# Hadoop数据磁盘分布不均的原因及解决方案
## 引言
随着大数据技术的快速发展，Hadoop作为一个重要的分布式计算框架，被广泛应用于各类大数据处理场景。然而，许多用户在使用Hadoop时，常常会遇到数据磁盘分布不均的问题。在本文中，我们将深入探讨这一问题的原因，并提供解决方案，同时通过代码示例和图表来帮助读者更好地理解内容。
## Hadoop数据存储架构
Hadoop的核心组件
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
转载
2023-10-16 22:56:58
561阅读
简单介绍一下项目背景——很简单，作死去接下老师的活，然后一干就是半个月，一直忙着从零基础到使用Hadoop中的MapReduce来解决一个实际问题，也就是用来计算一个数据量较大的二度朋友关系。上一篇博文是将所有的准备前的环境搭建起来了，接下来就HDFS的一些基本的命令操作，那么这些命令如果是想要使用Hadoop的话，那么你就应当熟练的使用（类似于Linux中的命令，那么使用时稍微参考一下，时间不长
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
转载
2023-12-03 08:56:03
227阅读
怎样使用工具更改磁盘簇大小簇是微软操作系统中磁盘文件存储管理的最小单位，也是系统可以识别的最小单位。对于文件而言，占用的簇数量都是整数，也就是不会有两个文件占用一个簇的情况发生。比如，有1024个文件，大小为1字节，这些文件在硬盘上占用的空间不是1K而是1024个簇，如果一个簇为4K，那么就占了4M的空间。系统读入写入文件也以簇为单位的。簇越大，磁盘碎片就越少，硬盘的速度就越快，但是版文件的大小和
在使用 Hadoop HDFS 的过程中，可能会遇到一个棘手的问题：数据磁盘大小不均衡。这意味着某些数据节点的存储空间使用率远高于其他节点，这会导致系统性能下降甚至宕机。解决这个问题需要一系列的步骤，从环境配置到编译、参数调优等，接下来就让我们看看怎么一步步实现吧。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的 Hadoop 环境配置是合理的。这里是一些关键的配置项目，此外附上了一些 Shell
配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里主要重点说一下集群配置运行的过程。环境7台普通的机器，操作系统都是Linux。内存和CPU就不说了，反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精。JDK必须是1.
转载
2024-06-19 10:34:57
25阅读
问题描述 在云服务器ECS Linux系统内创建文件时,出现类似如下空间不足提示:No space left on device …问题原因磁盘分区空间使用率达到百分之百。磁盘分区inode使用率达到百分之百。僵尸文件:已删除文件因句柄被占用未释放导致相应空间未释放。 载点覆盖:在原有文件系统的相应目录下已经存在大量文件。挂载了新磁盘后,导致使用 df 命令能统计到相关空间使用,而使用
转载
2024-05-31 18:12:59
98阅读
# Python数据分布不均
## 引言
在进行数据分析和机器学习任务时，我们经常遇到数据分布不均的情况。所谓数据分布不均，即指数据集中不同类别的样本数量差异很大。这种情况会对训练模型的效果产生负面影响，因为模型倾向于偏向于数量较多的类别。为了解决这个问题，我们需要采取一些方法来平衡数据集。
## 数据分布不均的影响
当数据集中的样本数量差异很大时，模型会更容易将样本划分为数量较多的类别，
原创
2024-02-12 08:00:51
78阅读
# 如何实现hbase数据分布不均
## 整体流程
以下是实现hbase数据分布不均的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个HBase表 |
| 2 | 向表中插入数据 |
| 3 | 检查数据在HBase中的分布情况 |
| 4 | 调整数据分布 |
## 代码示例
### 步骤1：创建一个HBase表
```markdown
```
```
原创
2024-05-10 04:04:47
59阅读
在开源存储系统中，Ceph作为一种基于分布式文件系统的存储解决方案，被广泛应用于云计算环境中。然而，随着数据规模不断增大，一些用户开始发现，Ceph系统中存在着数据分布不均的问题。
数据分布不均会导致一些节点上的数据负载过重，而另一些节点却空闲较多，这样会导致系统性能不稳定，无法充分利用资源，甚至可能引发数据丢失等风险。因此，如何解决Ceph数据分布不均的问题成为了亟待解决的难题。
一种常见的
原创
2024-03-05 09:49:46
131阅读
由于博客中有大量代码，通过页面浏览效果更佳。本文转自朋友的真实案例分享。本案例来自西区某银行，使用的是19c的gi，11g的db，据现场同事反馈ASM磁盘组datac1 在还有空间的情况下，数据文件无法自动扩展，报错ORA-15041。1、该磁盘组基本情况如下：磁盘组总容量250T，由144块1.7T 的磁盘组成
3个failgroup、high冗余[oracle@rac1 ~]$ oerr o
ASM磁盘组空间不足问题分析案例 某银行19c GI环境中的11g数据库遭遇ASM磁盘组空间异常问题：尽管datac1磁盘组仍有剩余空间，数据文件却无
在处理大数据时，Hadoop作为流行的分布式计算框架，经常会面临数据不均衡的问题。数据不均衡不仅会导致资源浪费，还会增加计算的复杂性，影响整体性能。因此，理解并解决这一问题是至关重要的。
首先，让我重现一下用户的场景：
- 在某公司的数据分析平台中，拥有数百万条数据。
- 由于数据的生成偏差，导致某些节点的数据量远大于其他节点。
- 数据处理任务开始后，发现某些节点负载过重，处理速度骤降。
-
Python数据分析之分布分析概念：就是研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量； 应用场景：分布分析主要用于观察数据分布特征，常见方法比如散点图、求极差、观察频率分布情况、分组组距及组数。*本次以某壳二手房数据为分析案例：（1）导入模块：*import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as
转载
2023-06-19 23:36:04
343阅读
1.1 HDFS 1）HDFS 同样有block的概念，不过要大得多，默认64M。同样，HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块chunk，作为独立的存储单元。2）HDFS中小于一个块大小的文件不会占据一个块的存储空间。 那么为什么HDFS中的块定义那么大呢，主要是为了最小化寻址开销。如果块设置的足够大，定位这个块的时间就会明
转载
2024-04-25 10:14:58
21阅读
高维不平衡数据的特征（属性）较多，类标号中的类别分布不均匀的数据。 高维数据分类难本质问题：1.密度估计难问题;2.维数灾难：特征数增加意味着分类所需的样本数量的增加;3.Hughes问题：给出了一个广义上的数据测量复杂度，训练样本数量和分类精度三者间的关系即对有限样本而言，存在一个最优的数据复杂度，可使分类精度达到最优。若数据特征数很多，量过精度过高，都会导致分类精度下降。
理想情况下，在一个集群汇总，我们希望每台机器都发挥自己最大的价值，磁盘的利用率均衡化。 往往因为网络，硬件，程序的原因，导致磁盘利用率出现严重的不均衡现象。 尤其是在DataNode节点出现故障或在现有的集群上新增、删除节点，或者某个节点机器内硬盘存储达到饱和值。会出现严重的磁盘利用率不均衡当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题MR程序无法很好地利用本地计算的优势 Map任务可能会分
转载
2023-11-19 18:13:23
75阅读
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
221阅读
# Python数据分布不均如何拟合
在数据分析与机器学习领域，不均匀的数据分布常常是我们面临的一个实际问题。例如，在房价预测模型中，某些区域的房价可能极高而其他区域则较低。这样的不均匀性可能导致模型的拟合效果不佳，进而影响预测结果的准确性。为了应对这一问题，使用更为复杂的模型来处理数据的偏斜性，或者进行适当的变换是解决方案之一。
## 实际问题示例
假设我们要建立一个房价预测模型，我们的数
