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集群数据均衡
1.节点间数据均衡 开启数据均衡命令: start-balancer.sh -threshold 10 对于参数 10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过 10%，可根据实际情况进行调整 停止数据均衡命令： stop-balancer.sh 注意：于 HDFS 需要启动单独的 Rebalance Server 来执行 Rebalance 操作，所以尽量不要在 NameNode 上执行 start-balancer.sh 2.磁盘间数据均衡 (1)生成均衡计划（我们只有一块磁盘，不会生成计划） hdfs diskbalancer -plan hadoop103 (2)执行均衡计划 hdfs diskbalancer - execute hadoop103.plan.json (3)查看当前均衡任务的执行情况 hdfs diskbalancer -query hadoop103 (4)取消均衡任务 hdfs diskbalancer
11110编辑于 2025-12-23为什么要做数据均衡？详解各类数据均衡算法
对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。 数据均衡是整个数学建模以及研究最重要不得不重视的一环，下面我将详细介绍数据均衡的方法以及运用的不同场景。一、为什么要做数据均衡？ 因此数据均衡是必不可少的一环，现在让我们来了解根据数据集场景的不同我们该如何进行数据均衡。二、数据场景1.大数据分布不均衡拿两个我所遇到过的场景建模来说，第一个网络用户购买行为数据集来说。 共拥有十三万行的数据中仅3千条用户购买行为数据 ，这样大数据量的不均衡情况就为大数据量不均衡。2.小数据分布不均衡大数据量的不均衡情况居多，但难免有一些指标很难测量的场景。就如医学疾病检测。 该数据量小，仅有一万数据量，患病人数仅只有百名。这样的数据情况就为小数据分布不均衡。这两类数据不均衡情况都有适合它们的处理算法。三、均衡算法类型在机器学习和深度学习中两者含义不同，但是思想方法类似。
2.2K32编辑于 2024-01-29- 来自专栏cwl_Java
大数据-Flume的负载均衡
Flume 的负载均衡 负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。 Load balancing Sink Processor 能够实现 load balance 功能，如下图Agent1 是一个路由节点，负责将 Channel 暂存的 Event 均衡到对应的多个 Sink 在此处我们通过三台机器来进行模拟flume的负载均衡 三台机器规划如下： node01：采集数据，发送到node02和node03机器上去 node02：接收node01的部分数据 node03：接收node01 的部分数据. flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/load_banlancer_client.conf -Dflume.root.logger 第五步：node01服务器运行脚本产生数据
1.2K20发布于 2019-12-26 项目经验之集群数据均衡
1）节点间数据均衡 （1）开启数据均衡命令： start-balancer.sh -threshold 5 对于参数5，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过5%，可根据实际情况进行调整 （2）停止数据均衡命令： stop-balancer.sh 注意：由于HDFS需要启动单独的Rebalance Server来执行Rebalance操作，所以尽量不要在NameNode上执行start-balancer.sh
9910编辑于 2025-12-23- 来自专栏码字搬砖
CDH Disk Balancer 磁盘数据均衡
前提： CDH5.10 由于数据量过多，磁盘大小太小，导致磁盘使用率高达90%以上，于是新增磁盘，可问题来了，如何将这两块磁盘上的数据进行均衡呢？ 2.hdfs diskbalancer -plan cdh03(需要均衡的机器) 会生成一个*.plan.json的文件 3.hdfs diskbalancer -execute /system/diskbalancer /2017-Jun-26-10-10-14/cdh04.plan.json 4.hdfs diskbalancer -query cdh04 DONE的时候表示已经执行完毕 备注： 此过程由于数据量相对比较大 另外执行时间的长度取决于：数据量、网络IO、磁盘IO及新写入的数据量大小 可同时配置dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy(磁盘的选择策略) 参考地址
3.3K10发布于 2018-10-24 - 来自专栏敏而好学
深入理解GlusterFS之数据均衡
图1 扩容后数据均衡前示意图 ? 图2 扩容后数据均衡后示意图 本文主要讨论GlusterFS数据均衡，接下来先介绍下GlusterFS数据均衡涉及到的相关内容，尤其是DHT（Distributed Hash Table）部分，因为数据均衡和 图9 数据均衡主线程的工作机制 启动数据均衡功能后，每个节点的数据均衡进程的主线程都按照上图流程进行，并且每个节点只处理属于本地brick上的文件，上述流程简要说明如下： 1、首先，修复卷的根目录哈希分布 最佳实践 GlusterFS为数据均衡功能提供了相应的命令行程序，通过该程序可以和glusterd服务进程之间进行通信，用于查询数据均衡状态信息和控制数据均衡相关操作，可以辅助相关人员更好地控制管理数据均衡过程 前面的工作机制部分介绍了数据均衡的基本流程，本节则主要侧重代码级别的讨论，首先简要介绍数据均衡功能中涉及的进程交互，然后讨论syncop框架，最后给出数据均衡的几个关键流程。
1.6K30发布于 2020-02-25 Apache Doris 数据均衡问题排查指南
一、基本介绍 1.1 适用场景 本指南适用于 Doris 集群出现以下数据均衡相关问题时的排查与处理： BE 节点上线/下线进度卡死（表现为 BE 的 tablet 数量长时间无变化） BE 节点之间数据分布不均衡 单个 BE 节点上多个磁盘之间数据分布不均衡 1.2 必备参数检查（前置条件） 数据均衡排查前，需先通过 MySQL 客户端登录 FE 确认核心参数配置正确，检查命令为： admin show frontend 2.1 均衡权重检查（核心判断标准） 通过权重检查可直接判断集群数据均衡状态，推荐优先使用 Web 界面查看，更直观高效。 若存在 LOW 等级：对应节点/磁盘负载过低，均衡调度会向其迁移数据 全 MID 等级：集群数据分布均衡，无需额外操作 2.2 均衡任务执行情况检查（定位执行异常） 当权重显示不均衡或磁盘空间异常时， （解决不均衡/速度慢） 参数调优分为「数据不均衡」和「均衡速度慢」两类场景，需根据实际问题针对性调整。
36310编辑于 2025-11-12- 来自专栏自动化测试实战
Kmeans、数据稀疏问题、标签不均衡
先设定较多的聚类类别 聚类结束后计算类内平均距离 排序后，舍弃平均距离较长的类别 计算距离时可以使用欧氏距离、余弦距离或其他距离 短文本聚类记得先去重，以及其他预处理 Kmeans优点 速度很快，可以支持很大量的数据 样本均匀，特征明显的情况下效果不错 Kmeans缺点 人为设定聚类数量 初始化中心影响效果，导致结果不稳定 对于个别特殊样本敏感，会大幅影响聚类中心位置 不适合多分类或样本较为离散的数据 数据稀疏问题 训练数据量小，模型在训练样本上能收敛，但预测准确率很低 解决方案： 标注更多的数据 尝试构造训练样本(数据增强) 更换模型(使用预训练模型)减少数据需求 增加规则弥补 调整阈值，用召回率换准确率 重新定义类别 (减少类别) 标签不均衡 部分类别样本充裕，部分类别样本极少 解决方案： 解决数据稀疏的所有方法依然适用 过采样——复制指定类别的样本，在采样中重复 降采样——减少多样本类别的采样，随机使用部分 调整样本权重
36310编辑于 2024-05-09 - 来自专栏敏而好学
深入理解GlusterFS之数据均衡
图1 扩容后数据均衡前示意图 ? 图2 扩容后数据均衡后示意图 本文主要讨论GlusterFS数据均衡，接下来先介绍下GlusterFS数据均衡涉及到的相关内容，尤其是DHT（Distributed Hash Table）部分，因为数据均衡和 图9 数据均衡主线程的工作机制 启动数据均衡功能后，每个节点的数据均衡进程的主线程都按照上图流程进行，并且每个节点只处理属于本地brick上的文件，上述流程简要说明如下： 1、首先，修复卷的根目录哈希分布 最佳实践 GlusterFS为数据均衡功能提供了相应的命令行程序，通过该程序可以和glusterd服务进程之间进行通信，用于查询数据均衡状态信息和控制数据均衡相关操作，可以辅助相关人员更好地控制管理数据均衡过程 前面的工作机制部分介绍了数据均衡的基本流程，本节则主要侧重代码级别的讨论，首先简要介绍数据均衡功能中涉及的进程交互，然后讨论syncop框架，最后给出数据均衡的几个关键流程。
1.5K10发布于 2020-02-25 - 来自专栏一臻数据
【Apache Doris】数据均衡问题排查指南
导读 本文主要分享数据均衡过程中的异常问题排查流程、定位调优和常见FAQ。 一、前提概要 当集群处于以下几种情况时，可参考本文进行问题排查。 BE节点之间的数据不均 单个BE节点上的多个磁盘之间的数据不均 BE节点的上线和下线进度卡死（BE的tablet数量没有变化） 在排查数据均衡问题之前，需要先确认FE的以下几个参数是否正确 --检查方式 三、均衡参数调优 1. 数据不够均衡 ① 参数讲解 balance_load_score_threshold 默认值 0.1 如果想让数据更加的均衡，可以适当调小该参数，触发均衡调度执行。 当紧急迁移完毕后，再进行正常非紧急的数据迁移。 3. 表的replication allocation的tag与backend 的tag不匹配 数据的均衡只会在相同的tag中的相同storage medium上进行均衡，如果表的replication allocation
66000编辑于 2024-12-24 - 来自专栏极客运维
kafka集群扩容后的数据均衡
分区重分配方案 扩容后的数据均衡，其本质就是对topic进行分区重分配，数据迁移的过程。 针对第二点，有两个方案： 整个分配方案分成两个步骤：1）手动生成分配方案，原有分区Leader位置不改变，只对副本进行分区重分配；2）等待数据迁移完成后，再手动更改分区分配方案，目的是均衡Leader。 但问题是，如果集群中的某些topic，比如有 64 个分区，3 副本，共 192 个副本，就需要在保持原有分区Leader位置不变的情况下，手动均衡其余副本，这个人工步骤过度繁杂，稍微有一点偏差，就会造成副本不均衡 根据以上分析，意味着在数据进行重分配过程中，Leader并没有发生变动，所以客户端不会阻塞，数据迁移完成后进行Leader选举时发生变更，生产者会及时拉取最新的元数据，并重新进行消息发送，影响并不大。 注意如果topic数据量大，这个过程可能会很长，在此期间不要进行敏感操作，可能会导致数据不一致。 自定义重分配 分区重新分配工具还可以将分区的副本移动到指定的一组broker。
5.6K20发布于 2019-12-26 - 来自专栏全栈程序员必看
DNS 负载均衡、硬件负载均衡和软件负载均衡
DNS 负载均衡 DNS 是最简单也是最常见的负载均衡方式，一般用来实现地理级别的均衡。DNS 负载均衡实现简单、成本低，但也存在粒度太粗、负载均衡算法少等缺点。 硬件负载均衡 硬件负载均衡是通过单独的硬件设备来实现负载均衡功能，这类设备和路由器、交换机类似，可以理解为一个用于负载均衡的基础网络设备。目前业界典型的硬件负载均衡设备有两款：F5 和 A10。 硬件负载均衡的优点是： 功能强大：全面支持各层级的负载均衡，支持全面的负载均衡算法，支持全局负载均衡。 软件负载均衡 软件负载均衡通过负载均衡软件来实现负载均衡功能，常见的有 Nginx 和 LVS，其中 Nginx 是软件的 7 层负载均衡，LVS 是 Linux 内核的 4 层负载均衡。 4 层和 7 层的区别就在于协议和灵活性，Nginx 支持 HTTP、E-mail 协议；而 LVS 是 4 层负载均衡，和协议无关，几乎所有应用都可以做，例如，聊天、数据库等。
8.1K21编辑于 2022-09-14 - 来自专栏SDNLAB
数据中心内的负载均衡-MPTCP
数据中心存在大量的路径资源，使用MPTCP可以更加充分地利用带宽资源，且提供可靠传输。数据中心最常使用的负载均衡算法为ECMP，通过根据数据流的五元组哈希，将这些数据均匀随机的分散到权重相等的路径上。 而使用MPTCP进行数据中心的负载均衡，在利用多路径的同时，还可以对流量进行拥塞控制，避免产生拥塞，动态的将数据更多的发送到负载低的链路上。有效的提高负载均衡性能。 ? 图1. 利用亚马逊EC2数据中心内的40台机器，对数据流使用TCP以及MPTCP不同子流的吞吐量测试 3.总结 在之前的文章中，曾介绍过数据中心内使用ECMP算法进行负载均衡，通过对数据包五元组哈希为流选择路径 （2）在非对称网络架构下，ECMP的负载均衡效果并不好。 （3）ECMP这种基于流的负载均衡，不适合在数据中心这种老鼠流、大象流并存的环境中。 本文介绍了使用MPTCP协议做负载均衡，通过建立多条TCP子流的方式使用多条路径传输数据。
4.2K30发布于 2018-09-25 YashanDB数据库的数据分布与负载均衡策略
如何实现高效的数据分布与负载均衡，是保障数据库系统性能和可扩展性的关键技术问题。随着数据规模的增长与业务复杂度的提升，单一节点难以承载全部负载，导致性能瓶颈和可用性风险。 本文基于YashanDB数据库的体系架构，深入探讨其数据分布模式与负载均衡策略，助力数据库应用的优化与建设。 每种形态对数据的分布与负载均衡具备不同能力和特点：单机部署：数据存在单一实例内，采用主备复制方式保证高可用。数据分布相对集中，适合统一负载场景，负载均衡局限于主备实例之间的切换。 各实例实现对同一数据块的协同访问和并发控制，支持高可用和性能弹性扩展。负载均衡主要依赖于集群内全局缓存和锁调度机制，保障实例均衡处理用户连接及数据页访问。 ：Chunk：最小数据迁移和分片单位，隶属特定表空间，在分布式节点组间均衡分配，保障跨节点负载均衡.DataSpace：逻辑数据空间关联节点组，控制Chunk的物理分布，协调数据存储和迁移。
16310编辑于 2025-08-25- 来自专栏蛮三刀的后端开发专栏
【数据库】数据库负载均衡、读写分离技术
一、负载均衡技术 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成，通过常规网络或专用网络进行连接，由路由器衔接在一起，各节点相互协作、共同负载、均衡压力，对客户端来说，整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器 这样，我们就可以具体控制访问某个数据库了，然后还可以根据数据库的当前负载采取有效的均衡策略，来调整每次连接到哪个数据库。 2、实现多据库数据同步 对于负载均衡，最重要的就是所有服务器的数据都是实时同步的。 这样，在查询的时候就可以有多个资源，实现均衡。 (2) 负载均衡器(控制端)故障，会导致整个数据库系统瘫痪。
3.4K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏全栈程序员必看
apache 负载均衡策略_负载均衡slb
参考文章:http://www.2cto.com/os/201109/102368.html 在观看本文章之前，请先观看apache负载均衡之配置:http://blog.csdn.net/a787031584 /article/details/64907389 apache负载均衡策略有三种: 第一种：轮询策略:即根据http请求数(requests)来均衡的分配给所代理的服务器，在上述文章中，其实，就是分配给
9.1K50编辑于 2022-10-01 - 来自专栏灿视学长
怎么均衡？
各位大家好，我是灿视，今天是是直方图均衡的第二篇～ 看文章之前，别忘了关注我们，看经验分享与算法面经哦～ 上一篇文章，我们主要是给大家看了下直方图均衡干了什么事情，并且直接给出了，针对离散型数据的直方图均衡化的公式 直方图均衡公式推导 在上一篇文章，我们了解到均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的的形式，将一非均匀灰度概率密度分布图像，通过寻求某种灰度变换，变成一幅具有均匀概率密度分布的目的图像。 因此，直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级来加大对比度，图像经均衡化处理之后，图像变得清晰，直方图中每个像素点的灰度级减少，但分布更加均匀，对比度更高。 如上文所示的直方图均衡之后的效果： ? 自适应直方图均衡 在前面介绍的直方图均衡化中，是直接对全局图像进行均衡化，是 ，而没有考虑到局部图像区域( )，自适应过程就是在均衡化的过程中只利用局部区域窗口内的直方图分布来构建映射函数 小结 这篇主要是接着上一篇文章，推导了下直方图均衡化的公式。再引出自适应直方图均衡化( ) 以及 限制对比度自适应直方图均衡化( ) 等直方图均衡化算法。 8.
1.2K20发布于 2021-05-28 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【机器学习】如何处理数据不均衡问题
阅读大概需要2分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 最近在打比赛期间，遇到了数据不均衡问题。于是网上查了查资料，便做了以下总结。 嘿嘿 什么是数据不均衡问题 举个小栗子： 如果100个人中喜欢吃梨的有90人，喜欢吃苹果的有10人。 ? 那么如果你随便在大街上找一个人，预测他是喜欢吃梨还是苹果？肯定的，傻子都知道猜他喜欢吃梨呀。 所以，我们要找到真的学习并预测梨和苹果，且不受数据不均衡影响的分类器。 解决办法 1.想办法获取更多的数据 获取更多的数据，从数据来源查找更多的数据，来弥补数据的短缺。 注：这样做的缺点一般使得数据预测的不那么准确，因为数据丢失。 个人认为，建议优先选择方式一。 4.换机器学习算法 神经网络，对于数据不均衡问题真的是束手无策。 5.修改算法 这个就腻害了，直接将算法改了，来改变数据不均衡带来的影响。 比如你使用的是sigmoid算法： ? x=0为分界线，当x小于0时为梨，大于0的时候为苹果。
43030发布于 2018-07-25 - 来自专栏Pythonista
负载均衡
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6.9K30发布于 2018-12-14 - 来自专栏sktj
负载均衡
1、数据链路层负载均衡：双网卡绑定，思科：EtherChannel image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png 2、4层负载均衡：tcp udp 3、7层负载均衡：http image.png image.png 4、DNS的负载均衡 5、基于重定向的负载均衡 6、客户端的负载均衡
5.8K20编辑于 2022-05-19
腾讯云开发者
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