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> &
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
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
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  u盘乱码了怎么办?u盘里面的文件夹或者文件的名称乱码了怎么回事?今天IT百科帮大家解决u盘突然乱码的问题!  u盘里面的文件名乱码,文件很大,而且还不能删除是什么原因呢?又该如何解决呢?  u盘文件夹名称突然变成类似:“ @?亠?仠 ”这样的乱码了,又不能删除,删除的时候提示:“无法删除文件,无法读源文件或磁盘。”还有一个问题,就是那些乱码的文件体积都很大哦,有些甚至可以达到几十GB!  原因
Linux作为一款开源使用的操作系统,由于其可靠的稳定性经常作为网站的后台服务器使用,在日常使用过程中,可能会经常遇到Linux服务器磁盘空间满的问题,今天小编来告诉你,遇到这种情况怎么处理。工具Linux Centos 7Xshell第一种方法定位最大文件目录(也可以参考这个)步骤一:遇到磁盘空间不足的报错时候,首先使用df -h查看磁盘空间使用情况,如图/home/zhang目录磁盘空间达到1
问题描述:Hadoop集群在运行一段时间后会出现一个问题:由于集群节点众多,某个节点上的磁盘坏掉,然后换了新盘。那么新盘相对于同节点上的其他数据盘会有更多的剩余空间。解决办法:在hadoop2.0中,datanode数据副本存放磁盘选择策略有两种方式第一种是沿用hadoop1.0的磁盘目录轮询方式,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java如果不配置,默认使用
转载 2024-05-22 19:12:04
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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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Hadoop 是什么Hadoop 是一个开源的大数据框架同时也是一个分布式计算的解决方案。Hadoop = HDFS (分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算)HDFSHDFS 概念数据块NameNodeDataNode 数据块:数据块是一个抽象的块,而不是整个文件。默认大小是64Mb,一般设置为128Mb,备份x3数据块的大小可以随着磁盘传输速率的提升而得到增加。HDFS的块比磁盘的大
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
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问题:集群中的存储数据增大,导致datanode的空间都快占满了(以前的dfs.data.dir=/data/hdfs/dfs/data),机器的硬盘监控程序不停的报警 。         给每台机器加了一倍的存储硬盘(新的dfs.data.dir=/data/hdfs/dfs/data,/data/hdfs/dfs/
解决方案如下过下面的命令查到集群reblance属性是noneGET _cluster/settings使用下面的命令恢复平衡PUT_cluster/settings{ "persistent": { "cluster.routing.rebalance.enable": "all" }}​登录主机发现有的节点已经 95%调整es磁盘水平线,即磁盘空间占用情况和分片的情况。curl -s
原创 精选 2022-12-15 10:50:43
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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
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
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,
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
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
原创 8月前
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# 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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## 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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 现在企业中,数据库选择用 MySQL 的还是非常非常多的,公司比较规范的,在立项之初,就会认真讨论数据库的设计,而更多的中小微企业,可能就不会那么系统性的讨论数据库的设计了。但是,不管怎么样,随着数据量的增加,或迟或早,都会遇到数据库性能瓶颈。数据库性能问题,套上那句话“不是没有,只是时机未到”。当数据量比较少时,基本不会有性能问题,在数据量比较多时,性能问题就会出现了。今天,我们不是
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