最近在部署虚拟机,导入几个之前保存的ovf模板,发现存储已经被耗费的差不多了.检查了下磁盘存储格式 存储类型是 后置备延迟置零 占用空间 简单了解下 三种存储类型 1.厚置备延迟置零: 默认的创建格式,创建磁盘时,直接从磁盘分配空间,但对磁盘保留数据不置零.所以当有I/O操作时,只需要做置零的操作. 磁盘性能较好,时间短,适合于做池模式的虚拟桌面 2.厚置备置零(thick): 创建群集功能的磁盘.创建磁盘时,直接从磁盘分配空间,并对磁盘保留数据置零.所以当有I/O操作时,不需要等待直接执行.

VMwareESX/ESXi 精简置备(thin)与厚置备(thick)虚拟机磁盘之间转换 VMwareESX/ESXi 虚拟机磁盘thin与thick之间转换 注意:转换前请先关闭虚拟机!!! 一.  Thin to Thick转换 Thin to Thick转换比较简单,在图形界面即可操作; 1.    浏览数据存储 点击虚拟机所在的ESX/ESXi主机,在"配置"选项卡下的"存储器"内,浏览数据存储, VMwareESX/ESXi 精简置备(thin)与厚置备

esxi 精简置备只增不减问题解决方法 众所周知Thin Provisioning模式下的虚拟机磁盘的空间会随需增长,可以很大程度上帮助我们节约空间,可是,凡增长过后的空间,即使清除了导致增长的文件后,这部分空间依然无法自动释放,也就是说:空间只能增加不能减少. 网站大部分的解决方法是通过ghost或者converter来解决,但那样解决起来相对比较麻烦,操作不方便 我的解决方法:通过vmkfstools先转换成厚置备模式,然后在转换精简置备模式即可 通过ssh可以远程直接操作亦可通过vcent

我的设备是Macbook Air 13' Mid 2011,128G SSD.最近开始有些存储压力了,用Clean My Mac清理一部分旧文件后,决定对Xcode动手. 移除对旧设备的支持 影响:可重新生成:再连接旧设备调试时,会重新自动生成.我移除了4.3.2, 5.0, 5.1等版本的设备支持. 路径:~/Library/Developer/Xcode/iOS DeviceSupport 释放空间:3GB 移除旧版本的模拟器支持 影响:不可恢复:如果需要旧版本的模拟器,就需要重新下载了.我

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor

Xcode磁盘空间大清理 我的设备是Macbook Air 13’ Mid 2011,128G SSD.最近开始有些存储压力了,用Clean My Mac清理一部分旧文件后,决定对Xcode动手. 移除对旧设备的支持 影响:可重新生成:再连接旧设备调试时,会重新自动生成.我移除了4.3.2, 5.0, 5.1等版本的设备支持. 路径:~/Library/Developer/Xcode/iOS DeviceSupport 释放空间:3GB 移除旧版本的模拟器支持 影响:不可恢复:如果需要旧版本的模

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav

http://www.iwangke.me/2013/09/09/clean-xcode-to-free-up-disk-space/#jtss-tsina 我的设备是Macbook Air 13’ Mid 2011,128G SSD.最近开始有些存储压力了,用Clean My Mac清理一部分旧文件后,决定对Xcode动手. 移除对旧设备的支持 影响:可重新生成:再连接旧设备调试时,会重新自动生成.我移除了4.3.2, 5.0, 5.1等版本的设备支持. 路径:~/Library/Develo

一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例下多个 da

百度Elasticsearch-产品描述-介绍-百度云 https://cloud.baidu.com/doc/BES/FAQ.html#.51.46.57.73.73.7E.71.4C.6F.AA.87.63.3A.5D.30.30 PageCache 在查询中的作用很大 我们建议如果条件可以的话应该给ES留尽量多的pagecache,这能极大的优化我们的查询速度,如果pagecache不足够多,那么ES每次查询[fetch 文档,拿posting list]都会读取磁盘,此时系统就会变慢.

转自:http://kangrui.iteye.com/blog/2262860 众所周知_source字段存储的是索引的原始内容,那store属性的设置是为何呢?es为什么要把store的默认取值设置为no?设置为yes是否是重复的存储呢? 我们将一个field的值写入es中,要么是想在这个field上执行search操作(不知道具体的id),要么执行retrieve操作(根据id来检索).但是,如果不显式的将该field的store属性设置为yes,同时_source字段enabled的情况

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

2016年6月21日 最近,因为工作需要,我从网上买了一本<Spring MVC学习指南>,ISBN编号: 978-7-115-38639-7,定价:49.00元.此书是[美]Paul Deck著于2014年,林催二人于2015年翻译,2016年第6次印刷.我在淘宝上购买时就询问是哪个版本,店小二确实搞不清.我看了淘宝店此书的编辑推荐.目录.内容推荐,仍然看不出是哪个版本. 书买来,我稍微翻了一下,确认是基于Spring MVC 2.5的.这就问题大了,现在3.1版以后,方法完全不同变化很大,

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

string::npos,这是一个很大的数 npos 是这样定义的: static const size_type npos = -1; 因为 string::size_type (由字符串配置器 allocator 定义) 描述的是 size,故需为无符号整数型别.因为缺省配置器以型别 size_t 作为 size_type,于是 -1 被转换为无符号整数型别,npos 也就成了该型别的最大无符号值.不过实际数值还是取决于型别 size_type 的实际定义.不幸的是这些最大值都不相同.事实上

5G网速那么快,基站辐射会很大吗? 鲜枣课堂 2019-04-20 21:19收藏55评论6社交通讯     题图来自东方IC,本文来自微信公众号:鲜枣课堂(ID:xzclasscom),作者:小枣君,原标题为<关于基站和手机辐射,这篇文章彻底讲明白了> 大家好,我是小枣君. 今天我们来聊聊基站和手机的辐射. 哈哈,大家有没有虎躯一震?如今这个年头,新闻里三天两头会说这里有辐射,那里有放射性,还有不断增高的癌症发病率,号称都是辐射导致,引起大家人心惶惶. 尤其是我们通信行业,整天和电磁场电磁波

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\LOG 一般是这个文件夹里的ERRORLOG变得很大.所以要清理. 执行一次EXEC sp_cycle_errorlog就会产生一个新的errorlog去覆盖旧errorlog.只要循环7次就可以把errorlog都覆盖一遍. 1.打开查询分析器,输入命令 BACKUP LOG database_name WITH NO_LOG 2.再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--所有任务--收缩数

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.