为了把整个数据集看明白我们就照着这个思路往下走。先把数据集的代码放出来class DIMDataset(Dataset):
def __init__(self, split):
self.split = split
filename = '{}_names.txt'.format(split)
with open(filename, 'r'
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2024-08-22 13:05:33
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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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# 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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# Yarn集群内存分配不均匀的原因及解决方案
在大数据处理和计算领域，Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个非常重要的组件。它帮助管理和调度资源，确保数据处理任务能够有效地在集群中运行。然而，很多用户在使用YARN集群时，会发现内存分配不均匀的问题，这直接导致了资源的浪费和计算效率的下降。
## 内存分配不均匀的原因
在
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 |
|------|------|
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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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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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
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、基本概念1.1 相关组件Flink资源管理相关的组件：一个Flink Cluster是由一个Flink Master 和多个Task Manager 组成的Master和TaskManager 是进程级组件其他的组件都是进程内的组件如图：一个flink master中有一个 Resource Manager 和多个Job ManagerFlink Master中每一个 Job Manager
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2024-01-17 10:41:12
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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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K8S是一个广泛使用的容器编排系统，它能够高效地管理和调度大规模的Docker容器。在使用K8S时，有时会遇到pod分布不均匀的情况，即某些节点上的pod数量远远多于其他节点。这可能会导致资源利用不均衡，甚至导致某些节点的资源耗尽。为了解决这个问题，我们可以采取一些措施来实现pod的均匀分布。
下面是一个解决pod分布不均匀问题的步骤示例：
1. 监测节点资源使用情况
2. 调整节点资源限制
原创
2024-01-30 11:48:34
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在Python直方图分布不均匀代表什么
在数据分析中，直方图是用于可视化数据分布的重要工具。然而，当我在使用Python生成直方图时，发现其分布存在明显的不均匀现象。通过对这一问题的分析，我逐步理解了其可能反映出的数据特性，以及如何对其进行有效的处理。
- 现象描述：
- 数据预处理前，直方图显示非常分散的分布。
- 经过标准化和归一化处理后的数据，直方图显示的分布依然不均匀。
-
