概要: yarn 是Hadoop2.x 运算引擎,她不仅仅可以运行MapReduce,还可以运行DAG(storm应用),hive,hbase,pig,spark等应用,yarn的设计目的是能够使各种应用运行在Hadoop之上,并且通过yarn从系统层面进行统一的管理,各个应用互不干扰,共享整个集群的资源. yarn的设计思想是
0、推荐术语LCN： Longest Continuous no-click Num，连续展现不点击；1、PNR（Positive Negative Rate）正逆序比 = 正序数 / 逆序数；2、TGI（Target Group Index）TGI：即Target Group Index（目标群体指数）TGI指数= [目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*标准
TGI（Target Group Index）指标，又称目标群体指数，是一种常用于市场研究和数据分析的指标。它用于衡量某一特定目标群体在某个特定行为或特征上的表现相对于总体的强度。TGI指标可以帮助企业了解目标群体的特征、偏好和消费行为，从而制定更有效的市场营销策略。TGI指标的计算公式为：TGI = (目标群体中具有某特征的比例 / 总体中具有某特征的比例) × 100TGI值的大小可以帮助我们
诊断性能问题，需要清楚监控的关键指标，以此辅助试验诊断，最后验证推测。 常用监控的关键指标 通常情况下，性能测试监控指标主要分为：资源指标和系统指标。 资源指标： CPU使用率：指单位时间内进程使用cpu时间的百分比，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某
目录一、部署Prometheus1、环境准备工作2、普罗米修斯的部署2.1 上传 prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz 到 /opt 目录中，并解压（128）2.2 修改配置文件2.3 配置系统启动文件，设置开机自启2.4 开启prometheus,并访问网页验证二、部署Exporters(192.168.239.130)1、监控远程Linux主机(192.16
文章目录RocketMQ的控制台安装环境要求下载安装控制台使用文档运维驾驶舱集群主题消费者生产者消息（消息查询页面）消息轨迹 RocketMQ的控制台安装环境要求运行前确保：已经有jdk1.8，已安装Maven 3.2.x下载老版本地址下载：https://codeload.github.com/apache/rocketmq-externals/zip/master新版本地址：https://
鉴于DKM之前的版本都是命令行版本，操作起来并不方便，因此特意加上了GUI界面，并更名为QLab。新版本对于常见的数据错误，如空间邻接矩阵不对称，某些行列全部为0等情况，会给出提示弹窗，方便用户操作。QLab的界面如下：用户可以自行选择数据文件，以及对应的保存目录，数据文件不需要使用特定的文件名，运行结果的文件名自动加上时间戳，多次运行，也不用关闭之前的结果文件。下面是关于全排列多边形图示指标法的
机房监控系统常见的内容都有哪些？机房动力监控系统 动力监控系统，即动力设备及环境集中监控系统。动力监控系统的目的在于对高压配电设备、低压配电设备、开关电源、UPS等众多通信电源设备进行实时监控，及时发现故障，从而使动力维护从被动的、分散的人工轮巡方式改变为集中监控、集中维护、集中管理，减轻维护强度，提高维护质量，降低了投入成本！动力监控最常见的监控对象主要两类： ①UPS供电，即不间断电源，是将蓄
作者：Tirthajyoti Sarkar编译：ronghuaiyang导读我们展示了用来可视化和决定最佳聚类数量的评估方法，要比最常用的elbow方法要好的多。介绍聚类是利用数据科学的商业或科研企业机器学习pipeline的重要组成部分。顾名思义，它有助于在一个数据blob中确定紧密相关(通过某种距离度量)的数据点的集合，否则就很难理解这些数据点。然而，大多数情况下，聚类过程属于无监督机器学习。
到目前为止，各种日志收集，统计监控开源组件数不胜数，即便如此还是会有很多人只是tail -f查看一下日志文件。随着容器化技术的成熟，日志和metrics度量统计已经不能仅仅靠tail -f来查看了，你甚至都不能进入部署的机器。因此，日志收集和metrics统计就必不可少。日志可以通过logstash或者filebeat收集到ES中用来查阅。对于各种统计指标，springboot提供了actuato
背景：接口请求数的数据存储在两个地方(分南北机房)，使用指标出来的图形有两个线条，且使用sum无法计算总和 解决方案：用两条语句
衡量两个次序的差异的指标1. Fitness\[ F = \frac{1}{Z} \sum_j \frac{w_j}{\alpha (|p_i - q_j|+1) + (1-\alpha) p_i} \]其中：$p_j$: 待排序中第 $j$ 条结果的位置$q_j$: 待测排序的第 $j$ 条结果在标准排序中的位置$w_j$: 标准排序中位置 $j$ 上的权重$Z$: 归一化因子2. Kendal
TF2.Metrics一、评估指标二、TF2中的评估指标1、MeanSquaredError 均方误差2、MeanAbsoluteError 平均绝对误差3、MeanAbsolutePercentageError 平均百分比误差4、RootMeanSquaredError 均方根误差5、Accuracy 准确率6、Precision 精确率7、Recall 召回率8、TruePositives
# Grafana展示MySQL监控指标
Grafana是一个流行的开源数据可视化工具，用于监控和分析数据。MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统。结合Grafana和MySQL可以方便地展示MySQL的监控指标，帮助数据库管理员及时发现和解决数据库性能问题。
## Grafana简介
Grafana是一个用于监控和分析时间序列数据的工具。它支持多种数据源，包括MySQL、Prome
# 实现“grafana 监控 hadoop”的步骤
在实现“grafana 监控 hadoop”的过程中，我们需要完成以下步骤：
## 步骤一：安装 Grafana
在开始之前，我们需要先安装 Grafana，可以通过以下步骤来完成安装：
1. 下载 Grafana 的安装包，并解压到指定目录。
2. 运行以下命令启动 Grafana 服务：
```shell
./bin/grafana-
# 使用Grafana监控Hadoop的完整指南
在现代大数据架构中，监控是确保系统稳定和性能的重要环节。其中，Grafana是一款广泛使用的开源数据可视化工具，可以有效地展示包括Hadoop在内的各种系统的运行状态。本篇文章将为初学者提供一个清晰的步骤流程，教您如何使用Grafana监控Hadoop。
## 流程概述
下面是用Markdown语法展示的步骤流程：
| 步骤编号 | 步骤描
1.Hadoop框架生态 1.1 Hadoop是什么 （1）hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 （2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算 （3）hadoop广义上是指hadoop生态圈 1.2 Hadoop发展历史 （1）Lucene框架是Doug Cutting 开创的开源软件，用java书写，实现类和Google类似的全文搜索功能。 （2）2001年底，
1.版本选型 ranger 目前大版本 主要是 0.4， 0.5 ， 0.6 0.4 版本 主要支持的hadoop 生态版本(Hadoop 2.6.0 — Hive 0.14.0 – Hbase 0.99.2) （2015年2月 最后更新） &
1.Hadoop Archives：文件归档，是对HDFS的优化，我们在上传文件的时候会出现小文件（比如几kb的文件），这些小文件也会至少占用一个块（block），而每一个块的元数据在Namenode内存中都会被记录。当小文件过多的时候，就会给内存造成压力。Hadoop Archives功能就是给这些小文件归档成一个文件并可以在外部对这归档后的文件中的每一个小文件进行访问。 2.创建Ar
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2023-09-15 17:08:32
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“Hadoop”采用Java语言开发。Hadoop的核心模块包括HDFS和分布式计算框架MapReduce。MPI是计算机与存储分离，对于计算密集型的应用表现良好，但对于处理TB级数据密集型应用由于网络数据传输速度慢，MPI的性能会降低。Hadoop是计算向存储迁移。Hadoop系统实现，对大数据的自动并行处理，是一种数据式并行。文件系统是Hadoop系统的重要组成部分，也是Hadoop实现自动并
