GPartedでハードディスクのパーティション変更に3日半

先週は月曜日から金曜日まで、ほぼ1週間デスクトップPCが使えなかった。「GParted」というソフトでハードディスクのパーティションを変更したら、予想外の時間がかかってしまったのだ。
会社で使っているデスクトップPCは、昨年秋に内部を入れ替えた。ハードディスクは500GBと200GBの2台。500GBはその時に新規購入し、200GBのはその前から使っていたもの。
Windowsをインストールするときに設定をミスってしまい、500GBHDDはCドライブが24GB、Dドライブが残りの約460GBというパーティション構成になっている。「マイドキュメント」はD:\usr\local\homeに割り当てているので余裕はあるのだが、Program FilesはCドライブなので、だんだん空きがなくなってきた。
また、Eドライブは全容量が200GBあるのに、これも設定ミスで128GBしか使ってない状態。残りは未フォーマットのままだ。
ネットで調べると、フリーソフト(オープンソース)で「GParted」というパーティション変更ソフトが評判がいいらしい。ISOイメージがアップされており、これをCDに焼くと、CDからLinuxを起動してGPartedが使えるようになるという。
紹介記事はGigazineなど。


SourceforgeのオフィシャルサイトからさっそくISOイメージをダウンロードする。
ブート可能なCDを焼き、PCをCDからブートにして再起動する。専用のLinuxが起動し、続いてGPartedが起動する。
まずは手始めに200GBのハードディスクの、全域をユーザが使えるようにパーティションを割り当てる。これは10分ぐらいで完了する。Windowsの再起動時に、いつもは出ないファイルチェック画面が表示されてちょっと焦るが、問題なく起動でき、保存されていたファイルの読み書き・起動も大丈夫。
これならOKということで、500GBハードディスクのパーティションを変更する。
手順としてはDドライブを400GBまで縮小し、その分、Cドライブを60GBまで広げるというもの。
月曜日の午後、処理を開始した。ここで画面には「残り時間16時間」という表示が。これなら、会社を出る時にスタートすれば良かったと後悔したが、あとの祭りである。たまたまノートPCを持ってきていたので、その後の業務はノートPCで済ませた。もちろん、こういった操作を行う前の常としてバックアップは取ってあるのだが、それが中に入っている200GBハードディスクだから手が出せない。
翌日、会社に出てみるとまだまだ処理が終わっていない。というか、残り時間があまり減っていない。どうやら表示される残り時間は目安にしか過ぎず、実際には1.2倍ぐらいかかっているようだ。
20080310-GParted.jpg
16時間のはずが、24時間以上たってパーティションを縮小する第一段階は終わった。ところが、ここで第二段階が始まってしまったのだ。ドライブD内でのファイルコピーなのだが、「残り35時間」。データが記録されているかどうかにかかわらず、1セクタごと内部で移しているようだ。もうこうなってしまってはキャンセルできない。ここでリセットがかかったり、電源が落ちたら、たぶんハードディスクは飛んでしまうだろう。あきらめて処理が終わるのを待つしかない。
金曜日、出社するとGPartedは終わっていた。月曜日の15時ぐらいからスタートし、3日半、84時間ぐらいだろうか。
再起動すると、今度は延々と
Recovering orphaned file ~
が画面に出てくる。実際に壊れているわけではないのだが、非常に精神的に悪い。
このファイル修正は1時間以上かかってようやく終了。Windowsが立ち上がった。
実は、これだけ時間がかかったのに、500GB HDDのパーティション変更としては最初のステップ、つまり460GBを400GBに縮小する作業しか終わってなかった。Cドライブは24GBのままで、後ろに39GBの「未割り当て」領域が残っている。3日半かけて、単にユーザが使える領域を狭くしただけで終わったのだ。何の意味もない。
さすがに土日でもGPartedをかけ直す勇気はない。今度やるとしたら5月の連休かな (^^;
ところで、Core2 Quadに最新S-ATAのハードディスクでもこれだけ時間がかかってしまったのは、GPartedの限界なのだろうか、それとも500GB大容量HDDの宿命なのだろうか。市販されているパーティション変更ソフトでどれだけの時間がかかるのか・・・ これもチェックはしたくない。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

*

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください