rsync同步操作

本文详细介绍rsync命令的使用方法,包括安装、基本用法、选项解析及远程同步操作。并通过实例展示如何结合inotify-tools实现文件变化的实时监控与同步,适用于大数据量的高效传输场景。

只传输变化的数据。

	yum -y install rsync		#安装软件包
	用法:
		rsync [-选项] 源 目标
	选项:
		-a:归档模式,保留源文件的权限等信息。(常用)
		-z:在传递的过程中进行压缩,传递完毕之后进行解压。(数据大于1G使用)
		-v:显示详细信息。
		-n:进行测试,不真正进行同步。
		--delete:删除目标当中除了源文件之外的文件
	例:rsync -av --delete /nsd/ /opt		#这里的源一定要/nsd/,这样是同步nsd目录下的文件。如果/nsd则同步nsd目录。


	远程同步:rsync和ssh
	用法:
		上行(上传):rsync [-选项] 本地目录 用户@目的主机ip:目录
		例:rsync -av --delete /nsd/ root@192.168.4.207:/opt
		
		下行(下载):rsync [-选项] 用户@目的主机ip:目录 本地目录
		例:rsync -av --delete root@192.168.4.207:/opt/ /nsd


	实时远程同步:
		1°实现无密码验证:通过公钥、私钥实现ssh无密码验证。
		主机A:生成公钥和私钥,把公钥传送给主机B,这样就可以实现无密码访问主机B
		ssh-keygen	#输入命令之后一路回车
		生成的公钥:/root/.ssh/id_rsa.pub,生成的私钥:/root/.ssh/id_rsa
		ssh-copy-id root@192.168.4.207	#把私钥传给主机B
		
		2°监控源文件变化:使用inotify-tools监控工具
		安装inotify-tools:
		完成解压后,进入目录
		./configure --prefix=/opt/myrpm	#指定安装目录
		make	#编译
		make install	#安装
		运行inotifywait:
			inotifywait [-选项] 监控目录
		选项:
			-m:持续监控
			-r:递归监控
			-q:减少屏幕输出
			-e:事件监控(没有这个选项表示监控所有事件)
		例:inotifywait -mrq /nsd/	#只要/nsd目录下有文件发生变化就有信息输出
		想要把监控和同步结合起来就必须要用脚本实现。
		vim /rsync.sh
		#!/bin/bash
		while inotifywait -rq /nsd/
		do
			rsync -av --delete /nsd/ root@192.168.4.207:/opt
		done

写总结的第十一天!!!

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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