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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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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目录一、负载均衡概述二、负载均衡的实现方式1. 两种方式2. Nginx负载均衡三、Nginx 常用负载均衡策略1. 轮询 (默认)2. 权重3. ip_hash4. 最少连接四、负载均衡其他几个配置 一、负载均衡概述在网站创立初期，我们一般都使用单台机器对外提供集中式服务。随着业务量的增大，我们一台服务器不够用，此时就会把多台机器组成一个集群对外提供服务。但是，我们网站对外提供的访问入口通常只
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2024-04-01 00:25:56
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文章目录Nginx系列nginx多策略流量分发正向代理配置HTTPS Nginx系列 文章目录Nginx系列nginx多策略流量分发正向代理配置HTTPS nginx多策略流量分发1、场景描述在实际生产环境中，流量分发有很多情况，下面主要讲讲以下两种流量分发场景：新版本上线，为了保证新版本稳定性，需要用线上的流量的引入，对新版本进行真实流量测试。如果新版本上线有问题，为降低影响范围，我们对流量的
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2024-03-16 13:23:19
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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>
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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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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
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2023-12-11 10:58:51
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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，
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2024-04-20 21:31:54
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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
# 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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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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在信息处理与数据分析领域，我们常常需要对数据进行“down sampling”。当数据分布不均匀时，如何在保留重要信息的基础上，实现有效的“python不均匀down sampling”就显得尤为重要。这篇博文将深入探讨这一问题，并提出切实可行的解决方案。
在实际应用中，比如在自然语言处理、图像分析等场景，我们往往需要从庞大的、且分布不均的原始数据集中提取代表性的样本进行分析。这不仅能够减小计算
## Python横坐标不均匀实现流程
本文将详细介绍如何使用Python实现横坐标不均匀的效果。以下是实现流程的表格示意：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 生成随机横坐标数据 |
| 3 | 对横坐标数据进行排序 |
| 4 | 计算横坐标数据的累计和 |
| 5 | 创建一个均匀分布的横坐标范围 |
| 6 | 将均匀分布的横坐
原创
2023-09-09 06:08:38
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. 背景介绍 当 MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后，会出现性能的大幅度下降吗？答案是肯定的，但是性能下降的比率不一而同，要看系统的架构、应用程序，甚 至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词，多达上亿的数据量，分表之后的单个表也已经突破千万的数据量，导致单个表 的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数
问题背景为什么机器学习在解决回归问题的时候一般使用的是平方损失（均方损失）问题分析损失函数是衡量模型预测结果与真实结果之间的一种距离度量，可以计算出每一个样本预测值与其真实值之间的距离，全部加起来就得到了所谓的损失函数。而距离的度量是没有一个标准的范式的，那为什么机器学习在处理回归任务的时候更倾向于用均方误差呢？我们先来看一看求解普通回归任务时候的一个目标函数，若采用预测值与真实值之间的绝对值来度
NAT 把目标地址做了转换；适用于互联网的用户访问局域网的服务器 SNAT 是把原地址做了转换；适用于内网访问互联网LVS-NAT与LVS-DR的区别： NAT在请求报文的时候，把目标地址做了转换，而DR是把MAC的地址做了转换 NAT在响应报文的时候要经过LVS；而DR则不用经过LVS NAT支持端口映射；DR则不行（着重点是MAC地址） DR下的RS都需要配VIP1.DIP、RIP可以是私网地
大家有同样需求的同学赶紧加他好友探讨~1.压测方案1.1 压测目的本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试。测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试，根据不同量级的消息处理结果，评估Kafka的处理性能是否满足项目需求(该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息)。1.2 测试范围及方法1.2.1 测试范围概述测试使用Kafka自带的测试脚本
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2024-09-19 14:24:18
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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
# 实现 MySQL 多核分配不均匀的指南
在分布式数据库系统中，MySQL 的负载均衡机制通常是基于特定策略来分配查询请求的。有时，由于数据分布和查询模式的复杂性，可能会出现多个核（CPU）之间的负载不均现象。本文将指导你如何实现 MySQL 多核分配不均的策略，确保你能更好地理解并应用相关技术。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分为几个步骤，以便清晰地展示解决方案：
| 步骤 |
