来源：IBM 本文章介绍HDFS数据平衡以及测试结果，我觉得写得非常不错，建议食用 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...Hadoop HDFS 数据自动平衡原理 数据平衡过程由于平衡算法的原因造成它是一个迭代的、周而复始的过程。...基于两种算法的数据平衡测试结果显示，Hadoop 算法运行了 7.56 分钟，改进算法运行了 6.96 分钟。Hadoop 算法最终平衡了机架 A 上的数据，但是花费了 7.56 分钟。...数据负载分析图 结束语 通过本文的学习，读者了解了使用 Hadoop 自带工具对节点内机器数据存储进行平衡工作的方式。...读者了解到已经有针对 Hadoop 现有数据平衡算法的优化算法产生，并且通过论文提供的测试数据可以看到改进算法的效率相较 Hadoop 自带算法而言，更快速、更高效。
消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。...Group内可以有多个Consumer实例，该实例可以是一个进程，也可以是进程下的多线程 每个Consumer Group有一个唯一标识的Group ID 不同Consumer Group之间相互独立，互不影响...重平衡 重平衡（Rebalance）就是让一个Consumer Group下所有的Consumer实例,合理分配消费订阅topic的所有分区的过程。...避免重平衡 对于上述Rebalance带来的一些弊端，从目前的社区版来看，暂时还没有很好的解决办法，我们只能尽量避免Rebalance的发生。...---- 相关推荐： kafka集群扩容后的数据均衡 kafka数据存储目录间迁移 kafka分区数过多引发的弊端 kafka生产者的幂等和事务处理
鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长，以及其生态系统不断地深入而广泛地发展，我们很想知道Hadoop的崛起是否会导致传统数据仓库解决方案的终结呢。...数据仓库和Hadoop之间的主要区别是：数据仓库通常部署在单个关系数据库中，而这个数据库则起到中央存储的作用。...相比之下，Hadoop及其Hadoop文件系统是跨多个机器，并用来处理海量数据的，而这是任何单台机器都达不到的能力。...此外，Hadoop生态系统包括构建在Hadoop核心之上的数据仓库层/服务，而Hadoop上层服务包括SQL(Presto)、SQL-Like(Hive)和NoSQL(Hbase)类型的数据存储。...Hadoop(和NoSQL数据库的出现)将预示着数据仓库设备和传统数据仓库单一数据库部署的消亡。 而在这方面就有过实例。
Leading Hadoop YARN project from day one. Total score: 92 36....I've been making Hadoop scale up since the beginning....Name: Avik Dey @AvikonHadoop Description: Love to discuss things Hadoop and howyou Hadoop....World's best training on Hadoop and related subjects....ML, Hadoop, and Diversity in Tech. Total score: 44 122.
我们在做分类问题的时候，有时候会遇到正负样本非常不平衡的现象，比如正例：负例=1：100等更极端的现象。...我们可以主要通过以下方案解决： 增加数据 数据重采样 对于数据量少的进行过采样（over-sampling ）；对数据量很大的样本进行欠采样（under-sampling）。...人工生成数据 比如用SMOTE算法人工生成新的少数样本。...在python中可以直接使用imblearn处理不平衡数据： # 安装 conda install -c conda-forge imbalanced-learn # 随机欠采样示例 from imblearn.under_sampling
ceph osd set nobackfill;ceph osd set norecover ceph osd unset nobackfill;ceph os...
数据不平衡问题 对于一些二分类问题或者多分类问题，部分类别数据相较于其它类别数据而言是要小得多的，这种现象就是数据不平衡问题。数据不平衡问题会导致什么情况呢？...这种数据分布严重不平衡的情况下，模型将具有严重的倾向性，倾向于数据样本的多的类别，因为模型每次猜样本多对应的类别的对的次数多。...因此，如果直接将严重数据不平衡的数据拿来直接训练算法模型，将会遇到上述问题。一般在10倍以上可以判定为数据不平衡问题。...欠采样(Under sampling): 欠采样是一种通过保留少数类中的所有数据并减少多数类的大小来平衡不均匀数据集的技术。...结论 样本不均衡会影响模型精度 随着分类任务复杂度的上升，样本不均衡对模型的影响会显著上升 样本不均衡问题导致模型精度下降的原因不仅是训练样本的减少，主要是因为样本类别的分布 在绝大多数多分类任务中，过采样是最能有效抑制样本不均衡的方法
---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 HDFS的设计特点是： 大数据文件，非常适合上T级别的大文件存储。...MapReduce MapReduce是Hadoop体系中数据存储管理的基础，mapreduce意为映射和规约，可简单理解为把指令分发到各个块上进行操作（映射）然后把各个块的计算结果合并（规约）...典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。...Hadoop可运行于一般的商用服务器上，具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点 特别适合写一次，读多次的场景 适合 大规模数据 流式数据（写一次，读多次） 商用硬件（一般硬件） 不适合 低延时的数据访问
之前在R里面可以通过调用Rose这个package调用数据平衡函数，这边用python改写了一下，也算是自我学习了。...R： #设定工作目录 setwd(path) # 安装包 install.packages("ROSE") library(ROSE) #检查数据 data(hacide) table(hacide.train...percent:抽样占比 # q:每次抽取是否随机,null为随机 # 抽样根据目标列分层，自动将样本数较多的样本分层按percent抽样，得到目标列样本较多的特征欠抽样数据...# percent:抽样占比 # q:每次抽取是否随机 # 抽样根据目标列分层，自动将样本数较多的样本按percent抽样，得到目标列样本较多特征的欠抽样数据...combine_sample(self, data_set, label, number, percent=0.35, q=1): # 组合抽样 # data_set:数据集
在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop 是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。...hadoop是什么？ Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 主要解决数据存储和海量数据的分析计算问题。...广义上说，Hadoop通常指一个广泛的概念——Hadoop生态圈。 Hadoop的优势！ 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 高扩展性。...Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本。...与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
这些调整旨在解决当前市场中存在的问题，促进楼市供需平衡的实现。以下是对2023年房地产政策调整的简要介绍：房价控制措施：政府将采取措施控制房价上涨速度，以防止房地产市场出现泡沫。...购房政策调整：政府可对购房政策进行调整，以影响市场需求。例如，调整首付比例、贷款利率等，以调节购房者的购房能力和意愿。供应措施调控：为了平衡供需，政府可能会采取措施增加房地产市场的供应量。...这将有助于提高供给整体需平衡。这些房地产政策调整旨在促进楼市供需平衡的实现，防止市场出现过热或过冷的情况。...为了研究了解房地产政策调整对供需平衡的影响，爬虫技术成为一个重要的工具，可以帮助我们收集和分析相关数据。...# TODO: 在这里添加你的数据分析代码# 打印结果for title, value in data: print(f'{title}: {value}')通过本文收集和分析相关数据，我们可以更好地了解房地产市场的供需情况
大数据hadoop入门之hadoop家族详解 大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生，但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”！...这篇准备给大家hadoop新入门的朋友分享一些hadoop的基础知识——hadoop家族产品。通过对hadoop家族产品的认识，进一步帮助大家学习好hadoop！同时，也欢迎大家提出宝贵意见！...二、Hadoop产品 image.png HDFS（分布式文件系统）： 它与现存的文件系统不同的特性有很多，比如高度容错（即使中途出错，也能继续运行），支持多媒体数据和流媒体数据访问，高效率访问大型数据集合...2、数据存储位置来说分磁盘计算和内存计算： 角色 描述 MapReduce 数据存在磁盘中 Spark和Strom 数据存在内存中 Pig/Hive（Hadoop编程）： 角色 描述 Pig 是一种高级编程语言...Sqoop 设计的目的是方便从传统数据库导入数据到Hadoop数据集合(HDFS/Hive)。 Flume 设计的目的是便捷地从日志文件系统直接把数据导入到Hadoop数据集合(HDFS)中。
2.2、大数据的基本特征 2.3、大数据的意义 2.4、大数据的系统架构（整体架构） 2.5、大数据处理平台 2.6、大数据中的几个概念 三、Hadoop概述 3.1、什么是Hadoop 3.2、Hadoop...5）在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。 ...3.2、Hadoop的优点 1）Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 2） Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 ...高效性：Hadoop 能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 高容错性：Hadoop 能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配 低成本...分布式数据处理模型和执行环境，是Hadoop体系中海量数据处理的基础。
5）在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。 ...3.2、Hadoop的优点 1）Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 2） Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 ...用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。...高效性：Hadoop 能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 高容错性：Hadoop 能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配 低成本...分布式数据处理模型和执行环境，是Hadoop体系中海量数据处理的基础。
在企业的数据分析中，很少会遇到正负样本数据比例平衡的状况。通常情况是，绝大多数为正样本，而只有极少数（几个或者十几个）负样本。...在这种情况下，不论是用LR，SVM或者基于提升方法的随机森林，直接用该数据集进行学习的效果都不会太好，原因是这些方法的学习结果都会偏向于样本较多的一类。...因此，在学习一个模型前，处理不平衡的数据是十分必要的。 怎么让不平衡的数据变平衡呢？...另一种过抽样的方法就是要介绍的SMOTE算法，其基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中，算法流程如下。...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为o。
大部分内容来自：https://mp.weixin.qq.com/s/vAHTNidkZp6GprxK4ikysQ 解决数据不平衡的方法： ? 整个流程： ?...一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。但请记住复制数据不是没有后果的——因为其会得到复制出来的数据，它就会使变量的方差表面上比实际上更小。...上图的数据分布 SMOTE 方法的步骤示意图是比较理想的情况（两个类别分得还比较开），通常数据不平衡的散点图应该是像下面这样的： ?...测试集中，因变量 cls 分类情况： 0 1 value_counts 5848 152 可知训练集和测试集中的占比少的类别 1 实在是太少了，比较严重的不平衡...，我们还可以使用 Counter 库统计一下两个数据集中因变量的分类情况，不难发现数据不平衡问题还是比较严重。
总第97篇 这一篇主要说一下机器学习中非平衡数据的处理方式以及用python如何实现....在前面的一篇推文中我们提到过，非平衡数据会影响最后的评判效果，严重的会带来过拟合的效果，即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。...为了让模型的评判更准确，我们需要对非平衡数据进行一定的处理，主要有以下几种方式： 欠采样 过采样 人工合成 调权重 在开始介绍不同的处理方式之前，我们先引入一组非平衡数据。...过采样 过采样(over-sampling)，是对非平衡数据中样本数较少的那一类进行采样，常规的做法就是将其复制几遍来达到正负样本平衡，因为是同样的数据复制多份，很容易发生过拟合，一般比较少用。...本文最后的结论是针对本次数据得出的结论，不代表在任何数据上效果都是如此，可能会限于数据本身的原因，结果会有所不同，本文重点讲述非平衡数据不同的处理方式以及实现方式。
在机器学习中，不平衡数据是常见场景。不平衡数据一般指正样本数量远远小于负样本数量。如果数据不平衡，那么分类器总是预测比例较大的类别，就能使得准确率达到很高的水平。...对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用 F 值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致 F 值也很低。这时候有两种不同的方法。...第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....因为 SVM 算法是找支持向量，复制正样本并不能改变数据的支持向量。 ? 改进的过抽样方法则采用加入随机高斯噪声或产生新的合成样本等方法。...工业界数据量大，即使正样本占比小，数据量也足够训练出一个模型。这时候我们采用欠抽样方法的主要目的是提高模型训练效率。总之一句话就是，有数据任性。。
1：Hadoop介绍 Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理....它主要解决两个问题 大数据存储问题： HDFS 大数据计算问题：MapReduce 问题一: 大文件怎么存储?...Master 开始 问题二: 大数据怎么计算?...(HDFS) 提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统 Hadoop Common 其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。...这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的必要Java文件和脚本 Hadoop MapReduce 基于YARN的大型数据集并行处理系统 Hadoop YARN 作业调度和集群资源管理的框架
数据流 MapReduce作业(job)是客户端执行的单位：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce，称之为输入分片。...对于大数据作业来说，一个理想的分片大小往往是一个HDFS块的大小，默认是64MB（可以通过配置文件指定） map任务的执行节点和输入数据的存储节点是同一节点时，Hadoop的性能达到最佳。...Hadoop流 流适用于文字处理，在文本模式下使用时，它有一个面向行的数据视图。map的输入数据把标准输入流传输到map函数，其中是一行一行的传输，然后再把行写入标准输出。...通过distcp进行并行复制:Hadoop有一个叫distcp（分布式复制）的有用程序，能从Hadoop的文件系统并行复制大量数据。...如果集群在Hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案: hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar 将从第一个集群中复制
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