大家好，今天小品关注到一个比较有意思的话题，就是关于医保药品目录将扩容的问题，于是小编就整理了2个相关介绍医保药品目录将扩容的解答，让我们一起看看吧。
linux下怎么opt目录满了，怎么能扩容并且不影响数据不用重启？
既然是LVM管理的, 那么扩容非常容易.
比如你要把/oracledata的空闲的49G分10G给/opt:
/oracledata的目标大小是87G, /opt的目标大小是39G
先检查一遍
# e2fsck /dev/mapper/VolGroup00-LogVol02
缩小/oracledata的文件系统大小, 先缩小到80G, 使它小于87G, 以防缩小分区导致文件系统损坏
# resize2fs /dev/mapper/VolGroup00-LogVol02 80G
然后缩小分区的大小
# lvresize -L -10G /dev/mapper/VolGroup00-LogVol02
然后增大文件系统的大小, 使其充满分区
# resize2fs /dev/mapper/VolGroup00-LogVol02
增大/opt分区的大小
# lvresize -L +100%FREE /dev/mapper/VolGroup00-LogVol01
使文件系统充满分区
# resize2fs /dev/mapper/VolGroup00-LogVol01
完成.
另外, 你看看系统带的图形化分区工具有没有这个功能, 有的话就不用这么麻烦了, 点点鼠标就好了.
传统大数据的三种架构？
传统大数据存储系统通常有以下三种架构：
1. 单机存储架构：这种架构使用单个服务器来存储和处理大数据。它通常包括一个主服务器和多个从服务器，主服务器负责数据的输入、处理和管理，而从服务器用于存储数据和执行计算任务。单机存储架构适用于小规模的数据存储和处理需求，但在面对大规模数据和高并发访问时可能存在性能瓶颈。
2. 分布式存储架构：这种架构将数据分布在多个服务器上，以实现数据的分片存储和并行处理。每个服务器都负责存储和处理一部分数据，通过分布式文件系统或分布式数据库管理数据的分布和访问。分布式存储架构可以提供更高的数据处理能力和可扩展性，适用于大规模的数据存储和处理需求。
3. 多层存储架构：这种架构将数据分为多个层级，并根据数据的访问频率和重要性将其存储在不同的介质上。通常包括快速存储层（如内存或固态硬盘）用于存储热数据，以及较慢的存储层（如磁盘）用于存储冷数据。多层存储架构可以在满足性能需求的同时节省存储成本，提高数据的访问效率。
这些传统大数据存储系统架构各有优缺点，选择适合的架构取决于具体的数据存储和处理需求，以及预算和性能要求。近年来，随着云计算和分布
关于这个问题，传统大数据的三种架构分别是：
1. 批处理架构（Batch Processing Architecture）：批处理架构是最常见的大数据架构之一，它通过将大量数据一次性加载到内存中进行处理和分析。这种架构适用于对数据进行离线分析，处理时间可以比较长，但可以处理大规模的数据集。典型的批处理架构包括Hadoop MapReduce和Apache Spark。
2. 流处理架构（Stream Processing Architecture）：流处理架构是一种实时处理大数据的架构，它可以对数据进行连续的实时处理和分析。与批处理不同，流处理可以在数据到达时立即进行处理，适用于需要实时响应和即时决策的应用场景。常见的流处理架构包括Apache Flink和Apache Kafka Streams。
3. 交互式查询架构（Interactive Querying Architecture）：交互式查询架构是一种用于快速查询和分析大规模数据集的架构。它通常使用分布式数据库或数据仓库来存储和管理数据，并提供快速的查询和分析功能。交互式查询架构适用于需要快速查询和分析数据的应用场景，如数据探索、数据可视化和业务智能。常见的交互式查询架构包括Apache Hive和Apache Impala。
到此，以上就是小品质对于医保药品目录将扩容的问题就介绍到这了，希望介绍关于医保药品目录将扩容的2点解答对大家有用。
