# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
原创
2024-03-03 04:10:39
131阅读
# 解决HBase内存不均衡问题的步骤
## 整体流程
首先，让我们来看一下解决HBase内存不均衡问题的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检测HBase集群中的内存使用情况 |
| 2 | 找出内存不均衡的RegionServer |
| 3 | 平衡RegionServer的内存使用情况 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：检测HBas
原创
2024-07-02 05:51:20
36阅读
## HBase Regions 不均衡问题解决流程
### 1. 确认 HBase Regions 不均衡的情况
在开始解决 HBase Regions 不均衡问题之前，我们首先需要确认是否存在这样的问题。可以通过以下步骤来进行确认：
1. 登录到 HBase 集群的主服务器（Master）上；
2. 打开 HBase Shell，执行 `hbase shell` 命令；
3. 通过 `s
原创
2023-09-12 05:36:27
291阅读
本文讲述了HBase Region Read Replicas功能详解背景CAP原理指出，对于一个分布式系统来说，不可能同时满足一致性 (Consistency)、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），而HBase则被设计成一个CP系统，在保证强一致性的同时，选择牺牲了一定的可用性。在对HBase的压测中很容易发现，虽然HBase的平均读写延迟很
转载
2023-09-15 22:32:08
106阅读
# HBase Region Servers 不均衡问题解析与解决方案
## 引言
HBase作为Hadoop生态圈中的一员，是一个高可靠、高性能、可伸缩的分布式数据库。它的数据存储在HDFS上，并提供了对数据的读写访问接口。HBase的核心组件之一就是Region Servers，它负责管理HBase数据表中的region（也就是数据分片），处理客户端的读写请求，以及协调数据的平衡。
然而
原创
2023-08-31 16:03:02
524阅读
HBase三个重要机制1、flush机制1.（hbase.regionserver.global.memstore.size）默认;堆大小的40%regionServer的全局memstore的大小，超过该大小会触发flush到磁盘的操作,默认是堆大小的40%,而且regionserver级别的flush会阻塞客户端读写2.（hbase.hregion.memstore.flush.size）默认
转载
2023-11-16 17:19:03
68阅读
HBase全分布式部署1、HDFS上的独立HBase在独立的hbase上有时有用的变体是，所有守护程序都在一个JVM中运行，而不是持久化到本地文件系统，而是持久化到HDFS实例。当您打算使用简单的部署概要文件时，可以考虑使用此概要文件，虽然负载很轻，但是数据必须在节点间来回移动。写入要复制数据的HDFS可确保后者。要配置此独立变体，请编辑hbase-site.xml 设置hbase.rootdir
转载
2023-06-05 21:13:12
131阅读
1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Apache软件基金会的一个项目，广泛应用于大规模数据存储和处理。HBase具有高可靠性、高可扩展性和低延迟等特点，适用于实时数据访问和大数据处理。然而，在大数据应用中，确保数据的一致性是至关重要的。事务处理是确保数据一致性的关键。因此，了解HBase的事务处理能力和如何确保数据一致性至关
触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
转载
2024-04-25 11:26:32
90阅读
解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
转载
2024-01-02 12:01:08
30阅读
所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
转载
2023-05-24 09:14:49
195阅读
目录 数据不均衡问题可以使用的方法：1. 使用正确指标评估权值2. 采样 3.数据合成4.算法层面分类器算法上的改进 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning) 例子：改进分类器的代价函数：C-SVC算法的SVM数据不均衡问
转载
2024-03-29 19:22:49
29阅读
在进行机器学习，深度学习任务时，经常会碰到数据不均衡的问题。如果数据严重失衡甚至会导致训练后的模型对任何样本都判别为训练数据中占比较多的一类。1、算法改进可以使用一些优化技巧让模型更加关注占比较少类的样本。从而使模型能专注学习此类的特征，而不是过多的关注样本数量较多的类别。例如使用focal loss。也有其他更多的解决类别不均衡的loss函数。所有之前的方法注重数据，并保持模型不变。但实际上，假
转载
2023-10-11 09:19:27
74阅读
1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
转载
2023-10-11 10:31:02
88阅读
所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。小数据分布不均衡：数据规模小，其中小样本的占比也较少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如：1000条数据，其中占有10条
转载
2023-08-09 17:43:32
117阅读
数据--样本不平衡处理不同类别的样本量差异大，或少量样本代表了业务的关键数据，属于样本不平衡的情况，要求对少量样本的模式有很好的学习。大数据情况下：整体数据规模大，小样本类别占比少，但是小样本也覆盖大部分或全部特征；小数据情况下，整体数据规模小，小样本类别也少，导致样本特征分布不均匀。一般比例差异超过10倍就要注意，超过20倍就得处理工程方法中，通常从三个方面处理样本不均衡：扩大数据集，但是在扩大
转载
2023-12-05 17:22:31
56阅读
《Python金融大数据风控建模实战》 第12章 样本不均衡处理本章引言Python代码实现及注释 本章引言在实际的评分卡开发过程中，会出现分类样本不均衡的情况，比如违约的样本远远小于不违约的样本，这就是样本不均衡的分类问题。通常将数量较少的样本（坏样本）定义为正样本，将数量较多的样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正样本（坏样本）和负样本（好样本）均具有较好的区分能力，但是在样本不均衡的情况
转载
2024-05-14 14:30:24
46阅读
在处理深度学习任务时，尤其是在使用 PyTorch 进行分类问题时，数据不均衡通常是一个棘手的问题。数据不均衡会导致模型对某些类别的偏倚学习，降低准确性和泛化能力。在我最近的项目中，我深入研究了如何有效地解决这一问题，以下是我的一些发现和思考。
首先，概念上的理解十分重要。可以借助四象限图来分析数据不均衡情况，包括不同类别样本的数量和模型的性能。根据这张图，我们可以明确哪些类别过于稀疏，哪些类别
# 如何实现 Yarn 主机不均衡
在现代的分布式系统中，资源管理非常重要。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个核心组件，负责资源的调度和管理。作为刚入行的小白，你可能会想要了解如何配置 Yarn 以实现主机不均衡。这篇文章将通过详细的步骤和代码示例来帮助你理解这一过程。
## 整体流程
在实现 Yarn 主机不均衡的过
1、样本不均衡问题主要分为以下几类：1）每个类别的样本数量不均衡2）划分样本所属类别的难易程度不同2、Focal lossfocal loss用来解决难易样本数量不均衡，重点让模型更多关注难分样本，少关注易分样本。假设正样本（label=1）少，负样本多，定义focal loss如下Loss = -[alpha*(1-y_hat)^2yln(y_hat)+ (1-alpha)y_hat^2(1-y
转载
2024-01-12 10:53:01
147阅读
