今天线上出现了一个inode耗尽的问题，最后通过清理磁盘上的小文件来解决问题。大概分享下inode的相关知识。
Linux系统下文件数据储存在"块"中，文件的元信息，例如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。
Linux系统下文件数据储存在"块"中，文件的元信息，例如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。inode也占用硬盘空间，硬盘格式化的时候，操作系统自动将硬盘分成两个区域。一个是数据区，存放文件数据；另一个是inode区（inode table），存放inode所包含的信息。
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背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O
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？
在我们实际工作当中，极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群，或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群，那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝，hadoop自带也有命令可以帮我们实现这个功能。
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作，而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的，很多人在填写昵称时，常常会看到 此昵称已存在 的提示，系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢？总不能挨个去遍历对比吧，这时候就需要我们本文中的主角： 布隆过滤器
图 13总结：通过测试，在本次实验中我们得出的以下几点结论：1. 小文件(最好是大于 0.5M，如果文件太小，在进行 tar 打包并压缩或者 zip 压缩时，其占用的磁盘空间会比源文件大很多)在进行 tar 打包并压缩或者 zip 压缩时，其占用磁盘的大小不变；中等文件(100M 左右的 pdf 格式文件) ，在进行 tar 打包并压缩或者zip 压缩时时，大约节省 20%-30%的空间；对于大文件(500M 左右的视频文件)基本上没有节省多少磁盘空间。2. 在 Radhat5.5 中对于 tar 打包并压缩测试和 zip 压缩测试中，tar 和 zip 对文件的压缩是一样的，对磁盘的节省程度是一样的。3. 本次测试中由于选择文件的特殊性，不能够完全模仿在真实情况下的操作，所以得出的结论会有一定程度的误差。由于 cuizong007 的水平有限，难免有错误的地方，还请多多包涵。欢迎各位技术好友进行技术方面的交流。cuizong007 的邮箱是：cuizong007sina.com图 5图 67.对文件 2 进行查看(如图 7 和图 8)：图 7图 88. 对文件 3 进行 tar 和 zip 压缩(如图 9 和图 10)：图 9图 109. 对文件 2 进行查看(如图 11 和图 12)：图 11图 1210.在将所有的文件进行 tar 和 zip 压缩完后，查看压缩完后的情况(如图 13)：在 linux 下人们不免会遇到要压缩一些文件，但是究竟要那种方式压缩，所得到的结果最能够节省磁盘的空间，而且有不容易出现错误呢？本次实验结果只做技术讨论，相互的学习。实验环境：在 xp 系统下安装在虚拟机上的 redhat5.5 的系统。本次实验结果将主要测试最常用的、最简单的(即没有添加太复杂的命令选项)tar 和 zip命令。1. 我们选择了三个不同大小的文件(文件名分别为：1、2 和 3；文件 1 和文件 2 都是 pdf文档；文件 3 为视频文件)如图 1 所示：图 12. 我们首先使用命令 tar 将第一个小文件(即 1)进行压缩。 (使用命令： tar zcvf 1.tar.gz 1)如图 2 所示：图 23.再使用命令 zip 压缩第一个小文件(即 1)进行压缩。 (使用命令： zip 1.zip 1)如图 3所示：图 34.使用命令查看 tar 和 zip 压缩同一文件 1 的大小(使用命令：
事情是这样发生的- ，还是和数据泵有关的一个问题，但这次不是说数据泵的问题。应用方通过数据泵导入数据时发生空间不足的问题 “No space left on device”，询问是否空间不足导致，错误如下所示：
****前言：**** 今晚快要下班的时候，cp文件夹到U盘里面，由于文件过大并且里面的文件都是代码小文件，想想接近700M大有多少小文件，然而电脑就发烧式的发烫，真不敢想象呢，前所未有的发热，于是我就想关机来让电脑来歇歇，万万没想到的就是，电脑关机出现异常了，这时候我已经意识到电脑maybe出了问题。然后我就立马开机，果然不出我所料，电脑系统进不了了。来公司前我安装了linux+win双系统，电脑开机默认进入的是win系统，看到提示，感觉是win除了问题，真是奇怪：上次使用win系统都没有问题的，让你w
我们都知道HDFS是来源于Google的GFS的分布式系统，它的特点是易于扩展，同时可以开发于廉价的机器上，同时他可以保证所有文件的备份数据维持在健康的数量上，同时非常适合进行批处理，因为设计之处就是在大数据文件大量的操作是顺序读的操作，同时也非常适合流处理。
最近某服务器磁盘空间告警，在排查过程中发现"/var/spool/postfix/maildrop"目录下堆积了很多小文件，起初想直接删除，但是使用rm删除是提示“参数列表过长”，后来使用rsync来清楚垃圾文件：
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
搭建好Hadoop和Hive的运行环境之后，首先考虑到的，就是如何将数据写入到HIVE中。这篇文章将简单、快速地介绍如何通过命令行的方式，使用insert...values、load、insert...select 语句将数据写入到hive表重。并讲解了在写入数据时遇到的问题：多个小文件，以及相应的解决方案。
在上一篇文章Linux系统入门系列之三：初识Bash中，我带大家初步认识了Bash这个Linux系统中的Shell，并学习了使用vim编辑、处理文本信息。事实上Bash拥有非常多的工具命令，并且很多工具命令已经集成化，可以完成多种多样的任务，就像Windows系统中的Office软件一样。接下来将带大家认识更多的工具命令以及数据的输入与输出，从而便以后各种生物信息数据的处理。
Linux下删除文件是一个既复制有好玩的，在这里简单的描述一下自己对文件删除过程的看法。 Linux删除一个文件或者目录是首先看当前用户对这个文件或目录的父目录有没有权限，因为目录名和文件名是存放在上级目录的block块里面的。删除文件和目录实际上就是操作父目录的block块的内容。
在理解inode之前，先了解下磁盘扇区，磁盘的最小单位，我们都知道，磁盘一个扇区是512个字节。磁盘读写是都是按照块来操作的，一个块一般是4K，也就是连续的8个扇区，以块为单位读写是为了提高性能。
文件存储在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（sector）。每个"扇区"的大小为512字节（byte）， ，操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区的读取，这样效率太慢。他是一次性读取多个扇区，即一次性读取一个"Block块"。一个Block有8个连续的扇区（sector）组成。 数据都存在Block块里面，但是我们怎么知道一个数据存放在哪些Block块里面呢？这个时候就必须需要一个索引，引导我们去找到哪些存放在BLOCK块里面的额数据。这存放索引的地方我们称为索引节点（Inode），索引节点里面包括了：文件的类型，属主，属组，权限，和时间戳一些信息，但是不包括文件名， 1.1.2 inode包含的内容
4、设置 join 或aggregate洗牌（shuffle）数据时使用的分区数
在 Vue.js 开发中，将项目部署到生产环境通常需要进行打包。打包是将项目中的源代码、依赖库和配置文件等资源整合到一个或多个文件中，并进行最小化处理，以减小文件大小、提高加载性能和保护源代码的安全性。本文将详细介绍如何使用 Vue CLI 打包 Vue3 项目。
首先我们根据一个面试题来进入位图的理解 1. 面试题 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
来 源：马哥Linux运维 今天我们来测试一下Linux下面删除大量文件的效率。 首先建立50万个文件 $ test for i in $(seq 1 500000);do echo text >
#1 - 错误: 设备上无剩余空间 当你的类UNIX系统磁盘写满了时你会在屏幕上看到这样的信息。本例中，我运行fallocate命令然后我的系统就会提示磁盘空间已经耗尽： $ fallocate -l 1G test4.imgfallocate: test4.img: fallocate failed: No space left on device 第一步是运行df命令来查看一个有分区的文件系统的总磁盘空间和可用空间的信息： $ df 或者试试可读性比较强的输出格式： $ df -h 部分输出内容： Fi
例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件，后缀为系数形式，且后缀为4位数字形式
spark工作原理 spark运行原理 Spark Streaming Storm的ack是干嘛的 kalfka干嘛的 job提交到yarn上的工作流程 10x+5y+z = n，x+y+z的最小值 ArryList、LinkedList、vector的区别 hashMap HashTable的区别 垃圾回收机制 JVM的工作原理 Hbase的垃圾回收工具 for循环LinkedList 遍历HashMap的并且把某一个值删除 线程 进程 Java中Runnable和Thread的区别Callable C
为了解决小文件问题，我们也是八仙过海各显神通，一般而言可能都是写个MR/Spark程序读取特定目录的数据，然后将数据重新生成N个文件。但是在以前，这种模式会有比较致命的问题，因为在生成的新文件要替换原来的文件，而替换的过程不是原子过程，所以这个时候如果正好发生读，是会影响的。其次，很多读的程序，都会缓存文件路径，因为我们重新生成了文件，文件名称也变化了，导致读的程序的缓存失效，会发生比如文件找不到等异常。对于在一个进程比较好说，做下刷新就行，但是读往往是在不同的进程实例里，这个时候通知他们也是很难的事情。再极端一点，读取这个表的程序可能是另外一个团队维护的。所以其实小文件并没有想象的那么好解决，或者说能够优雅的解决。
如果 root 密码忘记了，grub 的密码也忘记了，可以进救援模式将 /mnt/sysimage/boot/grub/grub.conf 文件里密码那行删了即可，或者直接修改 shadow 文件，直接把 root 密码删了，即可以使用 root 进行空口令登录了。
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
日常生产中 HDFS 上小文件产生是一个很正常的事情，同时小文件也是 Hadoop 集群运维中的常见挑战，尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。
今天查看硬盘剩余的容量，发现‘/’目录下占用了大量的空间；可我在这个目录下面没有放什么东西；仔细查看在/var/spool/postfix/maildrop/ 中发现了大量的文件。怎么会有这么多的文件呢，先删除。
在本教程中，我们将参考Linux dd命令的一个实际示例，系统管理员可以使用该命令将以MBR或GPT布局样式分区的较大HDD的Windows操作系统或Linux操作系统迁移到较小的SSD。 在本节摘录中，我们将使用安装在具有多个分区的硬盘上的Windows系统作为示例。 在HDD以MBR方案分区并且包含具有多个逻辑分区的扩展分区或分区无序的情况下，该方法可能变得相当复杂。 如果是这样，我建议你不要使用这种方法。 在这种情况下，使用ddrescure更安全，它可以克隆整个磁盘布局（分区表和每个分区内的已使用块），而不会实际传输空的空间。 可以通过从Ubuntu主存储库安装gddrescue包获得DDrescure。
nginx日志按天分片是运维的基本要求，不仅可以减小文件大小，方便检索关键数据，也可以定时删除过期的日志。可是nginx和tengine默认并不支持文件分片，因此需要额外处理。
目前集群存于一个非常不健康的状态，主要问题是小文件太多，单个DataNode的block数量阈值是500,000，而现在单个DataNode的block为2,631,218，约为阈值的5倍，现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。
原文:https://www.escapelife.site/posts/72f237d3.html
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
如果我们要介绍 Linux，我们就不得不首先说一下 Unix。 Unix: 一种多用户、多进程的计算机操作系统，开发于 1970 年在美国 AT&T 公司的贝尔实验室的 AT＆T Unix。 此后的 10 年，Unix 在学术机构和大型企业中得到了广泛的应用，当时的 Unix 拥有者 AT&T 公司以低廉甚至免费的许可将 Unix 源码授权给学术机构做研究或教学之用，许多机构在此源码基础上加以扩充和改进，形成了所谓的 “Unix 变种”。 最著名的变种之一是由加州大学 Berkeley 分校开发的 BSD(Berkeley Software Distribution)。 后来 AT&T 意识到了 Unix 的商业价值，不再将 Unix 源码授权给学术机构，并对之前的 Unix 及其变种声明了版权。BSD 在 Unix 的历史发展中具有相当大的影响力，被很多商业厂家采用，成为很多商用 Unix 的基础。其不断增大的影响力终于引起了 AT&T 的关注，于是开始了一场持久的版权官司。最终允许 Berkeley 分校自由发布自己的 Unix 变种，但是前提是必须将来自于 AT&T 的代码完全删除，于是诞生了 4.4 BSD Lite 版，由于这个版本不存在法律问题，4.4 BSD Lite 成为了现代柏克莱软件套件的基础版本。BSD 在发展中也逐渐衍生出3个主要的分支:
理解inode，要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（即：Sector）。每个扇区储存512字节（相当于0.5KB）。 操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区地读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区，即一次性读取一个"块"（block）。这种由多个扇区组成的"块"，是文件存取的最小单位。"块"的大小，最常见的是4KB，即连续八个 sector组成一个 block。 文件数据都储存在"块"中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。 block中存储的就是文件的实际数据，比如说，照片，视频，音频等等，但是有一点需要注意！就是inode当中不包含文件名！一个文件的文件名，存储在上级目录的block中！ 其实inode和block之间的关系就像是一本书一样，inode是一本书的目录，一本书会有很多内容，一个知识点或者一个故事会占很多页，一个block就相当于书中的一页内容。
腾讯TCPA，由腾讯TEG操作系统组研发，基于RHEL7.4源码，定制化的TCPA。
今天我们来测试一下Linux下面删除大量文件的效率。 首先建立50万个文件 $ test for i in $(seq 1 500000);do echo text >>$i.txt;done 1
LVM（Logical Volume Manager）是一种基于软件的磁盘管理工具，它允许将多个物理磁盘合并成一个逻辑卷组（VG），并在其中创建多个逻辑卷（LV）。使用 LVM 可以极大地简化磁盘管理的工作，使得对磁盘的分区和扩容变得更加灵活和方便。
概述 在Linux 学习笔记一大体介绍了一些简单的Linux知识和一些简单的优化。下面我们来学习一下Linux和Linux一些安全知识(Linux是基于内核为2.6.32-642 CentOS x86_64操作系统)。 精简系统自启动和删除无用的账号和组 在安装Liunx系统中有很多服务、用户或者用户组都是无用的，通过安全和性能考虑需要删除或者禁用他们。 #只需要查找3级别以上的服务是否开启，3代表运行级别的中的数字。 chkconfig --list | grep 3:on 有些服务是必须开启的，比如：
这将分别生成file1.txt.gz、file2.txt.gz、file3.txt.gz等压缩文件。
环境：RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 需求：使用df -i巡检发现Inodes使用率过高，需要清理删除文件来解决。如果Inodes满，该目录将不能写，即使df -h查看还有剩余空间。
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因为硬盘每次读写都会寻址和写入，其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度，Kafka使用顺序I/O，来减少了寻址时间：收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。
TStor OneCOS简介 “ TStor OneCOS海量对象存储，是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储，轻松支持单桶万亿对象和EB级容量，集群容量无限伸缩，同时支持自研4U60高密服务器。 ” 经过版本不断迭代，持续加强功能和优化性能，当前最新推出V1.1.1版本，主要更新如下： 小文件合并 处理海量小文件对于对象存储一直是一个巨大挑战，很难实现性能和空间利用率的兼得。基于云上存储实践经验，OneCOS底层Yotta存储引擎选择异步合并方式作为最佳方案。为了保证小文件写入性
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