1、HDFS的6大特性（1）分布式存储数据（2）高并发访问（3）高可靠性，安全性（4）文件顺序访问（5）数据块存储数据（6）一次写入，多次读取简单的模型，HDFS一般不支持修改，但是支持追加2、HDFS的工作的基本框架与几个重要的概念NameNode的作用：（1）主要是存储于管理整个分布式文件系统目录结构（2）接收用户的请求，并且快速的响应（3）记录文件对应的数据块（4）记录数据块所在的DataN
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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阅识风云是华为云信息大咖，擅长将复杂信息多元化呈现，其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。摘要：当HDFS集群出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡时，会导致MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率等问题。因此管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。作者：阅识风云HDF
基于nginx负载均衡调度基于uri请求调度至不同集群好处：每个uri后端提供的集群互相独立，耦合度较低，某个集群故障不会影响其他集群。可以各自分担各自模块的访问请求和压力。可以根据不同模块的请求压力，调整每个模块下对应集群的节点数量 更加有效的充分利用其系统资源 缺点：需要开发将代码进行拆分需要将代码进行独立部署整个实现的方式相对复杂 实验目标： 实现以下模式：实现步骤：
1.web01提供/
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
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2023-10-16 22:56:58
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1.1 HDFS 1）HDFS 同样有block的概念，不过要大得多，默认64M。同样，HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块chunk，作为独立的存储单元。2）HDFS中小于一个块大小的文件不会占据一个块的存储空间。 那么为什么HDFS中的块定义那么大呢，主要是为了最小化寻址开销。如果块设置的足够大，定位这个块的时间就会明
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，hadoop在3.0以后的版本里面提供了相关的支持,参考https://hadoop.apache.org/docs/
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2021-08-10 09:38:06
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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，hadoop在3.0以后的版本里面提供了相关的支持,参考https://hadoop.apache.org/docs/
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2022-01-22 17:56:08
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Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排引擎，它帮助我们管理部署在多个节点上的容器应用程序。在使用K8S时，我们可能会遇到节点分布不均衡的问题，即一些节点的负载较高，而其他节点的负载较低。本文将介绍如何实现K8S节点分布不均衡，并提供相应的代码示例。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
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
所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
原创
2023-05-24 09:14:49
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解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
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2024-01-02 12:01:08
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1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
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2023-10-11 10:31:02
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关于HDFS Balancer的一些小技巧前言正文原因分析Balancer工具做均衡带宽设置限定均衡范围参数调优结语 前言使用HDFS的过程中，难免会出现数据不均衡的情况，直观表现就是有的服务器磁盘使用率高的吓人，有的服务器空闲的离谱；我在运维过程中也遇到很多这种情况，使用balancer工具做均衡也是总结了一些点，特意再次记录一下。正文原因分析对于HDFS来说，数据不均衡是个再正常不过的事情，
一、Hadoop1.1
HDFS存储多目录在DataNode
节点增加磁盘并进行挂载。在
hdfs-site.xml文件中配置多目录，注意新挂载磁盘的访问权限问题。<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,fil
所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。小数据分布不均衡：数据规模小，其中小样本的占比也较少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如：1000条数据，其中占有10条
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2023-08-09 17:43:32
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定义以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比
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2023-11-07 13:16:07
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《Python金融大数据风控建模实战》 第12章 样本不均衡处理本章引言Python代码实现及注释 本章引言在实际的评分卡开发过程中，会出现分类样本不均衡的情况，比如违约的样本远远小于不违约的样本，这就是样本不均衡的分类问题。通常将数量较少的样本（坏样本）定义为正样本，将数量较多的样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正样本（坏样本）和负样本（好样本）均具有较好的区分能力，但是在样本不均衡的情况
redis分片采用多台redis服务器,共同维护一整块内存空间大小,最终实现了内存数据的扩容.1.在redis的根目录中创建shards文件夹 mkdir shards2.将redis.conf文件复制3分到shards中 cp redis.conf shards3.修改端口号 vim redis.conf4.启
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2023-10-01 11:04:25
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触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
