的数据库。说这句话不知道会不会被打。 mysql数据库好用是因为其小巧，安装方便。很适合开发人员自己本地安装数据库。 2.mysql数据库引擎 InnoDB InnoDB是一个事务型的存储引擎，有行级锁定和外键约束。 Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别。 提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基MySQL后台的完整数据库系统。 MySQL运行时Innodb会在内存
GPL:不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售，修改后该软件产品必须也采用GPL协议；
关于内核版本，RHEL8和7的区别如下： RHEL8采用4.18.0-x RHEL7采用3.10-0-x
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-90ZtG0tw-1687771442157)(https://juicefs.com/docs/zh/assets/images/juicefs-arch-new-ab6339cb1408945cc9b70dc091c523c5.png)]
一般常用的web服务器都有对向服务器端提交数据有大小限制。超过一定大小文件服务器端将返回拒绝信息。当然，web服务器都提供了配置文件可能修改限制的大小。针对iis实现大文件的上传网上也有一些通过修改web服务器限制文件大小来实现。不过这样对web服务器的安全带了问题。攻击者很容易发一个大数据包，将你的web服务器直接给拖死。 现在针对大文件上传主流的实现方式，通过将大文件分块。比如针对一个100M文件，按2M拆分为50块。然后再将每块文件依次上传到服务器上，上传完成后再在服务器上合并文件。 在web实现大文件上传，核心主要实现文件的分块。在Html5 File API 出现以前，要想在web上实现文件分块传输。只有通过flash或Activex实现文件的分块。
首先确定一点，存储引擎的概念是MySQL里面才有的，不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念，后面我们还会说，但是现在要确定这一点。
https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-file-upload/documentation
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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：
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