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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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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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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表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
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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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. 背景介绍 当 MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后，会出现性能的大幅度下降吗？答案是肯定的，但是性能下降的比率不一而同，要看系统的架构、应用程序，甚 至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词，多达上亿的数据量，分表之后的单个表也已经突破千万的数据量，导致单个表 的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数
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>
&
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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对于读多写少的高并发场景，我们会经常使用缓存来进行优化。比如说支付宝的余额展示功能，实际上99%的时候都是查询，1%的请求是变更(除非是土豪，每秒钟都有收入在不断更改余额)，所以，我们在这样的场景下，可以加入缓存，用户->余额。以下这张图是我们读取数据的操作。Redis缓存与数据一致性问题那么基于上面的这个出发点，问题就来了，当用户的余额发生变化的时候，如何更新缓存中的数据，也就是说。我是先
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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# Python训练集数据不均匀的处理方法
在机器学习和数据科学项目中，数据集的均匀性对模型的训练效果至关重要。然而，现实世界中的数据往往是不均匀的，特定类别的数据可能较少，从而影响模型的学习能力和泛化能力。本文将详细讲解如何使用Python处理训练集数据不均匀的问题。
## 流程概述
在处理不均匀的数据集时，我们可以按照以下步骤来进行处理：
| 步骤 | 描述
上采样是把小种类复制多份，下采样是从大众类中剔除一些样本
原创
2022-07-19 11:47:38
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目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，
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2024-04-20 21:31:54
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1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
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2023-12-11 10:58:51
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把硬度不均匀材料的模拟实现了。图中的T形物体左臂和右臂用了一样的变形器，但是材料的硬度不一样，硬度大的地方用橙色表示，小的地方用蓝色表示。可以发现，橙色的一侧摆动幅度较小。来自为知笔记(Wiz)附件列表tshape.gif
原创
2015-04-07 02:12:00
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# Python 不均匀色标的实现指导
在数据可视化中，色标是一个至关重要的元素，尤其是在处理具有不均匀分布的数据时。采用不均匀色标可以让我们的视觉效果更加清晰和有针对性。本文将逐步教学如何在Python中实现不均匀色标，帮助你创建出具有不同权重的色标。
## 实现流程
下面是我们实现不均匀色标的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Python中的X轴不均匀
在数据可视化中，我们经常需要绘制柱状图、折线图、散点图等等。其中一个重要的部分就是X轴的刻度，它表示数据的范围和间隔。然而，在某些情况下，我们可能需要绘制的数据在X轴上并不均匀分布，这时候该如何处理呢？本文将介绍如何在Python中实现X轴不均匀的处理，并提供相应的代码示例。
## 1. matplotlib库的使用
在Python中，我们可以使用matplo
原创
2023-10-19 16:35:02
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弃而舍之,朽木不折。 弃而不舍,金石可镂。
——战国:荀子的《劝学》本文已同步掘金平台，图片依然保持最初发布的水印（如水印）。（以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布）前言Kafka系列第二期【（二）消息队列-Kafka核心概念（相知）】有讲到分区的概念，在这里分享下分区再均衡，这个在Kafka核心里来说是狠招那个分区再均衡是什
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2024-04-03 12:46:46
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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
## Python 中不均匀刻度
在数据可视化中，刻度是用来标记轴线上的数据点的标记。通常情况下，刻度是均匀的，即每个刻度之间的间隔相等。然而，在某些情况下，数据的分布可能不均匀，这就需要我们在绘制图表时使用不均匀的刻度。
Python 中有多种库可以用来绘制图表，如 Matplotlib、Seaborn 等，它们都提供了设置不均匀刻度的功能。在本篇文章中，我们将以 Matplotlib 为例
原创
2023-10-24 04:40:43
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