前言上篇更新了linux中IO相关的部分基础知识,主要偏向于理论。本篇会将上章节的理论落地并扩展关于磁盘IO相关的知识点。 如需补充理论知识的同学点击这里。linux之内存管理一、磁盘IO性能的比较我们经常说buffered IO比Base IO快,但是我们知道为什么他比基本的IO快吗? 下来我们来看一组代码。简单说明下:在固定时间内,向磁盘中循环写入固定字节数的数据,通过改变输入流的方式,来观察
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2024-02-05 01:03:15
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在Android开发中,程序时常会遇到“无法读磁盘文件”的问题,这通常会使应用的功能受限或导致用户体验不佳。为了解决这一问题,我整理了一个流程,从备份策略到扩展阅读。一起看看吧。
### 备份策略
制定有效的备份策略是确保数据安全及应用稳定性的关键。使用甘特图来展示备份的周期计划。
```mermaid
gantt
title 备份策略时间安排
dateFormat YYY
一.Hadoop的核心1.Hadoop是分布式文件系统,简称HDFS。2.Hadoop的最核心框架设计是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了分布式存储,MapReduce为海量数据提供了分布式计算。二.什么是HDFS1.HDFS的灵感是来源于Google的GFS论文。2.HDFS的特点: 1.易于扩展的分布式文件系统 2.运行
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2023-07-24 10:07:20
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LINUX系统写速度问题解决过程问题描述:linux系统下写速度只有2GB/s左右,无法支持2.5G采样率连续采集,达不到预期的性能。而同样的代码在windows系统下,却可以支持2.5G采样率连续采集,因此这里需要解决Linux系统的写速度问题。尝试一:刚开始以为是API的问题,查看资料发现大部分说法是mmap写文件最快,实际测试下来发现效果一般,没有特别惊艳的表现。加上使用不太方便,否定了这个
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2024-04-08 14:09:15
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## 如何使用Spark合并小文件
在大数据处理领域,Apache Spark广泛应用于数据分析和处理。然而,当处理许多小文件时,Spark可能会遭遇性能瓶颈,因为每个小文件都需要额外的开销来读取和处理。本文将教你如何利用Spark合并小文件,提升数据处理效率。我们分步骤进行讲解,并使用代码示例、序列图和旅行图帮助你理解整个过程。
### 过程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-21 07:14:14
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Redis:
一、使用Redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4
由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理:当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期
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精选
2015-10-28 10:30:32
1501阅读
1. windows 下磁盘文件读写下面是读取D:\磁盘上的第0扇区 512 BytesCreateFile()打开磁盘,获取文件句柄;SetFilePointer()设置读写的位置;ReadFile()读取磁盘扇区数据。HANDLE hFile;
char drive[] = "\\\\.\\D:"; //------- \\.\D: -----
//------- 创建文件句柄 --
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2024-09-23 16:22:11
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前言最近打了 DDCTF和 国赛,发现都考了一个知识点,也就是 MysqlLocalInfile客户端文件读取这个漏洞,下面来详细的学习一个这个漏洞。漏洞形成原因此漏洞形成的主要原因在于 LOAD DATA INFILE这个语法上。在官方文档中的介绍为:该LOAD DATA语句以非常高的速度将文本文件中的行读入表中。 LOAD DATA是补充 SELECT
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2023-10-18 15:56:19
6阅读
# 实现“arm机器 java读文件比x86慢”的方法
作为一名经验丰富的开发者,我将会指导你如何实现“arm机器 java读文件比x86慢”这个任务。首先,我们需要明确整个流程,然后逐步进行操作。
## 流程步骤
下面是实现这个任务的步骤表格:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个测试文件 |
| 2 | 编写Java代码来读取该文件 |
| 3 |
原创
2024-07-07 03:20:59
61阅读
远程桌面 提示 “无法复制 文件:无法读源文件或磁盘”
输入services.msc 找到clipbook选项,选启用吧是这个
禁用的话就改成启动,先拉列表改成自动,然后按确定,然后再进去选择启用!!!
如果系统提示:无法启动 Clipbook服务。错误1068:依存服务或组无法启动,请按以下
原创
2010-08-19 13:30:39
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“无法删除文件,无法读源文件或磁盘”主要是由于windows的非法文件名造成的.你要删除的东西一般是一个含有”.”或”:”的文件或文件夹,大小一般是零.
删除方法:
开始-运行-cmd 打开命令行格式 输入 “cd 你要删文件的路径&rdquo
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2012-11-06 22:12:28
391阅读
在Java1.4之前的I/O系统中,提供的都是面向流的I/O系统,系统一次一个字节地处理数据,一个输入流产生一个字节的数据,一个输出流消费一个字节的数据,面向流的I/O速度非常慢,而在Java 1.4中推出了NIO,这是一个面向块的I/O系统,系统以块的方式处理处理,每一个操作在一步中产生或者消费一个数据库,按块处理要比按字节处理数据快的多。 在NIO中有几个核心对象需要掌握:缓冲区(Buffer
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2024-06-25 08:27:09
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Ceph是一种开源的分布式文件系统,在云计算和大数据领域得到广泛应用。然而,有些用户反映在使用Ceph时会遇到读取特别慢的问题,这给用户的实际操作带来了很大困扰。
首先,我们需要了解造成Ceph读取特别慢的可能原因。其中一个可能是由于存储节点的负载过高导致读取速度变慢。当存储节点上的IO负载过高时,会影响数据的读取速度,从而导致Ceph读取变慢。此外,网络带宽不足也是导致Ceph读取慢的一个常见
原创
2024-02-28 10:01:48
405阅读
前言缓存流存在的意义是减少程序读取和写入硬盘的次数,读取和写入都经由缓存流。读取时一次性从硬盘中读一定数量的数据进入缓存流,需要时从缓存流取出,这样就减少了访问硬盘的次数。写入时先写入缓存流,只有当缓存流里的数据超出一定量之后再一次性写入到硬盘中,这样也可以减少访问硬盘的次数。使用缓存流读取数据BufferedReader需要传入一个已经生成好的读取流(FileReader),这样才能建立缓存流的
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2023-07-04 21:34:23
178阅读
# 使用 Java 完整读取文件内容的方法
在日常的编程中,文件操作是一个非常重要的环节。无论是读取配置文件、数据文件,还是处理日志信息,熟练掌握文件读写的工作都能让你工作得心应手。在 Java 中,读取文件的方式有很多,本文将重点介绍如何使用 Java 读取文件的所有内容,并给出相应的代码示例。
## 文件读取的基本概念
在 Java 中,文件读取通常分为以下几个步骤:
1. 创建文件对
原创
2024-08-05 06:50:35
21阅读
废话不多说直接上图可以看得到 / 下面已使用100%,已经没有剩余空间可以使用了,上面跑的服务已经访问不了了。接下来我就看看有没有垃圾文件可以清理的du -sh *由于这个机器比较特殊,上面有重要业务所以里面的任何东西都不能动。所以没有办法只能添加磁盘。添加一块10G的磁盘,我的思路是既然东西不能动,而且aaa目录占用空间特别大所以,把aaa目录移到新挂载的磁盘上做一个软链接。加完磁盘后,要重启才
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2024-07-25 21:50:51
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# 在Java中实现文件的分段读取
在软件开发过程中,读取文件是非常常见的需求。如果我们需要处理一个非常大的文件,分段读取可以有效地节省内存并提高效率。本文将指导你如何在Java中实现文件的分段读取,适合刚入行的小白。
## 流程概述
我们可以将整个分段读取过程分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的Java类库 |
| 2
原创
2024-11-01 06:06:41
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1、按字节读取文件内容
2、按字符读取文件内容
3、按行读取文件内容
4、随机读取文件内容 public
class
ReadFromFile {
/**
* 以字节为单位读取文件,常用于读二进制文件,如图片、声音、影像等文件。
*/
public
static
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2023-08-29 22:30:04
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1、按字节读取文件内容 2、按字符读取文件内容 3、按行读取文件内容 4、随机读取文件内容 public class ReadFromFile {
/**
* 以字节为单位读取文件,常用于读二进制文件,如图片、声音、影像等文件。
*/
public static void readFileByBytes(String fileName) {
F
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2023-09-18 18:37:44
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