ceph源碼
Google提供的Android包含了原始Android的目標機代碼，主機編譯工具、模擬環境，下載的代碼包經過解壓後(這里是Android2.2的源碼包)，源代碼的第一層目錄結構如下：-- Makefile-- bionic （bionic C庫）-- bootable
Ⅱ 為什麼使用ceph的源碼編譯出來的rpm包太大
db2 connect to trepdb username report using password db2 "import from /路徑/filename.txt of del insert into tablename "
Ⅲ linux是干什麼的
Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統，是一個基於POSIX和Unix的多用戶、多任務、支持多線程和多CPU的操作系統。伴隨著互聯網的發展，Linux得到了來自全世界軟體愛好者、組織、公司的支持。它除了在伺服器操作系統方面保持著強勁的發展勢頭以外，在個人電腦、嵌入式系統上都有著長足的進步。使用者不僅可以直觀地獲取該操作系統的實現機制，而且可以根據自身的需要來修改完善這個操作系統，使其最大化地適應用戶的需要。
Linux不僅系統性能穩定，而且是開源軟體。其核心防火牆組件性能高效、配置簡單，保證了系統的安全。在很多企業網路中，為了追求速度和安全，Linux操作系統不僅僅是被網路運維人員當作伺服器使用，Linux既可以當作伺服器，又可以當作網路防火牆是Linux的 一大亮點。
Linux與其他操作系統相比 ，具有開放源碼、沒有版權、技術社區用戶多等特點 ，開放源碼使得用戶可以自由裁剪，靈活性高，功能強大，成本低。尤其系統中內嵌網路協議棧 ，經過適當的配置就可實現路由器的功能。這些特點使得Linux成為開發路由交換設備的理想開發平台。
現在網路設備一般都是linux操作系統，比如：軟防火牆、軟路由、軟監控、雲計算等，這些都是使用linux內核開發的。
Ⅳ 常見的大數據分析工具有哪些
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
Ⅳ 黑馬程序員Linux運維培訓怎麼樣
1、什麼是運維工程師？
運維工程師，伺服器與系統安全穩定的掌舵者！當一個產品（如Web網站、APP軟體、網路游戲等）正式上線後，產品、開發、測試類的工作就正式結束了，接下來的維護和管理工作就會全部移交給運維工程師。
運維工程師的主要工作職責就是負責伺服器的架構設計以及雲計算平台管理，保障軟體的穩定運行。沒有開發以及測試類工作復雜且工作解決方案相對固定。更重要的是沒有年齡以及學歷的限制，隨著工作年限和工作經驗地增長，也會越老越吃香。
2、運維工程師工作場景
運維學科2019全年所有班級就業率93.5%，平均薪資8.7k起，最高薪資25k* 14薪
三、運維課程
1、第一階段：Linux運維基礎功
運維基礎：運維發展史、計算機概述、計算機組成、操作系統學完此階段可掌握的核心能力：熟練掌握Linux操作系統的安裝(CentOS7.6)、配置、基礎命令、VIM編輯器、用戶管理、許可權管理、自有服務、進程檢測與控制、阿里雲平台管理、開源CMS項目上線部署實戰。
Linux操作系統：Linux系統概述、虛擬機、CentOS7.6系統安裝，Linux基礎命令
Linux下文件管理（上）：文件命名規則、目錄管理、文件管理、文件復制與剪切、重命名、Linux文件打包與壓縮、文件處理命令
Linux下文件管理（下）：VIM編輯器介紹、VI與VIM的區別、VIM安裝與配置、四種工作模式（命令模式，編輯模式，末行模式，可視化模式）、相關VIM指令、VIM擴展功能、VIM總結
Linux下用戶管理：用戶和組的相關概念、用戶組管理、用戶管理、用戶密碼設置、切換用戶、Linux用戶管理實戰
Linux下許可權管理：許可權的基本概念、許可權在生產環境中的作用、Linux許可權類別（rwx）、Linux文件所有者類別（ugo）、普通許可權設置（字母+數字）、文件屬主與屬組設置、高級許可權、ACL許可權控制、umask
Linux下自有服務+軟體包管理：自由服務概述、systemctl管理服務命令、ntp時間同步服務、firewalld防火牆、crond計劃任務、設備掛載與解掛、rpm包管理工具
Linux進程檢測與控制：進程與程序的概念、進程管理命令（top命令，free命令，df命令，ps命令，netstat命令，kill命令與killall命令）、進程優先順序設置
阿里雲平台管理與開發CMS項目上線部署實戰：雲計算平台概述、阿里雲平台注冊、登錄與管理、項目背景、LAMP環境概述、YUM指令、LAMP環境搭建、開源CMS項目上線部署實戰
學完此階段可解決的現實問題：能夠根據企業實際項目需求實現伺服器部署與架構。
學完此階段可擁有的市場價值：熟練掌握之後，可以滿足市場對初級運維工程師的需求，但是市場就業工資相對較低，還是建議繼續學習就業班課程。
2、第二階段：Linux系統服務篇
Linux高級指令：基礎命令回顧、find命令之高級搜索、tree命令、scp文件上傳與下載、計劃任務crontab + tar實現定時備份、用戶管理高級、文件許可權管理高級
Linux下軟體包管理：軟體包管理任務背景、Linux下軟體包概述、RPM包管理工具、YUM包管理工具、YUM源配置（公網YUM源，本地YUM源、自建YUM源倉庫）、源碼安裝概述、源碼安裝三步走、源碼安裝實戰
Linux遠程管理服務SSH：SSH任務背景、SSH服務概述，yum源配置，SSH服務安裝與配置實戰，公私鑰概念，SSH免密碼登錄
Linux數據同步RSYNC：RSYNC任務背景、RSYNC介紹、RSYNC基本語法、本機同步與遠程同步、把RSYNC作為系統服務、RSYNC結合INOTIFY實現實時同步、RSYNC託管XINETD
Linux下文件共享服務ftp、NFS、SAMBA：文件共享任務背景、FTP服務介紹、FTP工作模式（主動模式+被動模式）、FTP服務搭建、客戶端工具（ftp、lftp使用）、FTP訪問控制、NFS服務介紹、NFS服務搭建、配置文件詳解、NFS任務背景及解決方案、SAMBA服務介紹、SAMBA服務搭建、配置文件詳解、文件共享服務總結
DNS域名管理服務：DNS服務介紹、DNS的作用、DNS服務搭建、正向解析、反向解析、多域搭建、NTP時間伺服器、主從DNS架構
源碼構建LAMP環境及部署業務應用：LAMP任務背景、Web伺服器環境准備、軟體編譯回顧、編譯安裝MySQL、編譯安裝Apache、編譯安裝PHP、後期配置、Web應用系統部署實戰
Linux下日誌管理服務RSYSLOG：日誌管理任務背景、查看日誌、日誌管理服務（RSYSLOG概述，日誌列表，日誌級別，相關符號，配置文件）、RSYSLOG本地日誌管理、RSYSLOG遠程日誌管理、日誌管理應用實踐
Linux 磁碟管理：磁碟管理任務背景、磁碟管理概述、fdisk命令詳解、Linux分區概述、Linux分區實戰、邏輯卷介紹、邏輯卷基本概念（PV、VG、PE、LV）、邏輯卷LVM應用操作實戰、RAID介紹、RAID常見級別、軟硬RAID、軟RAID應用實踐
Shell腳本編程：Shell概述、變數、Shell流程式控制制、Shell數組、Shell函數、Shell特殊用法、正則表達式、Shell編程實戰
資料庫DBA：MySQL概述，MySQL5.7安裝，MySQL配置，MySQL基本操作、SQL語句詳解、MySQL索引、MySQL備份與還原、MySQL主從復制、MHA高可用架構、MySQL企業級應用實戰
學完此階段課掌握的核心能力：
1、了解Linux系統運行原理，實現Linux伺服器的維護與管理；
2、了解Linux系統相關服務，能根據企業需求實現企業運維工作。
學完此階段可解決的現實問題：能實現企業Linux伺服器的日常維護與管理，搭建SSH、文件共享、DNS、Apache等服務、能獨立完成系統日誌分析、Shell腳本編程、資料庫DBA等相關工作。
學完此階段可擁有的市場價值：熟練學習和掌握後，可滿足企業運維的初中級需求。
3、第三階段：千萬級商城系統架構設計
源碼構建企業級LNMP架構及電商系統上線部署：千萬級商城系統架構設計任務背景、Web項目開發流程、Linux伺服器環境准備、LNMP環境概述、MySQL資料庫服務搭建、Nginx軟體服務搭建、PHP軟體服務搭建、Web商城項目部署上線
大型WEB服務軟體Nginx部署介紹使用：Nginx軟體概述、Nginx平滑升級、nginx.conf配置文件詳解、虛擬主機配置、Nginx默認官方模塊詳解（GZIP壓縮，客戶端緩存，反向代理，基於IP/用戶的訪問控制，目錄顯示）、日誌管理、日誌輪轉、第三方日誌管理軟體GoAccess、Location區塊、URL重寫、第三方模塊安裝與配置、Nginx安全管理、Nginx其他衍生版本（Tengine，OpenResty）
WEB高可用集群架構設計及實現（keepalived）：WEB高可用集群架構設計任務背景、單點資料庫遷移、HA高可用集群概述、Keepalived軟體介紹、Keepalived組成和原理、VRRP協議、安裝與配置Keepalived、Nginx服務高可用實踐、Keepalived擴展內容（非搶占模式、VIP腦裂、單播模式）
WEB負載均衡伺服器集群架構設計及實現LB(Nginx/LVS/HAProxy)：WEB負載均衡伺服器集群架構設計任務背景、為什麼需要LB負載均衡技術、LB負載均衡架構圖、負載均衡分類、常見負載均衡實現方式、LB負載均衡環境准備、Nginx負載均衡實現、負載均衡演算法、Session共享解決方案、高可用負載實踐; LVS概述、LVS工作原理、LVS核心組件、LVS三種工作模式（NAT模式、DR模式、TUN隧道模式）、LVS/NAT原理和特點、LVS/DR原理和特點、LVS/TUN原理和特點、LVS的十種調度演算法、LVS/NAT模式部署實踐、LVS/DR模式部署實踐; HAProxy概述、HAProxy安裝與部署、haproxy.cfg配置文件詳解、常見問題分析、HAProxy調度演算法、HAProxy負載均衡應用實踐
MyCAT讀寫分離：MySQL讀寫分離任務背景、讀寫分離的目的、讀寫分離常見的實現方式、搭建M-S主從復制、代碼實現讀寫分離、MyCAT實現讀寫分離實戰（JDK配置、MyCAT配置文件詳解、讀寫分離實踐、高可用實踐、分庫分表、MyCAT企業級案例實踐）
非關系型資料庫NoSQL(Memcache/Redis/MongoDB)：非關系型資料庫任務背景、Web項目訪問流程、優化方案、緩存技術引入、memcached介紹、memcached安裝與部署、telnet客戶端使用、memcached指令詳解、memcached tools工具使用、LRU失效機制、PHP memcached擴展安裝、Session入memcached、緩存項目的熱點數據; Redis介紹、Redis應用場景、Redis源碼安裝、客戶端工具使用、Redis數據結構詳解、數據持久化操作（快照+AOF）、企業級案例（主從，安全限制，PHP Redis擴展，Session入Redis）;MongoDB任務背景、MongoDB安裝和配置、數據結構類型操作CURD、MongoDB安全設置、PHP擴展、桌面管理軟體、企業級日誌統計實踐
JAVA項目架構設計實戰（LNTM架構）：Java項目任務背景、Tomcat概述、Tomcat安裝與部署、Tomcat企業級管理、Host虛擬主機配置、Server Status伺服器狀態、應用管理、Nginx動靜分離、Nginx+Tomcat負載均衡、Maven概述、Maven項目打包、Maven項目部署
存儲（NAS/SAN/GlusterFS/Ceph)：存儲概述、Linux存儲分層、存儲的分類（DAS，NAS，SAN）、存儲類型的分類（文件存儲、塊存儲、對象存儲）、SAN的分類、IP-SAN之iscsi實現; 分布式存儲、Glusterfs介紹、raid級別回顧、常見卷的模式、Glusterfs集群、環境准備、集群部署、創建glusterfs存儲卷、客戶端使用、卷的刪除、常見卷類型（stripe模式、distributed模式、distributed-replica模式、dispersed模式、distributed-dispersed模式）、其它卷類型、glusterfs分部署存儲應用實戰; 認識Ceph、Ceph架構原理圖、Ceph集群、Ceph集群組件、Ceph集群環境准備、Ceph集群部署實踐、RADOS原生數據存取、Ceph文件存儲、Ceph塊存儲、Ceph對象存儲、Ceph對象存儲+owncloud打造雲盤系統、Ceph Dashboard(拓展)
配置自動化（Ansible/SaltStack）：自動化運維任務背景、認識ansible、ansible安裝與配置、伺服器分組、ansible模塊（hostname模塊，file模塊，模塊，yum模塊，service模塊，command和shell模塊，scriYAML格式pt模塊）、playbook介紹、playbook實例、playbook編排應用、roles介紹、roles的目錄結構、roles應用案例; saltstack介紹、saltstack安裝與配置、saltstack遠程執行命令、grains、pillar、配置管理文件、配置管理目錄、配置管理命令、配置管理計劃任務、其他命令、salt-ssh使用
企業級監控平台（Zabbix/Prometheus）：企業級監控任務背景、監控的目的、主流的開源監控平台、Zabbix概述、Zabbix伺服器安裝、Zabbix監控本機與遠程主機、模板、監控項與應用集、圖形、觸發器、報警、Zabbix代理、主動監控與被動監控、Zabbix應用部署實戰; 認識Prometheus、Prometheus原理架構圖、Prometheus監控安裝部署、Prometheus監控遠程主機、遠程MySQL、Grafana介紹、Grafana安裝與登錄、Prometheus結合Grafana實現Linux系統監控、CPU監控、MySQL監控等等、Grafana報警系統實踐
企業級日誌分析（ELK/Kafka)：ELK任務背景、ELK概述、elasticsearch部署、elasticsearch基礎概念、elaticsearch基礎API操作、ES查詢語句、elasticsearch-head、logstash簡介、logstash部署、日誌採集、採集messages日誌、採集多日誌源、kibana介紹、kibana部署、kibana漢化、通過kibana查看集群信息、通過kibana查看logstash收集的日誌索引、通過kibana做可視化圖形、filebeat介紹、filebeat收集日誌、filebeat傳輸給logstash、filebeat收集nginx日誌、filebeat日誌過濾
CI/CD（Git、Gitlab、Jenkins）：CI/CD任務背景、版本控制概念、Git安裝、Git身份設置、Git創建本地倉庫、Git暫存區、Git版本控制、Git分支管理、擴展：Windows版Git; Github概述、GitHub注冊、創建項目、遠程倉庫、免密push、分支、多人協作; GitLab介紹、GitLab下載、安裝與配置、GitLab配置、倉庫管理、持續集成（CI）、持續交付（CD）、藍綠部署、滾動更新、灰度發布
運維安全（SSL與CA認證/防火牆/ VPN/JumpServer與Teleport跳板機）：運維安全任務背景、運維安全概述、硬碟分區加密（擴展）、對稱加密、非對稱加密、數字簽名、SSL與CA認證、SSL介紹、CA認證介紹、https應用實踐; 防火牆概述、iptables的應用、iptables防火牆結構、iptables基本語法、iptables四表五鏈、企業級防火牆規則設置、firewalld包過濾、firewalld與iptables的區別、firewalld防火牆規則設置、firewall-config圖形模式; VPN任務背景、隧道介紹、net-to-net隧道通訊、VPN介紹、IPSec協議、libreswan實現net-to-netVPN、三網路VPN互聯、roadwarrior VPN（libreswan實現點對網VPN，openvpn實現點對網vpn，使用pptpd實現VPN），PAM認證，LDAP，開源堡壘機jumpserver，輕量級開源堡壘機teleport(拓展)
學完此階段可掌握的核心能力：
1、 具備Linux伺服器架構設計能力，保證應用架構合理可控；
2、具備監控檢查系統軟硬體運行狀態，保證系統安全穩定運行的能力；
3、具備CI/CD持續集成/持續支付能力；
4、具備配置自動化以及日誌分析能力；
5、具備解決復雜問題和技術難點的能力。
學完此階段可解決的現實問題：
1、掌握Java、PHP伺服器架構能力；
2、能夠獨立搭建企業級高可用伺服器（集群、高可用、負載均衡、緩存、存儲）；
3、掌握阿里雲/華為雲產品實戰；
4、能使用Zabbix/Prometheus搭建企業級監控；
5、能夠熟練掌握CI/CD持續集成/持續支付工具；
6、能夠使用Ansible/SaltStack實現運維自動化；
7、能使用ELK實現企業級日誌分析；
8、能夠掌握常見運維安全防護手段。
學完此階段可擁有的市場價值：熟練掌握和學習後，可滿足Linux運維行業中高級需求。
4、第四階段：Linux雲計算運維
KVM虛擬化：KVM任務背景、計算機工作原理、虛擬化概述與分類、KVM環境准備、KVM安裝、使用KVM安裝虛擬機、KVM基礎管理命令、KVM配置文件、KVM克隆、KVM網路管理、快照、設備管理、存儲池管理、磁碟鏡像管理、虛擬機快速創建腳本
公有雲運維（阿里雲[ECS/RDS/SLB/CDN/OSS/NFS]）：公有雲任務背景、阿里雲概述、VPC專有網路、阿里雲安全組、雲伺服器ECS、自定義鏡像、阿里雲SLB、阿里雲RDS、阿里雲存儲（NAS與OSS）、CDN、域名與域名解析、SSL證書、數據傳輸DTS、雲監控、DDOS高防、容器服務、公有雲企業級案例應用實踐
私有雲運維之OpenStack平台：私有雲任務背景、OpenStack概述、OpenStack組件及其作用（Compute 計算服務、Networking 網路服務、Object Storage 對象存儲、Block Storage 塊存儲服務、Identity 身份認證、Image Service 鏡像服務、Dashboard UI頁面、Metering 測量服務、Orchestration 編排部署、Database Service 雲資料庫）、OpenStack自動部署、OpenStack手工部署、OpenStack雲平台應用實踐
Docker容器技術：Docker容器技術任務背景、PAAS平台介紹、認識容器、Docker介紹、Docker內核技術（NameSpace，Control Group，LXC與docker區別）、Docker環境准備、Docker軟體安裝、Docker Daemon管理、鏡像、容器、倉庫、Docker存儲驅動、Docker應用實踐、Dockerfile概述、使用Dockerfile構建鏡像、單宿主機容器互聯方式、Docker網路、Docker的Web管理平台、Docker三劍客（Docker machine、Docker compose、Docker swarm）、Docker容器應用部署實踐
Kubernetes(K8S)容器編排工具：Kubernetes(K8S)容器編排任務背景、認識容器編排、Kubernetes概述、Kubernetes架構、集群部署方式、Kubeadm部署Kubernetes集群、集群與節點信息、節點標簽、namespace命名空間、工作負載(workloads)、pod概述、pod分類、pod的YAML格式、pod資源限制、pod調度、pod生命周期、pod控制器、service、ingress controller、kubernetes存儲卷、ceph集群部署、ConfigMap、Secret、PV與PVC、API網關 kong、包管理方案 helm2、存儲解決方案 GlusterFS、服務網格 istio、監控解決方案 heapster、應用實踐 gitlab-ce、應用實踐 jenkins、應用實踐 kafka、應用實踐 zookeeper應用實踐 配置中心Apollo
綜合案例：Docker+K8S企業級項目應用實踐
學完此階段可掌握的核心能力：
1、熟練掌握虛擬化技術；
2、掌握公有雲與私有雲架構實戰；
3、熟練使用容器與容器編排工具；
4、熟練掌握企業級雲計算技術應用實踐。
學完此階段可解決的現實問題：
1、能夠使用KVM實現虛擬化；
2、能夠掌握公有雲與私有雲伺服器架構實戰；
3、能夠熟練使用Docker容器；
4、能夠熟練使用Kubernetes（K8S）容器編排工具；
5、能夠熟練掌握Docker+Kubernetes（K8S）項目架構設計
學完此階段可擁有的市場價值：熟練掌握和學習後，可滿足Linux雲計算架構工程師的高級需求。
5、第五階段：Python CMDB運維開發（DevOps）
HTML5：HTML簡介、HTML標簽詳解、字元編碼的奧秘、HTML5新特性與常用標簽
CSS3：CSS簡介、CSS的引入方式、CSS基本選擇器、CSS屬性、盒子模型、CSS浮動、CSS3新特性與常用屬性、CSS應用案例
Bootstrap：Bootstrap環境搭建、全局樣式、網頁排版、表單、圖片及輔助類、網頁布局、Bootstrap組件、CMDB後檯布局實戰
JavaScript/Ajax/jQuery：JavaScript簡介、Javascipt語法基礎、BOM模型、DOM模型、Ajax概述、Ajax中的get與post請求、Ajax案例、jQuery框架概述、jQuery選擇器、jQuery事件、jQuery與Ajax、JavaScript應用實踐
Python基礎：Python概述、Python環境部署、變數、標識符和關鍵字、輸入和輸出、數據類型轉換、條件控制語句和循環語句、容器類型、函數、文件操作
Python高級：面向對象、異常處理、模塊和包、Python與MySQL應用實踐
Django框架：Django框架介紹、Django模型、ORM及資料庫操作、視圖及模板、Django中間件
綜合項目：Python+Django實現CMDB企業自動化運維平台
學完此階段可掌握的核心能力：
1、掌握Web前端開發相關技術如HTML5/CSS3/JavaScript；
2、掌握Python運維相關模塊；
3、掌握Python Django框架；
4、具備一定的Python運維開發能力。
學完此階段可解決的現實問題：
1、具備一定的編程思維，為未來系統架構師鋪路搭橋；
2、能夠熟練掌握Python運維相關模塊實現運維管理；
3、能夠使用Python+Django開發企業自動化運維平台。
學完此階段可擁有的市場價值：熟練掌握和學習後，可滿足Linux運維行業的高級需求。
Ⅵ 如何學習開源項目及Ceph的淺析
舉例而言，分析Linux Kenrel，則應該了解操作系統原理；學習OpenStack，則應該知道什麼是雲計算。如果沒有這些背景知識作為基礎，上來就死磕源代碼，只能是事半功倍。
Ⅶ ceph erasure源碼怎麼分析
對象存儲的概念，把對象作為存儲的實體。 在Ceph 文件系統里，對象的命名空間分了兩層， 第一層是Collection的概念，一個Collection就是許多Object的集合，相當於其他對象存儲的group的概念，用coll_t來標識。
ObjectStore 類 就代表了一個Object， 其繼承關系為 FileStore 繼承了 JournalingObjectStore，JournalingObjectStore繼承了ObjectStore
Ⅷ 大數據分析,大數據開發,數據挖掘 所用到技術和工具
大數據分析是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源：感測器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄，網路日誌，病歷，軍事監控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。
大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。
一、Hadoop
Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展，每一個台機都可以提供本地計算和存儲。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，它採用並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop是輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：
1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
3、高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了"重大挑戰項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
十、Tableau Public
1、什麼是Tableau Public -大數據分析工具
這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，並交叉核對您的見解。
2、Tableau Public的使用
您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有數據都是公開的，並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具
以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系資料庫表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用
十二、KNIME
1、什麼是KNIME - 數據分析工具
KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用於集成各種組件，用於數據挖掘和機器學習。
2、KNIME的用途
不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。
3、KNIME的限制
數據可視化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什麼是Google Fusion Tables
對於數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一，大數據分析十八般工具。
2、使用Google Fusion Tables
在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起；您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。
十四、NodeXL
1、什麼是NodeXL
它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外，訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。
2、NodeXL的用途
這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：
數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。
3、NodeXL的局限性
您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什麼是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?
十六、Google搜索運營商
1、什麼是Google搜索運營商
它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。
2、Google搜索運算符的使用
更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。
十七、Excel解算器
1、什麼是Excel解算器
Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助於快速解決問題。
2、求解器的使用
Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法，以找到解決方案。
3、求解器的局限性
不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什麼是Dataiku DSS
這是一個協作數據科學軟體平台。此外，它還有助於團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可視化功能;UI障礙：重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成
以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：
1、前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。
2、數據倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、數據集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
當然學大數據分析也有很多坑：
《轉行大數據分析師後悔了》、《零基礎學大數據分析現實嗎》、《大數據分析培訓好就業嗎》、《轉行大數據分析必知技能》
Ⅸ ceph 源碼提取
可以給我10g那個的下載鏈接嗎
Ⅹ 怎麼查看 ceph osd 參數值默認值
為了顯示 Ceph 集群中每個 OSD 中包含的 PGs 數量，可以用如下方法： $ ceph --format xml pg mp | \ xmlstarlet sel -t -m "//pg_stats/pg_stat/acting" -v osd -n | \ sort -n | uniq -c 332 0 312 1 299 2 326 3 291 4 295 5 316 6 311 7 3.