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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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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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
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.
# 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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# 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
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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# 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 |
|------|------|
文章目录Hive的数据倾斜数据倾斜是什么？主要表现产生数据倾斜的原因空值产生的数据倾斜key分布不均匀大小表关联产生数据倾斜大表大表关联 Hive的数据倾斜数据倾斜是什么？顾名思义，就是数据分布不均匀，某个节点数据大量集中，而另外的节点数据量却很少。主要表现一个节点的任务很快就跑完了，而另外一个节点的任务很久迟迟不结束，这就是典型的数据分布不均匀。产生数据倾斜的原因1、key 分布不均匀2、业务
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2024-04-08 19:37:04
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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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. 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
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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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
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，
1.RDD 概述1.1 什么是 RDD ?RDD(Resilient Distributed Dataset) 叫着 弹性分布式数据集 ，是Spark 中最基本的抽象，它代表一个不可变、可分区、里面元素可以并行计算的集合。RDD 具有数据流模型特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩。RDD 允许用户在执行多个查询时，显示地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这将会极大的提升查询的效率。
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2023-11-13 22:26:48
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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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对于读多写少的高并发场景，我们会经常使用缓存来进行优化。比如说支付宝的余额展示功能，实际上99%的时候都是查询，1%的请求是变更(除非是土豪，每秒钟都有收入在不断更改余额)，所以，我们在这样的场景下，可以加入缓存，用户->余额。以下这张图是我们读取数据的操作。Redis缓存与数据一致性问题那么基于上面的这个出发点，问题就来了，当用户的余额发生变化的时候，如何更新缓存中的数据，也就是说。我是先
