我在 XFS 文件系统上设置了配额，用户可以在该服务器上运行它来获取配额报告：
xfs_quota -c 'quota -hu user' /xfs_partition
不过，我希望用户能够直接从通过 NFS 安装此分区的计算机上检索该系统的配额使用情况，因为该服务器不容易访问。
我怎样才能做到这一点？
我正在尝试读取从 Rocky Linux 9.2 上的 Fedora 38 安装中提取的加密文件系统。当我插入 SSD 时，显示以下错误：
我认为这意味着 (1) Rocky Linux 9.2 上的默认文件系统不是 BTRFS，并且 (2) 我必须使用 BTRFS 模块（或类似的模块）重新编译我的 Linux 内核。距离我上次这样做已经很多年了。现代方法是什么？
我正在清理一个驱动器dd。这是一个 USB 设备和 120GB，需要很长时间：
dd if=/dev/zero of=/dev/da0 bs=1M status=progress
我试过弄乱块大小（更小和更大的值bs=4M，bs=8M等等），但似乎没有什么区别。它的写作速度7000 kB/s非常慢。
我不关心“安全地”擦除数据，我只想擦除数据，这样我就可以从头开始重新建立分区结构和文件系统。是否有替代方法（使用标准实用程序）可以针对此类场景执行快速（一两分钟内）擦除？我正在使用的设备是 FreeBSD，但我认为 dd 命令（和 gpart 等）在它和 Linux 之间的工作方式类似。
给定一条命令，例如robocopy "\\UNC1" "\\UNC2" /E /MT:128 /R:0 /W:0从工作站执行的命令。
文件像这样移动吗
或更像
我有一个Windows Server 2019（标准版）操作系统，其分区在几天内耗尽空间（C：总共有 100GB）导致操作系统崩溃。它在小型组织中用作域控制器(DC)。您只安装了 WinRAR、防病毒程序和 Acronis True Image Services；不会下载操作系统的更新。我检查了临时文件，它们实际上是空的；防病毒程序几乎不生成文件，Acronis 日志很少。系统事件记录非常有限。页面文件最大限制为 500MB 。休眠当然是关闭的。
注意：几年前我将此 DC 从 Windows Server 2003 迁移到 Windows Server 2008，去年又迁移到了 Windows Server 2019。我认为域控制器对象不足以使数据库增长到填充 100GB。我只需要扩展 C: 分区并通过从另一个分区（单个安装的硬盘驱动器）获取来增加其可用空间。
会发生什么？
自从我处理医疗数据以来，出于安全原因，我有一个非常严格的系统，最低限度的应用程序。
有时，由于某种原因，我们使用的笔记本电脑出现故障，无法启动，无法登录，机器人进程损坏等。发生这种情况时，笔记本电脑会通过邮件发送给我进行维修。这是耗时且昂贵的。
如果有一个 Mint 的只读压缩图像和我创建的默认图像会更好。
不幸的是，我的用户在任何技术方面都不值得信任。我可以通过电话引导他们。而已。
有没有办法我可以从 squashfs 系统恢复操作系统，然后在原始系统上进行 DD，以便它可以像默认值一样启动？
我在 Debian 9 机器上使用 ZFS。这台机器已经工作了多年，直到今天都没有出现任何问题。
zfs 池安装在 RAID 系统的顶部，由硬件控制（因此只有一个驱动器作为 sda 暴露给 Linux）。您可以在下面看到“zpool status”的输出。
在继续之前，只需提一下我检查了 RAID 的一致性，一切都很好。
突然，对文件系统的所有访问都会引发冻结命令（甚至是 ls 命令），最终，我需要手动重新启动机器。
运行zpool status -v时，输出为：
#/sbin/zpool status -v
pool: export
state: ONLINE
status: One or more devices has experienced an error resulting in data
corruption. Applications may be affected.
action: Restore the file in question if possible. Otherwise restore the
entire pool from backup.
see: http://zfsonlinux.org/msg/ZFS-8000-8A
scan: scrub repaired 0B in 53h4m with 0 errors on Tue Mar 15 05:28:38 2022
config:
NAME STATE READ WRITE CKSUM
export ONLINE 0 0 0
sda ONLINE 0 0 0
errors: Permanent errors have been detected in the following files:
export/home:<0x0>
export/home:<0x2b2ed23>
export/home:<0x2e1183b>
export/home:<0x2b2e849>
export/home:<0x1d0b5b1>
所以，主要问题是：这些文件的含义是什么？我该如何解决这个问题？
先感谢您！
我正在尝试处理一个非常罕见的极端情况，即我的系统在 ext4 文件系统中存在轻微损坏。这个触发器 systemd 的emergency.service，我正在尝试改变它的行为以自动修复 fs。
无论如何，有没有办法稍微改变分区/文件系统以最小的数据丢失机会来诱导这种状态？我只需要fsck返回有问题的地方。
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory当我尝试使用循环数据批次的 csv 写入器将 csv 文件写入存储桶时，出现此错误。围绕该错误对 Cloud Function 日志的完整洞察：
File "/workspace/main.py", line 299, in write_to_csv_file with open(filepath, "w") as outcsv: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'gs://MY_BUCKET/MY_CSV.csv' Function execution took 52655 ms, finished with status: 'crash' OpenBLAS WARNING - could not determine the L2 cache size on this system, assuming 256k ```
而且，虽然这个 bucket_filepath 肯定存在：我可以上传一个空的虚拟文件并获取它的“gsutils URI”（右键单击文件右侧的三个点），并且 bucket_filepath 看起来相同：'gs://MY_BUCKET/MY_CSV.csv'.
我检查了保存一个虚拟的熊猫数据框，而不是使用pd.to_csv它，它使用相同的 bucket_filepath （！）。
因此，必须有另一个原因，可能是作者不被接受，或者with statement打开文件。
引发错误的代码如下。它与在本地服务器上的正常 cron 作业中在 Google Cloud Function 之外工作的代码相同。我在抛出错误的行周围添加了两个调试打印，print("Right after opening the file ...")不再显示。还显示了为每个批次调用的子函数query_execute_batch()，write_to_csv_file()但这里可能不是问题，因为在写入打开 csv 文件时，错误已经在一开始就发生了。
requirements.txt（然后作为模块导入）：
SQLAlchemy>=1.4.2
google-cloud-storage>=1.16.1
mysqlclient==2.1.0
pandas==1.2.3
fsspec==2021.11.1
gcsfs==2021.11.1
unicodecsv==0.14.1
从main.py：
def query_execute_batch(connection):
"""Function for reading data from the query result into batches
:yield: each result in a loop is a batch of the query result
"""
results = execute_select_batch(connection, SQL_QUERY)
print(f"len(results): {len(results)}")
for result in results:
yield result
def write_to_csv_file(connection, filepath):
"""Write the data in a loop over batches into a csv.
This is done in batches since the query from the database is huge.
:param connection: mysqldb connection to DB
:param filepath: path to csv file to write data
returns: metadata on rows and time
"""
countrows = 0
print("Right before opening the file ...")
with open(filepath, "w") as outcsv:
print("Right after opening the file ...")
writer = csv.DictWriter(
outcsv,
fieldnames=FIELDNAMES,
extrasaction="ignore",
delimiter="|",
lineterminator="\n",
)
# write header according to fieldnames
writer.writeheader()
for batch in query_execute_batch(connection):
writer.writerows(batch)
countrows += len(batch)
datetime_now_save = datetime.now()
return countrows, datetime_now_save
请注意，为了使上述脚本正常工作，我导入gcsfs了这使得存储桶可读写。否则我可能需要一个谷歌云存储对象，例如：
storage_client = storage.Client()
bucket = storage_client.bucket(BUCKET_NAME)
然后使该存储桶中的文件具有更多功能，但这不是这里的目的。
在下面的pd.to_csv代码中，它使用虚拟 SQL 查询的输出SELECT 1作为数据帧的输入。这可以保存到同一个bucket_filepath，当然原因可能不仅仅是pd.to_csv()这样，而且数据集是一个虚拟的，而不是来自一个巨大的SELECT query. 或者还有其他原因，我只是猜测。
if records is not None:
df = pd.DataFrame(records.fetchall())
df.columns = records.keys()
df.to_csv(filepath,
index=False,
)
datetime_now_save = datetime.now()
countrows = df.shape[0]
我想使用 csv 编写器有机会使用 unicodecsv 模块编写 unicode 并有机会使用批处理。
我可能愿意更改为 pandas 中的批处理（loop + appendmode 或chunksize），例如将大型 Pandas Dataframes to CSV file in chunks以摆脱此存储桶文件路径问题，但我宁愿使用现成的代码（切勿触摸正在运行的系统）。
如何使用 csv 编写器完成该 csv 的保存，以便它可以在write模式 =的存储桶中打开一个新文件with open(filepath, "w") as outcsv:？
给定的函数write_to_csv_file()只是云函数的一小部分，它使用了广泛的函数和级联函数。我不能在这里展示整个可重现的案例，希望可以通过经验或更简单的例子来回答。
我正在尝试缩小 BTRFS 分区并使用该可用空间创建新的 EXT4 分区。
我做了btrfs filesystem resize -5g /
现在我有了这个（注意 Device slack 等于我缩小的）：
orangepiplus2e:~:# btrfs device usage /
/dev/mmcblk2p2, ID: 1
Device size: 14.15GiB
Device slack: 5.00GiB
Data,single: 7.66GiB
Metadata,single: 768.00MiB
System,single: 32.00MiB
Unallocated: 725.00MiB
如何释放 5 GB 的 Device slack 以供使用？谷歌没有帮助我。