在修复数据前,您必须先对分区丢失的数据盘创建快照,在快照创建完成后再尝试修复.如果在修复过程中出现问题,您可以通过快照回滚将数据盘还原到修复之前的状态. 前提条件 在修复数据前,您必须先对分区丢失的数据盘创建快照,在快照创建完成后再尝试修复.如果在修复过程中出现问题,您可以通过快照回滚将数据盘还原到修复之前的状态. 工具说明 在Linux实例里,您可以选择以下任一种工具修复磁盘分区并恢复数据: fdisk:Linux系统默认安装的分区工具. testdisk:主要用恢复Linux系统的磁盘分区或

一.执行此预案的动机 云主机数据盘分区丢失 二.执行此预案的条件 1.确定用户在报障时间点之前有过数据盘分区存在,而在报障时间点该分区消失 2.在执行我们的恢复操作之前,确保将分区所在数据盘进行备份 三.执行此预案的过程 1.用户云主机内安装testdisk工具: a.yum install testdisk b.https://www.cgsecurity.org/wiki/TestDisk_Download 2.执行testdisk 若步骤1采用a方式: testdisk 所需恢复数据盘(例

故障修复步骤: 1. 检查磁盘分区级文件系统确实不在: 2. 云主机内部下载testdisk工具修复 yum install testdisk -y 3. 执行命令testdisk /dev/vdc进入如下界面 选择Proceed,进入下一界面 选择Intel,进入下一界面 选择Analyse,进入下一界面开始分析 选择Quick Search,开始查找分区信息 检查出丢失的分区,光标移动到此分区行,按Enter,进入下一界面 检查信息无误后,选择Write,将分区信息写入磁盘,然后输入Y,保存

很多人装系统时会经常会使用GHOST来恢复自己的系统,当WINDOWS系统出现意外时,再用GHOST的“From Image to 分区”来对系统进行恢复,这样就可以省去繁琐耗时的重新安装操作系统的工作.     但是,在使用“From Image to 分区”功能进行恢复系统时,一定要正确的选择选项,否则将会发生意想不到的后果!本人曾遇到过出现类似故障的硬盘,硬盘的故障是开机后计算机可正常启动,但只能看到一个主分区C:盘,其它的逻辑分区则全部不可见,使用Pqmagic 8.0详细查看分区情况,

0. 背景: inux用户安装Linux操作系统时遇到的一个常见的难以决定的问题就是如何正确地评估各分区大小,以分配合适的硬盘空间.普通的磁盘分区管理方式在逻辑分区划分好之后就无法改变其大小,当一个逻辑分区存放不下某个文件时,这个文件因为受上层文件系统的限制,也不能跨越多个分区来存放,所以也不能同时放到别的磁盘上.而遇到出现某个分区空间耗尽时,解决的方法通常是使用符号链接,或者使用调整分区大小的工具,但这只是暂时解决办法,没有从根本上解决问题.随着Linux的逻辑卷管理功能的出现,这些问题都迎刃

问题:centos/redhat下使用分区工具fdisk创建大于2TB的分区,无法创建 关键字:MBR.GPT.CHS.LBA MBR:主引导记录 GPT:GUID 分区表 CHS:磁柱 磁头 扇区 LBA:逻辑块寻址 解决:使用分区工具gdisk进行分区,系统默认没有安装,可通过yum安装,gdisk与fdisk用法类似,只是分区类型代码有所不同 #yum -y install gdisk #gdisk /dev/sdb 扩展: MBR分区模式:MBR 将数据存储在大约 4 个分区上,这些分区

内容摘要:本文主要讨论和分析在UEFI+GPT模式下的Windows系统(主要是最新的Win10X64)中默认的分区结构和默认的分区大小,硬盘整数分区.4K对齐.起始扇区.恢复分区.ESP分区.MSR分区,哪些分区是必要的,删除是否会影响系统运行. 建议初级读者先了解什么是BIOS+MBR和UEFI+GPT,再阅读以下内容,因为涉及的内容太多,这些知识点不作为本文的讨论内容,建议百度搜索:"BIOS+MBR"."UEFI+GPT"."BIOS+MBR UE

1.硬盘分区分为基本分区和扩展分区, 扩展分区分下去就是逻辑分区,而且逻辑分区没有数量上的限制. 2.查看linux系统分区具体情况 fdisk - l 3.查看某个目录是哪个分区下的 df /boot/ 查看分区使用情况. df -h 0. 背景: inux用户安装Linux操作系统时遇到的一个常见的难以决定的问题就是如何正确地评估各分区大小,以分配合适的硬盘空间.普通的磁盘分区管理方式在逻辑分区划分好之后就无法改变其大小,当一个逻辑分区存放不下某个文件时,这个文件因为受上层文件系统的限制,也

步骤 运行cmd.exe: 查看磁盘信息.输入diskpart并回车: 选择磁盘.输入select disk 0(“0”代表要选择的磁盘号)并回车: 查看所选硬盘的分区.输入list partition并回车: 选择要格式化的分区.输入select partition 1(“1”代表要选择的分区号)并回车: 查看卷(仅动态磁盘).输入List volume: 选择卷(仅动态磁盘).输入select volume 0(“0”代表第"几个卷): 格式化.输入format FS=exFAT LABEL

redhat linux swap分区扩展的三种方法 2016-12-26 11:41:08 分类: LINUX 原文地址:redhat linux swap分区扩展的三种方法 作者:quanshengaa redhat linux swap分区扩展的三种方法 swap 介绍: 当物理内存占用完了后,当系统还需要更多的物理内存时,物理内存中inactive pages ,就move到swap空间.swap 空间是在位于硬盘上的,因此访问速度较物理内存慢. 当机器的物理内存发生变化时,swap 分

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的.本文列出了一些重要的配置参数. 官方的文档 Configuration比较老了,很多参数有所变动, 有些名字也有所改变.我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正. Boker配置参数 下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig name 默认值 描述 brokerid none 每一个b

Spark存储管理(读书笔记) 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark的存储管理 RDD的存放和管理都是由Spark的存储管理模块实现和管理的.本文从架构和功能两个角度对Spark的存储管理模块进行介绍. 架构角度 从架构角度,存储管理模块主要分为以下两层: 通信层:存储管理模块采用的是主从结构来实现通信层,主节点和从节点之间传输控制信息.状态信息. 存储层:存储管理模块需要把数据存储到硬盘或者内存中,必要时还需要复制到远端,这些操作由存储层来实

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa

$ more /etc/fstabUUID=94e4e384-0ace-437f-bc96-057dd64f42ee / ext4 defaults,barrier=0 1 1tmpfs                  /dev/shm                tmpfs   defaults        0 0devpts                 /dev/pts                devpts  gid=5,mode=620  0 0sysfs         

必备神软!数据恢复及磁盘分区利器DiskGenius,目前最新版为v4.9.1,现在又有新思路的已注册专业版,已亲测可成功恢复4G以上的大文件,但不能虚拟磁盘格式转换!想用新版功能的有福了,推荐使用! DiskGenius,集数据恢复.分区管理.备份还原等多功能于一身的超级工具软件. DiskGenius是专业级的数据恢复软件 ,算法精湛.功能强大!使用它可迅速恢复丢失的文件或分区.它还是一款功能全面,安全可靠的硬盘分区工具 ,除提供基本的分区管理功能外,还提供了分区备份还原.更多实用.便利的特

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

本来没打算学Spark 的,不过时机很逗. 最膜拜的大神做spark分享,还是其中最好玩的notebook.这不就是另外一个 HUE吗,但感觉更好玩. 刚好新的Spark 2.x 要问世了,大神在组织战队一起迭代.就此开始跟着大神脚后跟一点点的了解,学习争取入门吧. https://github.com/endymecy/spark-programming-guide-zh-cn  (官方文档) https://www.gitbook.com/book/endymecy/spark-config

伟大的程序员版权所有,转载请注明:http://www.lenggirl.com/bigdata/java-kafka.html.html 一.JAVA代码 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka&

先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案. Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop