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openEuler系统管理 任务管理 网络管理 进程管理

openEuler内核源于Linux，Linux内核支持十多种不同类型的文件系统，比如Btrfs、JFS、ReiserFS、ext、ext2、ext3、ext4、ISO9660、XFS、Minix、MSDOS、UMSDOS、VFAT、 NTFS、HPFS、NFS、SMB、SysV、PROC等； openEluer默认文件系统为ext4。 文件系统是操作系统用于明确存储设备或分区上的文件的方法和数据结构：即在存储设备上组织文件的方法。操作系统中负责管理和存储文件信息的软件机构称为文件管理系统，简称文件系统

Linux命令分类

OpenHarmony轻量级驱动开发 -思维导图

OpenHarmony轻量级内核-LiteOS-M 思维导图 内核是一人操作系统的运算核心，决定着系统的性能和稳定性。它是基于硬件的第一层软件扩充，提供操作系统的基本功能，是操作系统工作的基础。它负责管理系统的进程、内存、外设驱动程序、支件和网络系统 https://blog.csdn.net/lanlingxueyu/article/details/136060715

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数据库管理系统是一个能够科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据的系统软件，是位于用户与操作系统之间的数据管理软件，其主要功能包括： 数据定义功能； 数据组织、存储和管理功能； 数据操纵功能； 数据库的事务管理和运行管理功能； 数据库的建立和维护功能； 与其他软件系统的通信功能等。

虚拟化技术 虚拟化 虚拟机操作系统 Guest OS 虚拟机 Guest Machine 虚拟化软件层 Hypervisor/虚拟机监控机 CCM 运行在物理机之上的OS Host OS 物理机  Host Machine 虚拟化类型 全虚拟化 使用VMM实现CPU、内存、设备I/O的虚拟化，而GuestOS和计算机系统硬件\n都不需要进行修改。该方式兼容性好，但会给处理器带来额外开销 半虚拟化 使用VMM实现CPU和内存虚拟化，设备I/O虚拟化由GuestOS实现。需要修改\nGuestOs，使其能够与VMM协同工作。该方式兼容性差，但性能较好 硬件辅助虚拟化 借助硬件（主要是处理器）的支持来实现高效的全虚拟化。该方式不需要修改\nGuestOS，兼容性好。该技术将逐渐消除软件虚拟化技术之间的差别，成为\n未来的发展超势 虚拟化的特点 分区 分区意味看虚拟化层为多台虚拟机划分服务器资源的能力：每台虚拟机可以同时运行一个单独的操作系统（相同或不同的操作系统），使您能够在一台服务器上运行多入应用程序；每人操作系统只能看到虚

命令: .\install.ps1 -ScoopDir 'D:\Tools\Scoop' -ScoopGlobalDir 'D:\Tools\GlobalScoopApps' -NoProxy

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Windows Resource Kits和Windows Support Tools两个软件包 Acldiag 诊断活动目录对象的许可权工具 Addiag 安装信息搜集工具 Adlb 域控制器负载平衡工具 Adsiedit 活动目录对象编辑器 Apmstat 高级电源管理工具 Appsec 应用程序权限许可工具 Appsec 应用程序安全工具 ATMarp 地址解析服务器查询信息工具 AutoExNT 批处理配置工具 Bindiff 二进制文件比较工具 BitsAdmin BITS服务管理工具 Browstat 网上邻居高级工具 Cabarc 压缩、解压缩工具 Cachemov 离线文件缓存清理工具 Cacls 文件＆目录权限控制修改工具 CDburn 光盘刻录工具 Chklnks 快捷方式检测工具 Chknic 网络适配器负载平衡检测工具 ......

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基于shellcheck工具 自动化检查python脚本 1）支持Windows 和 Linux 系统（Python3） 2)根据文件后缀便利目录所有shell脚本检查 3）生成excel 报告

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MySQL高级_思维导图.pdf： 1.MySQL的架构介绍 2.索引优化分析 3.查询截取分析 4.案例分析（死锁，并发性能 等）

大数据架构详解：从数据获取到深度学习 7z压缩包 本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分：*部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界*产品，以及学术界*的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。 第一部分 大数据的本质 第1章 大数据是什么 1.1 大数据导论 2 1.1.1 大数据简史 2 1.1.2 大数据现状 3 1.1.3 大数据与BI 3 1.2 企业数据资产 4 1.3 大数据挑战 5 1.3.1 成本挑战 6 1.3.2 实时性挑战 6 1.3.3 安全挑战 6 1.4 小结 6 第2章 运营商大数据架构 2.1 架构驱动的因素 7 2.2 大数据平台架构 7 2.3 平台发展趋势 8 2.4 小结 8 第3章 运营商大数据业务 3.1 运营商常见的大数据业务 9 3.1.1 SQM（运维质量管理） 9 3.1.2 CSE（客户体验提升） 9 3.1.3 MSS（市场运维支撑） 10 3.1.4 DMP（数据管理平台） 10 3.2 小结 11 第二部分 大数据技术 第4章 数据获取 4.1 数据分类 14 4.2 数据获取组件 14 4.3 探针 15 4.3.1 探针原理 15 4.3.2 探针的关键能力 16 第5章 流处理 5.1 算子 5.2 流的概念 83 5.3 流的应用场景 84 5.3.1 金融领域 84 5.3.2 电信领域 85 5.4 业界两种典型的流引擎 第6章 交互式分析 6.1 交互式分析的概念 117 6.2 MPP DB技术 118 6.2.1 MPP的概念 118 6.2.2 典型的MPP数据库 121 第7章 批处理技术 7.1 批处理技术的概念 172 7.2 MPP DB技术 172 7.3 MapReduce编程框架 173 第8章 机器学习和数据挖掘 8.1 机器学习和数据挖掘的联系与区别 230 8.2 典型的数据挖掘和机器学习过程 231 8.3 机器学习概览 232 8.3.1 学习方式 232 第9章 资源管理 9.1 资源管理的基本概念 258 9.1.1 资源调度的目标和价值 258 9.1.2 资源调度的使用限制及难点 258 第10章 存储是基础 10.1 分久必合，合久必分 306 10.2 存储硬件的发展 306 10.2.1 机械硬盘的工作原理 306 第11章 大数据云化 11.1 云计算定义 337 11.2 应用上云 337 11.2.1 Cloud Native概念 338 第三部分 大数据文化 第12章 大数据技术开发文化 12.1 开源文化 356 12.2 DevOps理念 356

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