ZFS Tools 安装与配置指南
1. 项目基础介绍
ZFS Tools 是一组管理 ZFS(Zettabyte File System)文件系统的脚本,这些脚本主要用于自动化快照的创建和管理。该项目是基于 Ruby 语言开发的,提供了类似于 OpenSolaris 系统中的自动快照功能。ZFS 是一种高级的文件系统,具有高可靠性和多种先进特性,例如快照和克隆。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Ruby:ZFS Tools 主要使用 Ruby 语言编写,Ruby 是一种面向对象的脚本语言,广泛用于开发各种应用程序。
- ZFS:项目依赖于 ZFS 文件系统,ZFS 提供了数据的高可靠性和灵活性。
- Crontab:用于定期执行任务,ZFS Tools 利用 Crontab 来安排自动快照的执行。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
- 确保系统中已经安装了 Ruby 环境。
- 确保你的系统支持 ZFS 文件系统,并且已经正确安装和配置。
- 安装 Git,以便克隆和更新项目代码。
安装步骤
-
克隆项目到本地
打开终端,运行以下命令:
git clone https://github.com/bdrewery/zfstools.git -
安装 Ruby Gem
进入项目目录:
cd zfstools然后,安装 Gem:
gem build zfstools.gemspec gem install zfstools-版本号.gem其中,“版本号”是 gem 的版本,这个信息可以在项目中的
zfstools.gemspec文件中找到。 -
设置 Crontab
ZFS Tools 使用 Crontab 来安排定期任务,你可以根据需要编辑 Crontab 文件。
例如,要每分钟执行一次
zfs-auto-snapshot脚本,可以在终端中运行:crontab -e然后,在打开的编辑器中添加以下行:
* * * * * /path/to/zfs-auto-snapshot frequent 4确保
/path/to/zfs-auto-snapshot是脚本的正确路径,frequent是快照的间隔,4是要保留的快照数量。 -
配置 ZFS 数据集
要使 ZFS 数据集能够自动创建快照,需要设置其
com.sun:auto-snapshot属性:zfs set com.sun:auto-snapshot=true DATASET其中
DATASET是数据集的名称。 -
(可选)对于 MySQL 和 PostgreSQL 支持
如果需要支持 MySQL 或 PostgreSQL 数据库的快照,需要设置相应的属性,并配置数据库以允许脚本的执行。
对于 MySQL:
zfs set com.sun:auto-snapshot=mysql DATASET对于 PostgreSQL,需要设置属性,并确保有适当的权限和配置:
zfs set com.sun:auto-snapshot=postgresql DATASET然后,根据项目指南配置
~/.my.cnf文件,以包含数据库连接信息和权限。
完成安装
完成以上步骤后,你的 ZFS Tools 应该已经安装并配置好了。确保检查所有设置,并运行测试以验证系统是否按预期工作。
以上步骤是一个基础的安装和配置指南,具体细节可能需要根据你的具体环境和需求进行调整。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00