Outline spc 可以帮你实现: Linux Server 之间互传数据: Linux Server 和 Windows Server 之间互传数据: 参考: https://www.cnblogs.com/tugenhua0707/p/8278772.html https://zhidao.baidu.com/question/1836563477484554860.html https://blog.csdn.net/u014647208/article/details/8211654

当需要在机器之间传输400GB文件的时候,你就会非常在意传输的速度了.默认情况下(约125MB带宽,网络延迟17ms,Intel E5-2430,本文后续讨论默认是指该环境),scp的速度约为40MB,传输400GB则需要170分钟,约3小时,如果可以加速,则可以大大节约工程师的时间,让攻城师们有更多时间去看个电影,陪陪家人. 目录 1. 结论 2. 测试数据:加密算法和压缩的影响 3. 关于是否启用压缩 4. "压缩级别"对传输速度影响不大 5. 测试数据:完整性校验算法MACs选择

远程服务器间数据文件交互,可用技术:rsync,scp 速度:rsync是非加密传输,比scp快 安全:scp为加密传输 备份体量:rsync只更新差异部分,可以做增量和全量备份.scp为全量 传输方式:rsync为分块检验+传输,如果某部分有改动时,只需更新改动部分.而scp则需要全部 rsync使用也是比较简单,在两台服务器端yum 安装rsync,分别在主机和客户端口分别做些设置,在客户端直接rsync命令即可拷贝主机端. 网上详细教程: 简书:配置rsync以及使用 mysqldump则

100Mbps 和 100Mb/s 有什么不同 Mbps=Mbit/s即兆比特每秒.Million bits per second的缩写 传输速率是指设备的的数据交换能力,也叫“带宽”,单位是Mbps(兆位/秒),目前主流的集线器带宽主要有10Mbps.54Mbps/100Mbps自适应型.100Mbps和150Mbps四种. 1Mbps代表每秒传输1,048,576位,即每秒传输的数据量为: 1,048,576/8=128K字节/秒=131072字节/秒 其中: bit代表位,存放一位二进制数

cp 基本介绍 cp主要用于同一台服务器上,目录和文件的复制 表达式 cp [OPTIONS] SOURCE DEST --- 从源路径copy文件到目的路径 常用参数 -a same as -dpR 尽可能将源文件状态.权限等资料都照原装予以复制,并且是递归copy: -r 表示递归copy,若source中含有目录名,则将目录下之档案亦皆依序拷贝至目的地: -f 表示force,若目的地已经有相同档名的档案存在,则在复制前先予以删除再行复制: 基本使用 将多个文件copy到某个目录下 命令:

速度竟差9倍!6款32GB USB3.0优盘横评 2014-08-22 05:04:00  [  中关村在线 原创  ]   作者: 蒋丽 |  责编:孙玉亮 收藏文章 分页阅读 分享到 评论(90) 返回分页阅读本文导航 第1页:32GB USB3.0成主流选择 第2页:USB3.0优盘速度满足用户不同需求 第3页:底层测试:极速优盘确实快! 第4页:实际体验:速度差竟达9倍之多 第5页:打造win8随身系统体验 第6页:USB3.0 OTG优盘贵得有理由 第7页:专属数据安全加密保存很有必要

Google's BigTable 原理 (翻译)     题记:google 的成功除了一个个出色的创意外,还因为有 Jeff Dean 这样的软件架构天才.                                                 欢迎订阅作者微博  ------ 编者 官方的 Google Reader blog 中有对BigTable 的解释.这是Google 内部开发的一个用来处理大数据量的系统.这种系统适合处理半结构化的数据比如 RSS 数据源. 以下发言  是

linux查看系统的硬件信息,并不像windows那么直观,这里我罗列了查看系统信息的实用命令,并做了分类,实例解说. cpu lscpu命令,查看的是cpu的统计信息. blue@blue-pc:~$ lscpu Architecture: i686 #cpu架构 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian #小尾序 CPU(s): 4 #总共有4核 On-line CPU(s) list: 0-3 Thread(s) pe

摘要:Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.而另一方面,MapReduce在谷歌已不再显赫.当企业瞩目MapReduce的时候,谷歌好像早已进入到了下一个时代.      Hadoop技术已经无处不在.不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇.谷歌文件系统与MapReduce     我们先来探讨

原文链接:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/14/2859613.html linux查看系统的硬件信息,并不像windows那么直观,这里我罗列了查看系统信息的实用命令,并做了分类,实例解说. cpu lscpu命令,查看的是cpu的统计信息. blue@blue-pc:~$ lscpu Architecture: i686 #cpu架构 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Lit

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/archive/2013/06/09/3128372.html 摘要 我们设计并实现了Google文件系统,它是一个可扩展的分布式分局系统,用于大型分布式数据密集型应用.它运行在便宜的普通硬件上,提供了容错处理:并为大量的客户端提供了高性能. 在与之前的分布式文件系统提供相同功能的同时,我们的设计是由对我们应用的工作和技术环境的观察驱动的,无论当前还是未来,都与之前的文件系统有明显的区别.这使我们重新测试了传统的文件系统,并

简介 Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统.可以组建成规模上千的集群,处理PB级别的数据.MapReduce处理一个数据,需要分钟级的时间.作为MapReduce的发起人,Google开发了Dremel将处理时间缩短到秒级,作为MapReduce的有力补充.Dremel作为Google BigQuery的report引擎,获得了很大的成功.最近Apache计划推出Dremel的开源实现Drill,将Dremel的技术又推到了浪尖上. Google Dremel设计 根据Goog

Hadoop技术已经无处不在.不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇. 谷歌文件系统与MapReduce 我们先来探讨一下Hadoop的灵魂——MapReduce.面对数据的爆炸性增长,谷歌的工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat架构并发布了两个开创性的系统:谷歌文件系统(GFS)和谷歌MapReduce(GMR).前者是一个出色

linux查看系统的硬件信息,并不像windows那么直观,这里我罗列了查看系统信息的实用命令,并做了分类,实例解说. cpu lscpu命令,查看的是cpu的统计信息. blue@blue-pc:~$ lscpu Architecture: i686 #cpu架构 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian #小尾序 CPU(s): 4 #总共有4核 On-line CPU(s) list: 0-3 Thread(s) pe

HDFS 架构简述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 内容说明: 1.HDFS 基本概念 1.1 Block 1.2 NameNode.DataNode 1.3 Second

SATA SATA全称是Serial Advanced Technology Attachment(串行高级技术附件,一种基于行业标准的串行硬件驱动器接口),是由Intel.IBM.Dell.APT.Maxtor和Seagate公司共同提出的硬盘接口规范.2001年,由Intel.APT.Dell.IBM.希捷.迈拓这几大厂商组成的Serial ATA委员会正式确立了Serial ATA 1.0规范,在当年的IDF Fall 大会上,Seagate宣布了Serial ATA 1.0标准,正式宣告

原文:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/14/2859613.html linux查看系统的硬件信息,并不像windows那么直观,这里我罗列了查看系统信息的实用命令,并做了分类,实例解说. cpu lscpu命令,查看的是cpu的统计信息. blue@blue-pc:~$ lscpu Architecture: i686 #cpu架构 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Littl

故障描述: 三层交换机下挂了 个一层交换机, 全部交换终端包括路由器传输界面意确认全是千兆设备, 其中NAS端到 主机1 的传输速度只有100Mb, 观察主机1 的网络配置,确实连接速度是 100Mbps, 排查过程: 1   网卡属性里查看速度是否设置错误.  设置为自动协商. 2 查看NAS的硬件设定, 软件设定, 并无关联问题. 3 查看网线硬件传输速度 , 确实标识为CAT5E 即超五类速度, 但不知为何接上该网线连接速度却为 100Mbps, 该网线为扁平装的机房布置线, 有可能线头已

InnoDB缓冲池预加载在MySQL 5.7中的正确打开方式 https://mp.weixin.qq.com/s/HGa_90XvC22anabiBF8AbQ 在这篇文章里,我将讨论在MySQL 5.7里如何使用InnoDB缓冲池预加载特性. 从MySQL 5.6开始,可以配置MySQL保存InnoDB缓存池的数据,并在启动时加载.在MySQL 5.7后,这是默认行为.在默认配置中,MySQL保存和恢复缓存池的一部分,不再需要任何特殊的配置.我们在Percona Server 5.6中提供了一

linux查看系统的硬件信息,并不像windows那么直观,这里我罗列了查看系统信息的实用命令,并做了分类,实例解说. cpu lscpu命令,查看的是cpu的统计信息. blue@blue-pc:~$ lscpu Architecture: i686 #cpu架构 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian #小尾序 CPU(s): 4 #总共有核 = Thread core * core socket On-line CP

linux查看系统的硬件信息,并不像windows那么直观,这里我罗列了查看系统信息的实用命令,并做了分类,实例解说. cpu lscpu命令,查看的是cpu的统计信息. blue@blue-pc:~$ lscpu Architecture: i686 #cpu架构 CPU op-mode(s): -bit, -bit Byte Order: Little Endian #小尾序 CPU(s): #总共有4核 On-line CPU(s) list: - Thread(s) per core: