1.需求最近在项目中需要将大量存在于文本文件中的数据批量导入到hbase表中，并且涉及到将多个文本文件中的数据合并到同一张hbase表中，而这些文本文件中的字段并不是完全相同的2.工具选型因为项目当中查询数据采用的是Phoenix，因此，最初想利用Phoenix的Bulk CSV Data Loading来实现，但是简单调研之后，发现并不适合我们本次的需求，后面我会补充一篇文章来对hbase的bu
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2024-03-05 20:47:03
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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
# HBase如何查看数据分布不均匀
## 引言
HBase是一个开源的分布式、面向列的NoSQL数据库，常用于处理海量数据。在使用HBase时，我们经常需要关注数据的分布情况，以便进行性能优化和负载均衡。本文将介绍如何通过HBase提供的工具和API来查看数据分布是否均匀，以及如何解决分布不均匀的问题。
## 问题描述
假设我们有一个HBase表，其中存储了用户信息，包括用户ID、姓名和年龄
原创
2023-09-24 08:56:54
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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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HBASE的寻址机制和存储机制hbase的寻址机制hbase的存储机制hbase的存储机制：0.96及之前版本hbase的寻址过程：0.96及之前版本hbase的存储机制：0.96之后版本hbase的寻址过程：0.96之后版本写机制读机制 hbase的寻址机制hbase 的一个表最终拆分成 一个个region，每一个region可能会存储在不同的regionserver上，会有独立编号。无论是
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2023-06-12 19:13:37
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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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# Yarn 集群任务分布不均匀的实现指南
## 引言
在现代大数据处理和分布式计算中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统的一部分，提供了一个强大的资源管理功能。然而，有时在Yarn集群上执行任务时，会遇到任务分布不均的问题，这可能会导致资源浪费和效率降低。本文将指导你如何识别和解决Yarn集群任务分布不均的问题。
## 整体流
# 如何处理 Spark 中的键分布不均匀问题
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个被广泛使用的框架。处理数据时，键的分布不均匀可能会导致性能问题，比如某些任务执行缓慢而其他任务则较快完成。本文将指导您如何实现和解决 Spark 中键分布不均匀的问题。
## 处理键分布不均匀的整体流程
下表总结了处理过程中的关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
现在标注了10W数据，这时训练一个模型B，就可以从给10000W数据预测，用来训练一个模型A，来给10000W数据预测，从里面捞出 各类别里数据少的，作为待标注候选。比如我们要标注100W数据，
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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Python计算类库(Numpy)Python计算库（Numpy）思维导图1. Numpy是什么？NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成
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2023-11-06 14:10:19
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最近在学习Flink，不可避免的需要用到kafka消息中间件，下面介绍下单机部署流程1.下载2.4.1版本我的Flink版本是1.12，对应的kafka版本要使用2.4.1的 我们下载 kafka_2.11-2.4.1这个版本，2.11是scala版本http://kafka.apache.org/downloads2.上传解压tar包 tar -zxvf kafka_2.11-2.4.
这里写目录标题1. 定义2.常用处理方法2.1 欠采样2.1.1方法一（随机删除）：2.1.2方法二（原型生成Prototype generation）：2.2 过采样2.2.1 方法一（随机复制）：2.2.2 方法二（样本构建）：2.3 模型算法 1. 定义数据不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代表了业务的关键数据（少量样更重要），需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分
移动时代的来临，让所有互联网人领略了其威力。大到平台电商，小到商家和消费者。消费者更多选了用手机购物，不在集中于PC桌面时代的集中时间逛淘宝。流量也因此变得更加碎片化，商家的流量主战场也因此转移到了手机淘宝上。从2014年开始，无线流量占比店铺全部流量一大截，在2015年全面超越PC，成为流量来源主要载体。在淘宝的个别类目中，无线访客占比达到80%甚至更高。也有很多卖家抓住契机，发力手淘无线端，赚
# 项目方案：Python中不均匀分布数的Colorbar绘制
## 背景
在数据可视化中，Colorbar的使用极为广泛，尤其是在表示图像数据、地图或科学计算结果时。然而，很多时候数据的分布并不均匀，普通的Colorbar无法有效反映出数据的真实情况。因此，本项目旨在开发一种方法，通过Python绘制不均匀分布数的Colorbar，帮助用户准确理解数据。
## 需求分析
我们的目标是创建
原创
2024-08-28 03:11:49
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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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一.问题描述项目中使用了一个Redis分片集群，一共设置了5个分片。在观察其监控信息时发现5个分片的访问量极其不均匀。85%的调用量都集中在分片1上，13%的调用量集中在分片2上，1%的调用量集中在分片3上。另外两个分片的调用量都不到整体的1%。二.问题分析看到这个现象感觉非常奇怪，设置分片的目的是为了将流量均匀地分布到多台机器上以减轻单台机器的压力，提高性能。目前的情况是大部分流量都集中在一台机
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2023-08-31 10:04:32
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Redis中哈希分布不均匀该怎么办前言哈希对象hashtable字典rehash 操作rehash 步骤渐进式 rehashziplistziplist 和 hashtable 的编码转换哈希对象常用命令总结 前言Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部
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2023-10-17 15:58:59
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