数据备份RAID1 和RAID5详解和对比 RAID 全称 Redundant Array of Independent Disks,中文意思"独立的冗余磁盘列队". RAID 一共有 0-6,共7种方式. 其实RAID 0,RAID 1, RAID 5 比较流行. RAID0,就是纯粹的扩大容量,把2块(或以上)的数据盘串起来.作用是加大容量和存取速度,并不备份数据.但是他可以和其他RAID联用.比如组RAID10(先组RAID1,再组RAID0),RAID50. RAID1,是用一

RAID5配置: 其实RAID0/RAID1都基本一致,只是选择的类型不同. 1. 开机看到ctrl+h的提示按下相应的键,等ServerRaid 10-i卡初始化完成则进入WebBIOS 配置界面: 左侧的选项分别为: a. Adapter Properties:查看适配器的属性等相关信息 b. Scan Devices:重新扫描物理,逻辑设备 c. Virtual Disks:配置虚拟磁盘,选择此选项可以配置,修改,删除虚拟磁盘 d. Physical Drives:配置物理磁盘,选择此选项

说明:IBM的阵列卡无论多旧多新操作步骤都基本差不多. RAID1的步骤: 开机自检过程中出现ctrl+c提示,按ctrl+c进入LSI Logic Config Utility v6.10.02.00(2006.09.27) 1.在SAS1064E上回车进入如下菜单 RAID Properties :创建.管理阵列 SAS Topology :查看物理磁盘及RAID配置信息 Advanced Adapter Properties:查看高级属性及其Restore Defaults(此操作不删除r

最近一直在研究RAID 50,因为牺牲一半的容量的RAID 10代价实在太大了,而且它提供的可用性也并不是百分百的,我们首先来看下RAID 10的可用性分析: 以同等容量的不同RAID方式作为案例分析:   8盘RAID 10 6盘RAID 50 5盘RAID 5 6盘RAID 6 第一块盘故障后可用概率 100% 100% 100% 100% 第二块盘故障后可用概率 6/7 3/5 0% 100% 第三块盘故障后可用概率 4/6 0% 0% 0% 第四块盘故障后可用概率 2/5 0% 0% 0

如今,市面上的大部分服务器都自带有阵列卡.只要有两块以上硬盘,我们就可以利用服务器自带的阵列卡做磁盘阵列.Raid 1 为例.Raid 1 是磁盘阵列的其中一个系列,将两块硬盘构成磁盘阵列,可以保证数据的安全性,一块硬盘为直接可视硬盘容量,另外一块硬盘相当于镜像硬盘.数据是同时写入的.当可视硬盘损坏时,镜像硬盘会自动恢复完整数据到该硬盘 百度经验:jingyan.baidu.com 方法/步骤   1 启动服务器后,进入开机自检.按照界面上的提示<Ctrl>+<R>进入磁盘阵列管理

清除raid信息后,机器将会读不到系统, 后面若进一步操作处理, raid信息有可能会被初始化掉,那么硬盘数据就有可能会被清空, 导致数据丢失, 否则如果只是清除raid信息,重做raid是可以还原系统与硬盘数据   服务器开机自检到浪潮logo画面后,下一步就会进入Raid卡自检过程,此时显示器上会出现Ctrl -H提示, 浪潮服务器RAID 5配置方法 2 按下Ctrl -H组合键后,自检完成就会进入Raid卡配置界面,如下图.在这里可以看到Raid卡的型号和Firmware固件版本,点击[

听很多人说,做好阵列的硬盘从阵列上移除后,重新从硬盘导入阵列信息的时候不能打乱位置,昨天用两台Dell R710,四块sas 300G HP硬盘做实验,实验步骤如下: 一.dell R710首先用三块硬盘做raid 5 另外的一块做全局热备盘 二.在dell R710上安装red hat linux 6.5 64位 三.清除另外一台dell R710上的阵列信息 四.将拆下来的四块硬盘按照硬盘位对应顺序插上去 ID                      # 000              

使用FormData数据做图片上传: new FormData()       canvas实现图片压缩 ps: 千万要使用append不要用set   苹果ios有兼容问题导致数据获取不到,需要后台接口支持formData数据 Content-Type: multipart/form-data 正确的打开方式:formdata.append('file', file) 错误的打开方式:formData.set(name,value) //html代码 <div class="sendIm

背景: MHP 3楼一台ThinkServer  TS200 老服务器做RAID1,硬盘为: 2块3T RAID 设定里显示: 制作RAID1  只有700G多点可做. 系统安装: 可以正常在700G 的raid1上安装系统 ,安装完进入系统 后只有一个硬盘, 容量 为700G,其他隐藏看不到. 总结: 此台电脑比较老,RAID1只能支持到700G, 如硬盘容量 大于700G,则 会被隐藏,看不到.

前两天刚刚做开发CRM系统项目,在做要做EXCEL导出导入功能,因为以前做.NET开发用的是NPOI,但可是没找到PHP版本的,所以就网搜找了个国外的开源PHPEXCEL , 一开始只是做了简单的导入导出,还没有出现做什么问题,一切顺利(因为那是EXCEL的单元格都没有设置什么数据类型的情况下), 在做导入读取EXCEL数据时,而且单元格里的数据类型改成文本类型时,在PHPEXCEL读出来的是PHPExcel_RichText类型的,这类型使getValue()是不管用了,因为这时候getVal

大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾.区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及,从BATJ这样的大企业,到交易规模比较大的网贷平台,再到做现金贷.消费金融的创业公司,都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险. 现在提到互联网金融.Fintech,首先想到的就是大数据风控.随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT.网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一阶段相比,目前产生

以P2P网贷为例互联网金融产品如何利用大数据做风控?   销售环节 了解客户申请意愿和申请信息的真实性:适用于信贷员模式. 风控关键点 亲见申请人,亲见申请人证件,亲见申请人签字,亲见申请人单位. 审批环节 进行基本信贷政策的核查,主要是核实申请信息.证件资料.是否伪冒申请. 系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户,例如有严重不良征集记录的,内部已经有违约记录的,或者近期有较大风险被纳入关联黑名单的,不符合监管政策要求的客户.经过基本审查后,不同的申请人会依据客户信息的分类,被自动分发到不同

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (20) - 绑定: DataContextChanged, UpdateSourceTrigger, 对绑定的数据做自定义转换 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 绑定 DataContextChanged - FrameworkElement 的 DataContext 发生变化时触发的事件 UpdateSourceTrigger - 数据更新的触发方式 对绑定的数据做自定义转换 示例1.演示 DataContextCh

介绍背水一战 Windows 10 之 绑定 DataContextChanged - FrameworkElement 的 DataContext 发生变化时触发的事件 UpdateSourceTrigger - 数据更新的触发方式 对绑定的数据做自定义转换 示例1.演示 DataContextChanged 的用法Bind/DataContextChanged.xaml <Page x:Class="Windows10.Bind.DataContextChanged" xml

现在很多同事,包括我,我表单的数据验证交给了javascript来做,那么新的问题来了,如果交给了javascript那么后台还有没有必要对数据做校验呢

问题:我们需要调用一个换算函数(例如sum().min().max()),但是首先需对数据做转换或者筛选处理 解决方案:非常优雅的方法---在函数参数中使用生成器表达式 例如: # 计算平方和 nums=[1,2,3,4,5] s1=sum((x*x for x in nums)) s2=sum(x*x for x in nums) #更优雅的用法 s3=sum([x*x for x in nums]) #不使用生成器表达式 print(s1) print(s2) print(s3) # 判断一

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

通过上一步,环境已搭建好了. 下面开始实战, 首先,编写链接mysql的函数conn_sql.py import pymysql def sql_conn(u,pwd,h,db): conn=pymysql.connect(user=u,passwd=pwd,host=h,db=db) #print("连接数据库"+db+"成功了!!") return conn 在编写,查询数据库的语句:sql.py import pymysql import conn_sql d

用$.getJSON() 和$.post()获取第三方数据做页面 首页 index.html 页面 需要jquery  和 template-web  js文件   可以直接在官网下载 中间导航条的固定 可以在导航添加一个动态class值   class值  的css样式  position  :fixed  : $(document).ready(function() { var $window = $(window), $mainMenuBar = $('#mainMenuBar'), $m

本文同时发布在我的个人博客 之前尝试了用mysql做大规模数据的检索优化,可以看到单字段检索的情况下,是可以通过各种手段做到各种类型索引快速检索的,那是一种相对简单的场景. 但是实际应用往往会复杂一些 -- 各类索引(关键词匹配.全文检索.时间范围)混合使用,还有排序的需求.这种情况下mysql就有点力不从心了,复杂的索引类型,在多索引检索的时候对每个字段单独建索引于事无补,而联合索引无法在如此复杂的索引类型下建起来. 用ElasticSearch来解决这个场景的问题就要简单的多了.那么如何用e

使用vue+elementui来请求数据做分页: <el-col :span="24" class="toolbar pageBar"> <el-pagination @size-change="handleSizeChange" @current-change="handleCurrentChange" :current-page="currentPage1" :page-sizes=&