为数据节点添加新硬盘 - 挂载硬盘到指定文件夹.如`/dfs_diskb`: - 打开cloudera manager -> hdfs -> 配置 -> DataNode -> DataNode Default Group,添加新硬盘所挂载的目录,注意节点所在群: - 重启hdfs服务. hdfs数据平衡 在主节点(其它节点未测试)执行命令:sudo -u hdfs hdfs balancer. 集群时钟同步 - ntp服务端和外网同步:`sudo /etc/init.d/ntp

生产系统中什么情况下会添加一个节点呢? 1 增加存储能力 disk 2 增加计算能力 cpu mem 如果增加是的是存储能力,说明存储已接近饱和或者说过段时间就会没有剩余的空间给作业来用.新加的节点存储水平跟之前的节点是不匹配的,只有很少量的数据.这种情况就要对HDFS的数据做一次平衡,使他们达到一个水平.这样做的好处是不浪费新加入节点的计算资源,二新加入的数据都加入到新节点造成一个数据集中的问题如果针对新加入数据做一些计算的话,也会浪费老节点资源.所以说,数据平衡要定期做,当新加入节点更要做一

redis reshard 重新分槽(slots) https://github.com/antirez/redis/issues/5029 redis 官方已确认该bug redis 集群重新(reshard)分片故障 [ERR] Calling MIGRATE ERR Syntax error, try CLIENT (LIST | KILL | GETNAME | SETNAME | PAUSE | REPLY) 错误背景描述 redis版本:4.0.1 ruby gem reids 版本

如果是全新安装集群的话,可以参考<Ubuntu 16.04上搭建CDH5.16.1集群> 下面是集群新增节点步骤: 1.已经存在一个集群,有两个节点 192.168.100.19 hadoop-master 192.168.100.20 hadoop-slave1 新增节点ip为192.168.100.21 2.新增节点所有的操作都在root下进行,所以首先需要设置ssh可以使用root登录(如果已经是root登录则跳过) ①设置root的登录密码 sudo passwd root ②切换到r

一.datanode之间的数据平衡 1.1.介绍 ​ Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed FilSystem),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多的共同点.HDFS 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS 是 Apache Hadoop Core 项目一部分. ​ Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的

在写ajax加载数据的时候发现,后面添加进来的demo节点元素,失去了之前的点击事件.为什么点击事件失效,我们该怎么去解决呢? 其实最简单的方法就是直接在标签中写onclick="",但是这样写其实是有点low的,最好的方式还是通过给类名绑定一个click事件. 解决jQuery ajax动态新增节点无法触发事件问题的两种解决方法,为了达到更好的演示效果,假设在某个页面的body下有以下结构的代码: <ul id="demo"> <li class

二叉树节点插入 0.如果只有一个节点,那么就直接作为根,涂黑,如果父为黑,或者祖父为空,那么不做操作 1.叔叔节点不为空且为红 那么就修改父,叔叔,祖父节点颜色,最后把当前节点设置为祖父节点,在进行平衡 2.如果父为右节点,并且叔叔节点为空或者为黑,当前节点是右节点,如果父不为空, 那么把父设置为黑,然后如果祖父不为空,那么祖父改为红,并对祖父进行左旋,然后再平衡 3.如果父为右节点,并且叔叔节点为空或者为黑,当前节点是左节点, 吧当前节点的父节点进行右旋 4.如果父为左节点,并且叔叔节点为空或

1. 客户环境 节点数量:4个存储节点 OSD数量:每个节点10块8GB磁盘,总共 40 块OSD Ceph 版本: Storage 6 使用类型:  CephFS 文件 CephFS数据池:  EC, 2+1 元数据池:  3 replication 客户端:sles12sp3 2. 问题描述 客户询问为什么突然少了那么存储容量? 1)   客户在存储数据前挂载cephfs,磁盘容量显示185T # df -Th % /SES 2) 但在客户存储数据后,发现挂载的存储容量少了8T,只有177T

一开始,在电脑上同一个集群新增节点(node)怎么试也不成功,官网guide又语焉不详?集群健康值yellow(表示主分片全部可用,部分复制分片不可用) 最后,在stackoverflow上找到了答案.国内CSDN和博客园的方法都不行,还各种照抄错误答案,真是鄙视国内大部分水货.英语好,太重要.具体解决步骤如下: 修改配置文件“elasticsearch.yml”  新增如下信息: http.port:9200-9299 transport.tcp.port:9300-9399 node.max

bean类 package com.cn.ccc.ggg.ldap.model; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.Table; import java.util.Date; /** * 目录服务连接信息 * dq */ @Entity @Table(name = "bo_ldap_info")//用户表 public class LDAPConectionInfo extends IdEntity{ p

之前的文章介绍了Redis的简单数据结构的相关使用和底层原理,这篇文章我们就来聊一下Redis应该如何保证高可用. 数据持久化 我们知道虽然单机的Redis虽然性能十分的出色, 单机能够扛住10w的QPS,这是得益于其基于内存的快速读写操作,那如果某个时间Redis突然挂了怎么办?我们需要一种持久化的机制,来保存内存中的数据,否则数据就会直接丢失. Redis有两种方式来实现数据的持久化,分别是RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File),你可以先简单的把R

2021年都要过去啦,你还在用Excel做数据可视化效果吗?古语有云,"工欲善其事,必先利其器",没有专业的工具,前期准备的再好也是白搭.现在运用数据可视化工具于经营活动中的企业是越来越多,由此可见企业决策者对数据可视化价值的重视.但是目前市场数据可视化工具那么多,我们如何才能挑选到适合自己的那一款呢? 可能有的小伙伴对数据可视化的概念还不是很了解的,现在小编先来简单介绍一下. 这里说的数据可视化,是指将项目所需要用到的数据资料收集到一起,然后运用某些数据技术和专业的工具去挖掘探索潜藏

一.简介 Node是Pod真正运行的主机,可以是物理机也可以是虚拟机. Node本质上不是Kubernetes来创建的, Kubernetes只是管理Node上的资源. 为了管理Pod,每个Node节点上至少需要运行container runtime(Docker).kubelet和kube-proxy服务. node基本操作:kubectl get nodes,查询所有node 二.k8s上新增node节点 新增节点   三.移除节点 1.获取节点列表:kubectl get node  2.

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

sharedPreferences是通过xml文件来做数据存储的. 一般用来存放一些标记性的数据,一些设置信息. *********使用sharedPreferences存储数据 public static boolean saveUserInfo(Context context, String username, String password) { try { //1使用Context创建一个SharePerference对象 SharedPreferences sharedPreferen

nanana,作为一个不合格的数学专业学生,脑袋不好使,又穷逼,只好学点儿实用的东西,希望能养活自己~~~ 不瞎哔哔,想做数据方面工作的时候在犹豫是学R还是学python,一点儿python基础都没有强行用了一个python爬虫,发现python还是比较的麻烦(但是还是后来还是花了一些时间学了一些python基础的语法,发现python真的很棒,但是总感觉R更加的合适,R真的是比较美妙的东西~~~)所以现在在R的路上飘渺着~~~请多指教啦! 1. R向量 我很喜欢这东西,做大物实验的时候太方便了

有一群的朋友在用VS2012做数据报表时,老是提示 本地报表处理期间出错. 尚未指定报表“Report1”的报表定义 未将对象引用设置到对象的实例. 我看了一下,步骤没错,我用VS2010做了一下,一切OK,没问题,但用VS2013做时, 就提示这错误 后仔细看了一下设计生成的源码,嘿,还真有区别,在VS2012与VS2013中, ReportViewer生成的代码在引用报表数据时,使用的是ReportEmbeddedResource属性 <LocalReport ReportEmbeddedR

关于hadoop新增节点网上的说法都有些差别,自己来实践一把 1.建立一个namenode一个datanode的集群 master:192.168.126.130 slave1:192.168.126.131 2.新增一个datanode,配置JDK.SSH.hadoop.Host.hostname: slave2:192.168.126.132 3.在新增datanode上启动守护进程 很快namenode就认识到了新成员的加入 新节点添加成功 然后关闭slave2 这里面发现一个细节 hdf

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4925 自己逐个做数据找规律.提供下我的找的: 1 2 1 3 2 2 2 3 3 3 然后发现这种矩阵是最优的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTAyNjk2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="&

/** 转换成XML格式字符串 **/ public static String doXMLStr(Map<String, String> map) { StringBuffer xml_sbuff = new StringBuffer("<xml>"); for (String key : map.keySet()) { xml_sbuff.append("<" + key + ">").append(&qu