По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
NTFS - это система хранения файлов, стандартная для компьютеров Windows, но системы Linux также используют ее для организации данных.
Большинство систем Linux монтируют диски автоматически. Однако в конфигурациях с двойной загрузкой, где требуется обмен файлами между двумя системами с разделами NTFS, эта процедура выполняется вручную.
Эта статья покажет вам, как смонтировать раздел NTFS в Linux с разрешениями только для чтения или чтения и записи.
Смонтировать раздел NTFS с разрешением только для чтения
Выполните следующие действия, чтобы смонтировать раздел NTFS с доступом только для чтения.
Примечание. Раздел только для чтения позволяет пользователям читать файлы. Чтобы включить запись в раздел NTFS, обратитесь ко второму разделу статьи.
Определить раздел NTFS
Перед монтированием раздела NTFS определите его с помощью команды parted:
sudo parted -l
В приведенном выше примере два раздела NTFS находятся на диске /dev/sdb. Прежде чем продолжить, запишите номер раздела, который вы хотите смонтировать.
Вы также можете использовать команды fdisk и grep, чтобы показать на диске только разделы NTFS:
sudo fdisk -l | grep NTFS
Создать точку монтирования и смонтировать раздел NTFS
В этом примере мы смонтируем раздел /dev/sdb1 с разрешением только для чтения.
Сначала создайте точку монтирования с помощью команды mkdir:
sudo mkdir /mnt/ntfs1
Затем смонтируйте раздел в созданный вами каталог. Используйте команду mount и путь к разделу, который вы указали ранее:
sudo mount -t ntfs /dev/sdb1 /mnt/ntfs1
Используйте инструмент для освобождения диска, чтобы проверить подробную информацию обо всех файловых системах и убедиться, что вы успешно смонтировали раздел:
df -hT
Раздел /dev/sdb1 отображается как смонтированный в нижней части списка. Теперь у вас есть доступ только для чтения к этому разделу NTFS.
Смонтировать раздел NTFS с разрешениями на чтение и запись
Чтобы смонтировать раздел NTFS с разрешениями на чтение и запись, вам необходимо установить fuse и ntfs-3 в вашей системе.
Выполните следующие действия, чтобы завершить процесс монтирования.
Примечание. В некоторых дистрибутивах Linux по умолчанию уже установлены fuse и ntfs-3g.
Обновить репозитории пакетов
Выполните следующую команду, чтобы загрузить и обновить репозитории пакетов:
sudo apt update
Установите Fuse и ntfs-3g
Чтобы установить fuse в вашей системе Linux из репозитория по умолчанию, используйте соответствующий менеджер пакетов. В нашем примере мы используем apt в Ubuntu.
sudo apt install fuse
Когда установка завершится, установите ntfs-3g, запустив:
sudo apt install ntfs-3g
В случае, если fuse и ntfs-3g уже установлены, вывод выглядит примерно так, как показано ниже:
Смонтировать раздел NTFS
После установки пакетов программного обеспечения fuse и ntfs-3g смонтируйте раздел NTFS.
Сначала создайте точку монтирования с помощью команды mkdir:
sudo mkdir /mnt/ntfs2
Затем используйте команду mount, чтобы смонтировать нужный раздел. Например, /dev/sdb2:
sudo mount -t ntfs-3g /dev/sdb2 /mnt/ntfs2/
Чтобы проверить, смонтирован ли раздел, выполните команду df:
df -hT
Теперь у вас есть права на чтение и запись для подключенного раздела NTFS.
Примечание. Для монтирования раздела через ntfs-3g рекомендуется ядро Linux версии 2.6.20 или новее.
Data Scientist — это не просто человек, который умеет работать с данными. Это эксперт, специализирующийся на сборе, обработке, анализе и интерпретации собранной аналитики. Он ищет закономерности, строит модели и создает инструменты для обработки и принятия решений. Их работа важна для бизнеса, медицины, финансов, маркетинга и других отраслей, где принятие решений основывается на анализе информации.
Data Science сочетает в себе элементы статистики, математики, информатики и технических навыков в конкретной области для анализа и интерпретации сложных данных.
Навыки и образование Data Scientist
Что касается образования такого специалиста, оно может быть в следующих областях:
— Компьютерные науки. Здесь всё просто, они нужны для понимания алгоритмов, структур данных и программирования.
— Прикладная математика. Отличная основа, чтобы разобраться с матанализом и моделированием.
— Статистика. Она нужна для работы с вероятностями, статистическими выводами и дизайном исследования.
— Инженерия данных. Необходима для умения работать с большими наборами данных и системами их хранения.
Ключевые навыки Data Scientist:
Знание статистики и математики. Понимание статистических методов позволяет дата-сайентистам проводить корректный анализ данных и оценивать полученные результаты. Например, они могут использовать регрессионный анализ для прогнозирования продаж на основе исторических данных. Или отследить аномалии.
Владение языками программирования. Языки программирования Python и R являются стандартом в анализе данных. С их помощью обрабатывают данные, строят модели машинного обучения и визуализируют результаты. Например, на Python можно написать скрипты для автоматизации сбора и обработки данных.
Машинное обучение и алгоритмы. Дата-сайентист должен понимать как разрабатываются модели и алгоритмы. Например, они могут создавать модели для предсказания спроса на товары или разработать систему рекомендаций на основе поведения пользователей.
Визуализация данных. Здесь Data Scientist представляет результаты своего анализа в понятной и наглядной форме. С помощью Tableau или библиотеки Python они создают графики, диаграммы и дашборды.
Работа с базами данных. Специалист должен уметь эффективно извлекать данные из различных источников, очищать их от ошибок и аномалий, а также подготавливать для анализа. Например, они могут использовать SQL для запросов к базам данных и инструменты для обработки больших данных, такие как Apache Spark.
Гибкие навыки: коммуникация и работа в команде. Важный навык — эффективно коммуницировать с коллегами, заказчиками и другими заинтересованными сторонами, а также уметь работать в команде. Например, они могут представлять свои результаты на совещаниях или обсуждать стратегии анализа данных с другими специалистами.
Где применяется наука о данных
Data Science имеет огромное значение для различных отраслей, так как помогает принимать решения, экономит время и ресурсы бизнеса и минимизирует ошибки. Для примера, а возможно и вдохновения, мы приведем различные отрасли, и для чего в них нужны специалисты по обработке данных.
Здравоохранение
В медицинской сфере используют анализ данных для улучшения качества и доступности лечения. К примеру, дата-саентист разрабатывает модели, которые помогают предсказывать заболевания на основе истории болезней пациентов и их генетической информации. Анализ больших данных может помочь выявить ранние признаки диабета, рака или сердечно-сосудистых заболеваний, позволяя врачам предпринимать профилактические меры.
Финансы
В этом секторе специалисты по данным помогают банкам и страховым компаниям анализировать поведение клиентов. Это нужно для оценки кредитного риска и разработки персонализированных финансовых продуктов. Они также занимаются выявлением мошеннических схем, используя алгоритмы машинного обучения для анализа транзакций клиентов.
Розничная торговля
В ритейле Data Scientist анализирует покупательское поведение, чтобы разработать рекомендации для увеличения продаж. Они также помогают в оптимизации ценообразования, используя исторические данные для определения оптимальных цен на товары.
Транспорт и логистика
Здесь наука о данных помогает оптимизировать маршруты доставки, сократить время и затраты на транспортировку. Также проанализировав данные, можно прогнозировать спрос на перевозки, что позволяет компаниям эффективнее распределять транспортные ресурсы.
Маркетинг и реклама
В маркетинге дата-сайентисты помогают компаниям понять эффективность рекламных кампаний, анализируя данные о кликах и переходах, конверсии и вовлеченности пользователей. Чтобы разработать персонализированные рекламные предложения, специалисты сегментируют аудиторию. С этим опять же помогают исследования больших данных.
Трудности и проблемы в работе Data Scientist
В своей работе дата-сайентисты сталкиваются с рядом проблем: от качества данных до принятия решений в условиях неопределенности. Иногда большая часть времени специалиста может уйти на очистку данных от ошибок, пропусков или несоответствий. Например, при работе с данными о клиентах может потребоваться устранение дубликатов записей или корректировка неправильно введенных значений. С ростом объемов данных возрастает и сложность их обработки. Также специалист по работе с данными сталкивается с этическими вопросами, так как сбор и анализ данных затрагивают конфиденциальность респондентов.
Работа в России
Мы обратились к поисковику хх.ру, чтобы посмотреть, как обстоят дела на рынке труда. На май 2024 года по запросу «вакансия data scientist» опубликовано чуть больше 500 вакансий. Если искать «специалиста по работе с данными» — 2700 вакансий. По общему запросу «аналитик данных» на поисковике можно встретить 17,5 тысяч вакансий. В последнем случае придутся изучать вакансии более подробно, так как часто в описании компании нужен и швец, и жнец и на дуде игрец.
По данным, взятым с обзора
на Хабре
, средняя зарплата российского специалиста по Data Science / ML enginer / Аналитика-разработчика варьируется от 115 до 180 тысяч рублей.
Джуниоры зарабатывают от 60 до 80 тыс. руб.
Миддлы — от 100 до 250 тыс. руб.
Синьоры — от 250 тыс. руб. и выше.
Ведущие специалисты с опытом около 5-6 лет могут зарабатывать до 400-500 тыс. рублей в месяц.
Итак, Data Scientist — это больше, чем просто аналитик данных. Эта профессия постоянно развивается, так как специалисты нужны не только большим компаниям, но и стартапам и малому бизнесу. Дата-сайентисты могут приносить дополнительную выручку за счёт оптимизации бизнес-процессов. А преобразованные сырые данные могут кардинально изменить бизнес-стратегии, научные исследования и даже повседневную жизнь людей.
Подаренный компанией Google сообществу Opensource, Kubernetes теперь стал инструментом контейнерного хранения по выбору. Он может управлять и координировать не только среду выполнения докеров, но и среду контейнерного хранения объектов и Rkt.
Типичный кластер Kubernetes обычно имеет главный узел и несколько рабочих узлов или Minions. Управление рабочими узлами осуществляется из главного узла, что обеспечивает управление кластером из центральной точки.
Важно также отметить, что можно развернуть кластер с одним узлом Kubernetes, который обычно рекомендуется использовать для легких непроизводственных рабочих нагрузок. Для этого можно взять Minikube - инструмент, который управляет кластером K ubernetes с одним узлом в виртуальной машине.
В этом руководстве мы рассмотрим многоузловую установку кластера Kubernetes в системе Linux CentOS 7. Это учебное пособие основано на командной строке и требует доступа к окну терминала.
Требования
Иметь несколько серверов под управлением Centos 7 (1 главный узел, 2 рабочих узла). Рекомендуется, чтобы главный узел содержал по крайней мере 2 ЦП, хотя это не является строгим требованием.
Подключение к Интернету на всех узлах. Мы будем извлекать пакеты Kubernetes и докеров из хранилища. Кроме того, необходимо убедиться, что диспетчер пакетов yum установлен по умолчанию и может получать пакеты удаленно.
Вам также потребуется доступ к учетной записи с правами sudo или root. В этом учебном пособии я буду использовать свою учетную запись root.
Наш 3-узловой кластер будет выглядеть примерно так:
Установка кластера Kubernetes на главном узле
Для работы Kubernetes потребуется механизм контейнеризации. Для этой установки мы будем использовать docker, так как он самый популярный.
На главном узле выполняются следующие шаги.
Шаг 1: Подготовить имя узла, брандмауэр и SELinux
На главном узле задайте имя хоста и, если у вас нет DNS-сервера, обновите файл /etc/hosts.
# hostnamectl set-hostname master-node
# cat <<EOF>> /etc/hosts
10.128.0.27 master-node
10.128.0.29 node-1 worker-node-1
10.128.0.30 node-2 worker-node-2
EOF
Можно выполнить проверку связи с рабочим узлом 1 и рабочим узлом 2, чтобы убедиться в правильности работы обновленного файла хоста с помощью команды ping.
# ping 10.128.0.29
# ping 10.128.0.30
Затем отключите SElinux и обновите правила брандмауэра.
# setenforce 0
# sed -i --follow-symlinks 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/sysconfig/selinux
# reboot
Установите следующие правила брандмауэра для портов. Убедитесь, что каждая команда firewall-cmd возвращает результат.
# firewall-cmd --permanent --add-port=6443/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=2379-2380/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=10250/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=10251/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=10252/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=10255/tcp
# firewall-cmd –reload
# modprobe br_netfilter
# echo '1' > /proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables
Шаг 2: Настройка Kubernetes Repo
Нужно будет вручную добавить хранилище Kubernetes, так как оно не установлено по умолчанию в CentOS 7.
cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
Шаг 3: Установить Kubeadm и Docker
После того, как пакет repo уже готов, вы можете продолжить и установить kubeadm и docker пакеты.
# yum install kubeadm docker -y
После успешного завершения установки включите и запустите обе службы.
# systemctl enable kubelet
# systemctl start kubelet
# systemctl enable docker
# systemctl start docker
Шаг 4: Установка Kubernetes Master и настройка пользователя по умолчанию
Теперь мы готовы инициализировать Kubernetes Master, но до этого нужно отключить swap, чтобы запустить команду kubeadm init.
# swapoff –a
Инициализация Kubernetes master - это полностью автоматизированный процесс, управляемый командой kubeadm init, которую необходимо выполнить.
# kubeadm init
Инициализация Kubernetes master
Возможно, потребуется скопировать последнюю строку и сохранить ее в другом месте, поскольку нужно будет запустить ее на рабочих узлах.
kubeadm join 10.128.0.27:6443 --token nu06lu.xrsux0ss0ixtnms5 --discovery-token-ca-cert-hash sha256:f996ea3564e6a07fdea2997a1cf8caeddafd6d4360d606dbc82314688425cd41
Совет: Иногда эта команда может жаловаться на переданные аргументы (args), поэтому отредактируйте ее, чтобы избежать ошибок. Таким образом, вы удалите символ , сопровождающий --token, и ваша последняя команда будет выглядеть следующим образом.
kubeadm join 10.128.0.27:6443 --token nu06lu.xrsux0ss0ixtnms5 --discovery-token-ca-cert-hash sha256:f996ea3564e6a07fdea2997a1cf8caeddafd6d4360d606dbc82314688425cd41
После успешной инициализации Kubernetes необходимо разрешить пользователю начать использование кластера. В нашем случае мы хотим запустить эту установку от имени пользователя root, поэтому мы продолжим выполнение этих команд с этого же имени. Вы можете перейти на пользователя с поддержкой sudo, который вы предпочитаете, и запустить ниже с помощью sudo.
Чтобы использовать root, выполните следующие действия:
# mkdir -p $HOME/.kube
# cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
# chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
Чтобы быть пользователем с поддержкой sudo, выполните следующие действия:
$ mkdir -p $HOME/.kube
$ sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
$ sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
Теперь проверьте, активирована ли команда kubectl.
# kubectl get nodes
На этом этапе также можно заметить, что главный узел имеет статус NotReady. Это связано с тем, что сеть модулей еще не развернута в кластере.
Pod Network - это сеть наложения для кластера, которая развернута поверх текущей сети узла. Она предназначена для обеспечения возможности подключения через модуль.
Шаг 5: Настройка сети модуля
Применение сетевого кластера является очень гибким процессом в зависимости от потребностей пользователя и наличия множества доступных вариантов. Так как мы хотим сохранить нашу установку как можно проще, мы будем использовать плагин Weavenet, который не требует никакой конфигурации или дополнительного кода, и он предоставляет один IP-адрес на модуль, что отлично для нас. Для просмотра дополнительных параметров проверьте здесь.
Эти команды будут важны для настройки сети модуля.
# export kubever=$(kubectl version | base64 | tr -d '
')
# kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$kubever"
Теперь, если вы проверите статус главного узла, он должен показать "Ready"
# kubectl get nodes
Далее мы добавим рабочие узлы в кластер.
Настройка рабочих узлов для присоединения к кластеру Kubernetes
Следующие шаги будут выполнены на рабочих узлах. Эти шаги должны выполняться на каждом рабочем узле при присоединении к кластеру Kubernetes.
Шаг 1: Подготовить имя узла, брандмауэр и SELinux
На рабочем узле-1 и рабочем узле-2 задайте имя, а если у вас нет DNS-сервера, то обновите основные и рабочие узлы в файле /etc/hosts.
# hostnamectl set-hostname 'node-1'
# cat <<EOF>> /etc/hosts
10.128.0.27 master-node
10.128.0.29 node-1 worker-node-1
10.128.0.30 node-2 worker-node-2
EOF
Можно выполнить ping master-node для проверки правильности обновленного файла хоста.
Затем отключите SElinux и обновите правила брандмауэра.
# setenforce 0
# sed -i --follow-symlinks 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/sysconfig/selinux
Установите следующие правила брандмауэра для портов. Убедитесь, что все команды firewall-cmd возвращаются успешно.
# firewall-cmd --permanent --add-port=6783/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=10250/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=10255/tcp
# firewall-cmd --permanent --add-port=30000-32767/tcp
# firewall-cmd --reload
# echo '1' > /proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables
Шаг 2: Настройка Kubernetes Repo
Вам потребуется добавить хранилище Kubernetes вручную, так как оно не будет предварительно установлено на CentOS 7.
cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
Шаг 3: Установить Kubeadm и Docker
После того, как пакет repo уже готов, вы можете продолжить и установить kubeadm и docker пакеты.
# yum install kubeadm docker -y
Запустите и включите обе службы.
# systemctl enable docker
# systemctl start docker
# systemctl enable kubelet
# systemctl start kubelet
Шаг 4: Присоединение рабочего узла к кластеру Кубернетов
Теперь для присоединения к кластеру требуется маркер, созданный kubeadm init. Его можно скопировать и вставить в узлы 1 и 2, если он был скопирован в другом месте.
# kubeadm join 10.128.0.27:6443 --token nu06lu.xrsux0ss0ixtnms5 --discovery-token-ca-cert-hash sha256:f996ea3564e6a07fdea2997a1cf8caeddafd6d4360d606dbc82314688425cd41
Как показано в последней строке, вернитесь к главному узлу и проверьте, присоединились ли рабочие узлы 1 и 2 к кластеру с помощью следующей команды.
# kubectl get nodes
Если все шаги выполнены успешно, на главном узле должны быть показаны узлы 1 и 2 в состоянии готовности.
На этом этапе мы успешно завершили установку кластера Kubernetes на Centos 7 и успешно взяли два рабочих узла. Теперь можно начинать создавать модули и разворачивать службы.