【mysql案例】datadir所在分区空间不足导致无法查看表

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#datadir所在分区空间不足导致无法查看表

120221 04:49:54 mysqld_safe Starting mysqld daemon with databases from /opt/mysql
120221  4:49:54 [Warning] The syntax '--log-slow-queries' is deprecated and will be removed in a future release. Please use '--slow-query-log'/'--slow-query-log-file' instead.
120221  4:49:54 [Note] Plugin 'FEDERATED' is disabled.
120221  4:49:54 InnoDB: The InnoDB memory heap is disabled
120221  4:49:54 InnoDB: Mutexes and rw_locks use InnoDB's own implementation
120221  4:49:54 InnoDB: Compressed tables use zlib 1.2.3
120221  4:49:54 InnoDB: Using Linux native AIO
120221  4:49:54 InnoDB: Initializing buffer pool, size = 128.0M
120221  4:49:54 InnoDB: Completed initialization of buffer pool
InnoDB: Error: auto-extending data file ./ibdata1 is of a different size
InnoDB: 15360 pages (rounded down to MB) than specified in the .cnf file:
InnoDB: initial 65536 pages, max 0 (relevant if non-zero) pages!
120221  4:49:54 InnoDB: Could not open or create data files.
120221  4:49:54 InnoDB: If you tried to add new data files, and it failed here,
120221  4:49:54 InnoDB: you should now edit innodb_data_file_path in my.cnf back
120221  4:49:54 InnoDB: to what it was, and remove the new ibdata files InnoDB created
120221  4:49:54 InnoDB: in this failed attempt. InnoDB only wrote those files full of
120221  4:49:54 InnoDB: zeros, but did not yet use them in any way. But be careful: do not
120221  4:49:54 InnoDB: remove old data files which contain your precious data!
120221  4:49:54 [ERROR] Plugin 'InnoDB' init function returned error.
120221  4:49:54 [ERROR] Plugin 'InnoDB' registration as a STORAGE ENGINE failed.
/usr/sbin/mysqld: Error writing file './slow_query.log' (Errcode: 28)
120221  4:49:54 [ERROR] Could not use slow_query.log for logging (error 28). Turning logging off for the whole duration of the MySQL server process. To turn it on again: fix the cause, shutdown the MySQL server and restart it.
120221  4:49:54 [ERROR] Unknown/unsupported storage engine: INNODB
120221  4:49:54 [ERROR] Aborting


120221  4:49:54 [Note] /usr/sbin/mysqld: Shutdown complete


120221 04:49:54 mysqld_safe mysqld from pid file /opt/mysql/jsunsa.pid ended
120221 04:52:22 mysqld_safe Starting mysqld daemon with databases from /opt/mysql
120221  4:52:22 [Warning] The syntax '--log-slow-queries' is deprecated and will be removed in a future release. Please use '--slow-query-log'/'--slow-query-log-file' instead.
120221  4:52:22 [Note] Plugin 'FEDERATED' is disabled.
120221  4:52:22 InnoDB: The InnoDB memory heap is disabled
120221  4:52:22 InnoDB: Mutexes and rw_locks use InnoDB's own implementation
120221  4:52:22 InnoDB: Compressed tables use zlib 1.2.3
120221  4:52:22 InnoDB: Using Linux native AIO
120221  4:52:22 InnoDB: Initializing buffer pool, size = 128.0M
120221  4:52:22 InnoDB: Completed initialization of buffer pool
120221  4:52:23  InnoDB: Log file ./ib_logfile0 did not exist: new to be created
InnoDB: Setting log file ./ib_logfile0 size to 256 MB
InnoDB: Database physically writes the file full: wait...
InnoDB: Progress in MB:120221  4:52:23  InnoDB: Error: Write to file ./ib_logfile0 failed at offset 0 0.
InnoDB: 1048576 bytes should have been written, only -1 were written.
InnoDB: Operating system error number 28.
InnoDB: Check that your OS and file system support files of this size.
InnoDB: Check also that the disk is not full or a disk quota exceeded.
InnoDB: Error number 28 means 'No space left on device'.
InnoDB: Some operating system error numbers are described at
InnoDB: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/operating-system-error-codes.html
InnoDB: Error in creating ./ib_logfile0: probably out of disk space
120221  4:52:23 [ERROR] Plugin 'InnoDB' init function returned error.
120221  4:52:23 [ERROR] Plugin 'InnoDB' registration as a STORAGE ENGINE failed.
/usr/sbin/mysqld: Error writing file './slow_query.log' (Errcode: 28)
120221  4:52:23 [ERROR] Could not use slow_query.log for logging (error 28). Turning logging off for the whole duration of the MySQL server process. To turn it on again: fix the cause, shutdown the MySQL server and restart it.
1120221 04:52:23 mysqld_safe mysqld from pid file /opt/mysql/jsunsa.pid ended

标签
#deprecated #initialization #file #logging #buffer
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GT-suite v2016的下载和安装 1 写在前面 GT-suite 是一款用来做内燃机仿真的软件。在安装过程中遇到很多问题，网上的安装教程也大都抄来抄去，试着安装了几遍都没有成功。最终在贴吧一个老哥的帖子里找到了解决办法，但是老哥的帖子也不是很详细，所以做了这个详细版本的教程。 GT-suite v2016安装包： 链接：https://pan.baidu.com/s/1JZPgJ8_-J-L8rV84-eHedQ 提取码：uj... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_42350544的博客 352

linux mysql datadir_CentOS 7 下 修改Mysql 5.7datadir的位置，无法启动的问题解决

CentOS 7 下MySQL 默认安装在/var/lib/mysql目录下，但是随着存储数据的增多，所在的硬盘空间很快被占满，导致无法进行插入、建表等操作。这时需要将mysql数据存储文件夹移植到别的文件夹下，网上有很多教程，如http://www.cnblogs.com/5201351/p/4912614.html，是一篇很好的教程，但是在实际移植过程发现，只有Mysql的数据文件夹/var/...

weixin_26732855的博客 879

CentOS 7 下 修改Mysql 5.7datadir的位置，无法启动的问题解决

CentOS 7 下MySQL 默认安装在/var/lib/mysql目录下，但是随着存储数据的增多，所在的硬盘空间很快被占满，导致无法进行插入、建表等操作。 这时需要将mysql数据存储文件夹移植到别的文件夹下，网上有很多教程，如http://www.cnblogs.com/5201351/p/4912614.html，是一篇很好的教程，但是在实际移植过程发现，只有Mysql的数据文件夹/va

小米渣&大洋芋 2万+

MySQL5.7 更改datadir

本文主要是解决mysql datadir指向目录满了以后，迁移到其它空间更大的目录。 1、关闭运行的数据库并打包备份： sudo systemctl status mysqld.service 确定是否运行，如果运行则用， sudo systemctl stop mysqld.service 压缩备份当前 datadir指的目录。datadir指向的目录通常是在 /etc/my.cnf，可用cat /etc/my.cnf查看，如图： cd /var/lib tar zxvf ./my.

weixin_36741151的博客 1441

mysql更改datadir无法启动_mysql-更改datadir后,MariaDB无法启动

背景信息：我让CentOS 7安装程序自动分区.Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mapper/centos-root 50G 43G 7.9G 85% /devtmpfs 32G 0 32G 0% /devtmpfs ...

weixin_33195817的博客 381
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