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
# 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
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
一、Hadoop简介Hadoop：一个分布式系统基础架构，适合大数据的分布式存储与计算平台。两个核心项目：HDFS、MapReduceHDFS：分布式文件系统，主要解决分布式的存储问题。MapReduce：并行计算框架，主要解决分布式的计算问题。Hadoop的特点：高可靠、高扩展、高性能、高容错、低成本Hadoop架构：在MapReduce中一个准备提交的应用程序成为作业（job），从一个
转载
2023-07-12 12:16:17
45阅读
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
Hadoop桶是指在Hadoop存储机制中，尤其是在对象存储系统，如Amazon S3上，桶（bucket）用于存储数据文件和其他相关元数据的容器。当遇到“Hadoop桶”类型的问题时，通常涉及到数据无法读写、权限设置错误，或者桶的配置不当等情况。本篇博文将详细记录解决“Hadoop桶”问题的整个过程，包括环境准备、配置详解、验证测试等步骤。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件
Ceph OSD 分布不均：解决数据存储的关键问题
在现代大数据时代，数据的处理和存储面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，开源存储系统 Ceph 应运而生。Ceph 作为一种分布式对象存储系统，提供了高可靠、高性能和高可扩展性的解决方案。然而，在使用 Ceph 过程中，一个常见的问题是 OSD（Object Storage Daemon）分布不均衡，这极大地影响了整个系统的性能和运行效率。
原创
2024-02-02 14:10:56
327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
字典就是一种分块查找，也可以叫索引 试想： 给你一本没有索引的字典，里面全部乱序，那么我们不得不用最低级的顺序查找法查找单词，即一页一页地翻，一个一个地对比，费时费力，给你一天时间可能都找不到某一个词…而有了分块这种操作，将首字母相同的单词放在一个集体里，查找起来可以帮助我们快速定位，效率大大提高，这就是分块查找。例子： 如果我们按照这个样子建立起索引表，那么查找过程就非常轻松了。注意：索引查找要
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
转载
2024-07-28 11:05:40
77阅读
之前自己在慕课网在线学习了关于hadoop的初步知识，在此记录一下：hadoop主要是由两部分构成：1、HDFS，负责存储，为分布式文件系统；2、MapReduce，是并行处理框架，用于实现任务的分解和调度。hadoop的优势：1、高扩展：通过添加硬件来实现性能的提升，扩充容量。2、低成本：只需要普通PC机即可，不需高端硬件。3、成熟的生态圈：周边开源工具丰富：有Hive、HBase（其中Hive
转载
2023-07-12 12:13:09
70阅读
1.
Hadoop
是如何判断集群内存储是否均衡的？
1） 获取集群平均使用率-各个节点使用率的平均值 例如，A、B、C三台机器的DFS Used%依次为0.1%, 0.01%, 13.1%，则平均使用率为(0.1%+0.01%+13.1%)/3 = 4.
转载
2023-11-03 07:46:55
40阅读
1. RDB持久化造成Redis缓慢 在使用 RDB 进行持久化时，Redis 会 fork 子进程来完成，fork 操作的用时和 Redis 的数据量是正相关的，而 fork 在执行时会阻塞主线程。数据量越大，fork 操作造成的主线程阻塞的时间越长。所以，在使用 RDB 对 25GB 的数据进行持久化时，数据量较大，后台运行的子进程在 fork 创建时阻塞了主线程，于是就导致Redis 响应
转载
2024-10-08 16:05:44
35阅读
知乎上很多概率论上的错误答案，都是假定了整数上存在均匀概率分布。事实上这意味着一个定义在整数上的，平移不变的概率分布，即
.并且作为概率分布，要求可列可加性，即最多可列个互斥集合的并的概率等于各自概率之和。
这个概率分布显然不存在，因为假如一个整点的概率为p，则每个整点的概率都是p。如果p大于0，足够多整点的概率大于1. 如果p等于0，则
作为所有整点的并，
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。
-
首先准备三台一样的虚拟机，配置好相关设置集群部署规划注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器 注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。1、配置集群（1）配置：hadoop-env.sh 如果是从搭建好的伪分布式拷贝过来的hadoop，因为已经配置过，可以直接跳过，如果是新
转载
2023-09-06 10:06:29
40阅读
简要截取：本篇博客以经典的wordcount程序为例来说明context的用法： 直接上代码：package MapReduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.
转载
2023-11-20 08:00:07
43阅读
