问题说明：IDC里的一台服务器的/分区使用率爆满了！已达到100%！经查看发现有个文件过大（80G），于是在跟有关同事确认后rm -f果断删除该文件。但是发现删除该文件后，/分区的磁盘空间压根没有释放出来，使用率还是100%！这是为什么呢？？ 原因分析：在Linux系统中，通过rm或者文件管理器删除
原创
2022-01-17 13:55:43
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IDC里的一台服务器的/分区使用率爆满了！已达到100%！经查看发现有个文件过大（80G），于是在跟有关同事确认后rm -f果断删除该文件。但是发现删除该文件后，/分区的磁盘空间压根没有释放出来，使用率还是100%！这是为什么呢？？[root@linux-node1 ~]# df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted on/de
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2021-04-23 21:54:22
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问题说明IDC里的一台服务器的/分区使用率爆满了！已达到100%！经查看发现有个文件
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2022-08-17 09:16:07
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问题说明IDC里的一台服务器的/分区使用率爆满了！已达到100%！经查看发现有个文件过大（80G），于是在跟有关同事确认后rm -f果断删除该文件。但是发现删除该文件后，/分区的磁盘空间压根没有释放出来，使用率还是100%！这是为什么呢？？[root@linux-node1 ~]# df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mapper
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2021-03-15 21:42:49
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问题说明IDC里的一台服务器的/分区使用率爆满了！已达到100%！经查看发现有个文件过大（80G），于是在跟有关同事确认后rm -f果断删除该文件。但是发现删除该文件后，/分区的磁盘空间压根没有释放出来，使用率还是100%！这是为什么呢？？[root@linux-node1 ~]# df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mapper
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2021-04-23 14:08:44
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问题说明IDC里的一台服务器的/分区使用率爆满了！已达到100%！经查看发现有个文件过大（80G），于是在跟有关同事确认后rm -f果断删除该文件。但是发现删除该文件后，/分区的磁盘空间压根没有释放出来，使用率还是100%！这是为什么呢？？[root@linux-node1 ~]# df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mapper
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2021-05-21 15:44:17
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问题说明：IDC里的一台服务器的/分区使用率爆满了！已达到100%！经查看发现有个文件过大（80G），于是在跟有关同事确认后rm -f果断删除该文件。但是发现删除该文件后，/分区的磁盘空间压根没有释放出来，使用率还是100%！这是为什么呢？？[root@linux-node1 ~]# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounte
原创
2021-04-10 19:38:30
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DataNode 使用基于轮询的策略写入新块。但是，在长期运行的集群中，由于 HDFS 中大规模文件删除或通过磁盘热交换特性添加新 DataNode 磁盘等事件，DataNode 仍然可能创建了显著不平衡的卷。1、前言本文深入研究 HDFS 磁盘平衡的新特性，这是 Hadoop3 中加入的一个特性。HDFS 现在包括（在 CDH 5. 8. 2 和更高版本中发布）用于跨节点移动数据的全面的存储容量
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2023-08-04 22:46:37
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问题描述：通过du -sh 查看/u01/orabak目录下所有文件的大小总共只有73GB，但是通过df -h查看，磁盘空间已用98%，如下图：分析：刚开始想可能有什么隐藏文件，但是通过ls -al查看，没有隐藏文件；通过了解，/u01/orabak是存放oracle备份文件的目录，每天都会备份，然后删除旧的文件，然后通过 lsof |grep delete命令查看，发现是进程占用已经被删除的文件
原创
2017-04-20 10:36:01
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# HBase 释放磁盘空间
在使用HBase时，由于数据的持久化存储和写入需求，磁盘空间会逐渐变满。为了保证系统的正常运行，我们需要通过一些方法来释放磁盘空间。本文将介绍几种常用的方法，并提供相应的代码示例。
## 方法一：删除不再需要的表
在HBase中，表是数据存储的最小单元。当某个表不再使用时，我们可以通过删除该表来释放磁盘空间。下面是一个删除表的示例代码：
```java
imp
原创
2023-09-22 11:42:54
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# Mongodb释放磁盘空间
## 引言
Mongodb是一个流行的NoSQL数据库，它以其高效的性能和可伸缩性而闻名。但是，在长时间运行后，Mongodb可能会占用大量磁盘空间，导致磁盘空间不足的问题。为了解决这个问题，我们需要释放Mongodb占用的磁盘空间。本文将指导开发者如何实现Mongodb释放磁盘空间的步骤，并提供相应代码进行演示。
## 整体流程
下面是实现Mongodb释放磁
原创
2023-08-10 08:28:54
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# Hadoop 磁盘空间释放指南
随着数据量的不断增长，Hadoop集群的磁盘空间可能会逐渐变得紧张。为了确保集群的高效运作，定期释放Hadoop的磁盘空间是必要的。本文将详细介绍如何在Hadoop中释放磁盘空间，包括具体步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是释放Hadoop磁盘空间的基本流程：
| 步骤 | 描述
# MySQL释放磁盘空间
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它可以用于存储和管理大量的数据。然而，随着时间的推移，数据库中的数据量不断增加，可能导致磁盘空间的耗尽。为了解决这个问题，MySQL提供了一些方法来释放磁盘空间。在本文中，我们将介绍一些常见的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 清理不再使用的表
在MySQL中，可以使用`DROP TABLE`语句来删除不再使用的表
原创
2023-07-26 00:17:38
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# Hadoop磁盘空间释放
## 引言
在Hadoop集群中，磁盘空间是非常宝贵的资源。为了有效利用磁盘空间，我们需要及时释放不再需要的数据。本文将介绍Hadoop磁盘空间释放的方法，并提供相关代码示例。
## 什么是磁盘空间释放
磁盘空间释放是指删除或清理不再需要的数据，以释放磁盘空间。在Hadoop中，磁盘空间释放尤为重要，因为Hadoop集群通常存储着大量的数据，这些数据在处理完毕
原创
2023-08-12 06:09:53
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# MongoDB 释放磁盘空间
在使用 MongoDB 进行数据存储时，我们经常会面临磁盘空间不足的问题。为了解决这个问题，我们需要对 MongoDB 进行一些操作，以释放磁盘空间。本文将介绍一些常用的方法和技巧，帮助您有效地释放 MongoDB 中的磁盘空间。
## 清理无用的数据
首先，我们可以考虑清理掉 MongoDB 中一些无用的数据，以释放磁盘空间。通过删除不再需要的数据库、集合
原创
2023-09-14 16:36:00
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1）创建一个swap文件。swap分区最适合的大小事物理内存的1-2倍进入到一个大的磁盘空间中dd if=/dev/zero of=swapfile bs=1024 count=1024000增加1G。或者dd if=/dev/zero of=swapfile bs=1G count=12）把分区变成swap分区/sbin/mkswap swapfile3）使其成为有效状态/sbin/swapon
原创
2014-08-05 17:32:23
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查看已打开文件(删除状态)lsofgrepdeletedCmsGoAgen574root2uREG253,102230580/usr/local/cloudmonitor/logs/panic.daemon.log(deleted)第一列程序名第二列PID查到之后重启或杀掉进程kill9574查看空间是否已释放dfh
原创
2023-02-14 17:50:44
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Windows10操作系统一般默认系统盘为C盘，在长期使用过程中，系统会产生较多冗余、缓存文件，占用一定空间，使磁盘的可用空间越来越小。那么当磁盘空间所剩无几时，要怎么做才能释放C盘空间呢？本期内容将为你一一讲解。温馨提醒 一般的软件和文件不建议存放在C盘，以免影响操作系统运行速度；进行以下操作之前注意备份重要数据哦。磁盘清理1、打开此电脑，右键本地磁盘(C:)，选择属性。 2、在弹出
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2024-04-03 08:47:46
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使用CDH遇到机器并没有跑什么生产项目，但是产生了将近300G/每个节点的数据。 过程中使用hadoop fs -du -h / 来查看hadoop根目录下文件的空间占用量，在这里看到spark占用了差不多1.3T左右的磁盘空间。运行命令会提示用户没有权限，进去CDH下面的HDFS的配置，搜索dfs.permissions，把检查HDFS权限的√去掉，然后权限就打开了。同时确定spark并没有需要
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2023-06-07 10:28:15
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swap的概述swap的作用可简单描述为：当内存不够用时，将存储器中的数据块从DRAM移到swap的磁盘空间中，以释放更多的空间给当前进程使用。当再次需要那些数据时，就可以将swap磁盘中的数据重新移到内存，而将那些不用的数据块从内存移到swap中。数据从内存移动交换区的行为被称为页面调用，发生在后台的页面调用没有来自应用程序的干涉。swap空间是分页的，每一页的大小和内存页的大小一样。并不是一定
原创
2023-03-19 20:28:22
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