新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

如何创建和删除lvm磁盘分区

发布时间:2026/11/15 1:41:51来源:尧图网络
如何创建和删除lvm磁盘分区
如何创建lvm的分区文件创建LVM分区核心就四步建分区→建物理卷(PV)→建卷组(VG)→建逻辑卷(LV)1.确认磁盘用lsblk 或 fdisk -l 查看新加的磁盘查看到一块需挂载使用的准备盘/dev/vdc2.安装LVM工具Ubuntu/Debiansudo apt install lvm2CentOS/RHELsudo dnf install lvm2 或 yum install -y lvm23.使用fdisk命令创建分区并标记为 LVM例fdisk /dev/vdc交互式操作输入 n 新建分区输入 p 选主分区分区号按提示如 1输入 t 改类型再软入 8e输入 w 保存退出完成后用 partprobe /dev/vdc1 让内核识别新分区不重启也能生效。备注如果磁盘大于 2TB需要用 parted 工具分区时选 gpt 分区表mkpart 建分区后执行 toggle 1 lvm 标记4.进行lvm创建创建物理卷(PV)pvcreate /dev/vdc1创建卷组(VG)vgcreate lvolvg /dev/vdc1创建逻辑卷(LV)lvcreate -l 100%FREE -n lvollv lvolvg5.格式化并挂载格式化mkfs.xfs /dev/lvolvg/lvollv创建挂载点并挂载‌mkdir /beifen写入开机挂载命令vi /etc/fstab/dev/lvolvg/lvollv /beifen xfs defaults 0 0自动挂载mount -a6.查看磁盘变化命令df -Thlsblk删除说明书1.备份并卸载先确认数据已备份然后 umount/挂载点卸载文件系统如果是swap逻辑卷需先执行swapoff再卸载2.删除逻辑卷(LV)用 lvremove/dev/卷组名/逻辑卷名 删除系统会询问是否确认输入 y 即可。3.删除卷组(VG)逻辑卷删完后用 vgremove 卷组名 删除卷组。4.删除物理卷(PV)最后用 pvremove/dev/设备名 清除物理卷上的LVM标记这样磁盘就变回普通磁盘了--例--删除LVM磁盘lvremove /dev/lvolvg/lvollvvgremove lvolvgpvremove /dev/vdc1
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/14 3:51:47

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/12 23:59:09

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/14 10:11:15

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/14 17:14:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/14 16:35:50

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/14 3:51:43

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉