表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
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1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
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最近在学习Flink，不可避免的需要用到kafka消息中间件，下面介绍下单机部署流程1.下载2.4.1版本我的Flink版本是1.12，对应的kafka版本要使用2.4.1的 我们下载 kafka_2.11-2.4.1这个版本，2.11是scala版本http://kafka.apache.org/downloads2.上传解压tar包 tar -zxvf kafka_2.11-2.4.
在hadoop2.6.5，datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制：首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储，实现类：AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是： <property>
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一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoo
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2023-12-03 08:56:03
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，被广泛应用于云计算和大数据平台中。但是在实际使用过程中，有时会出现数据分布不均匀的情况，这种情况会对系统的性能和可靠性造成影响。
数据分布不均匀指的是在Ceph集群中，不同的存储节点上存储的数据量差异较大。这可能是由于数据的写入方式不当、部分存储节点负载过高或者磁盘容量不足等原因造成的。当数据分布不均匀时，会导致一些存储节点负载过高，而另一些存储节点空闲，从而
原创
2024-03-08 10:00:11
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一、引起磁盘倾斜不均衡的可能原因有哪些 （1）扩容节点，向集群中添加新的数据节点 （2）数据节点之间的磁盘大小不一致二、磁盘倾斜引起的性能问题 （1）MR程序无法很好地利用本地计算的优势 （2）机器之间无法达到更好的网络带宽使用率 （3）机器磁盘无法利用三、解决磁盘倾斜的方案 （1）使用数据均衡工具手动balance 如果是cm，选择“重新平衡”； 如果是手动的hadoop集群，使
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2023-10-16 22:56:58
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我要开始为大四找工作做准备啦，开始复习关于大数据分布式的知识。绝对干货！ HDFS原理剖析1. 简说分布式文件系统2. 计算机集群结构3. 分布式文件系统的结构3.1 主节点（NameNode）3.2 从节点（DataNode）3.3 NameNode 和 DataNode 二者和客户端之间的关系图4. 客户端，NameNode，DataNode之间的两两通信方式5. HDFS的相关概念5.1 块
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2024-03-23 13:10:12
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Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
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Hadoop 是什么Hadoop 是一个开源的大数据框架同时也是一个分布式计算的解决方案。Hadoop = HDFS （分布式文件系统）+MapReduce（分布式计算）HDFSHDFS 概念数据块NameNodeDataNode 数据块：数据块是一个抽象的块，而不是整个文件。默认大小是64Mb，一般设置为128Mb，备份x3数据块的大小可以随着磁盘传输速率的提升而得到增加。HDFS的块比磁盘的大
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2024-05-02 21:47:08
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# Yarn 集群任务分布不均匀的实现指南
## 引言
在现代大数据处理和分布式计算中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统的一部分，提供了一个强大的资源管理功能。然而，有时在Yarn集群上执行任务时，会遇到任务分布不均的问题，这可能会导致资源浪费和效率降低。本文将指导你如何识别和解决Yarn集群任务分布不均的问题。
## 整体流
# 如何处理 Spark 中的键分布不均匀问题
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个被广泛使用的框架。处理数据时，键的分布不均匀可能会导致性能问题，比如某些任务执行缓慢而其他任务则较快完成。本文将指导您如何实现和解决 Spark 中键分布不均匀的问题。
## 处理键分布不均匀的整体流程
下表总结了处理过程中的关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
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Python计算类库(Numpy)Python计算库（Numpy）思维导图1. Numpy是什么？NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成
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2023-11-06 14:10:19
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1.背景介绍在大规模分布式系统中，数据分区和负载均衡是实现高性能和高可用性的关键技术。HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，它基于Google的Bigtable设计。在HBase中，数据分区和负载均衡是实现高性能和高可用性的关键技术。本文将讨论HBase数据分区和负载均衡的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，它基于Goo
# HBase如何查看数据分布不均匀
## 引言
HBase是一个开源的分布式、面向列的NoSQL数据库，常用于处理海量数据。在使用HBase时，我们经常需要关注数据的分布情况，以便进行性能优化和负载均衡。本文将介绍如何通过HBase提供的工具和API来查看数据分布是否均匀，以及如何解决分布不均匀的问题。
## 问题描述
假设我们有一个HBase表，其中存储了用户信息，包括用户ID、姓名和年龄
原创
2023-09-24 08:56:54
254阅读
这里写目录标题1. 定义2.常用处理方法2.1 欠采样2.1.1方法一（随机删除）：2.1.2方法二（原型生成Prototype generation）：2.2 过采样2.2.1 方法一（随机复制）：2.2.2 方法二（样本构建）：2.3 模型算法 1. 定义数据不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代表了业务的关键数据（少量样更重要），需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分
移动时代的来临，让所有互联网人领略了其威力。大到平台电商，小到商家和消费者。消费者更多选了用手机购物，不在集中于PC桌面时代的集中时间逛淘宝。流量也因此变得更加碎片化，商家的流量主战场也因此转移到了手机淘宝上。从2014年开始，无线流量占比店铺全部流量一大截，在2015年全面超越PC，成为流量来源主要载体。在淘宝的个别类目中，无线访客占比达到80%甚至更高。也有很多卖家抓住契机，发力手淘无线端，赚
一. Partitioner分区1. Partitioner的作用:进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Ma
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2024-04-18 16:01:58
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应用场景（以Echarts柱状图为例）：现有一组数据：最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法，我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大，且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的，所以在图里造成的结果是这样的：在图中，y 轴的数值均匀分布，最高的柱子在x轴 第五值
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2024-06-28 14:51:14
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Redis中哈希分布不均匀该怎么办前言哈希对象hashtable字典rehash 操作rehash 步骤渐进式 rehashziplistziplist 和 hashtable 的编码转换哈希对象常用命令总结 前言Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部
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2023-10-17 15:58:59
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K8S是一个广泛使用的容器编排系统，它能够高效地管理和调度大规模的Docker容器。在使用K8S时，有时会遇到pod分布不均匀的情况，即某些节点上的pod数量远远多于其他节点。这可能会导致资源利用不均衡，甚至导致某些节点的资源耗尽。为了解决这个问题，我们可以采取一些措施来实现pod的均匀分布。
下面是一个解决pod分布不均匀问题的步骤示例：
1. 监测节点资源使用情况
2. 调整节点资源限制
原创
2024-01-30 11:48:34
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