异常节点

该 Shell 脚本能够定时自动监控 Kafka 集群节点运行状态，并在异常关闭时立即发送邮件通知给指定的管理员。

Hadoop 和 Spark 节点突然不显示？别急，遇到这种情况还挺常见的，尤其是在搞分布式集群的时候。资源连不上、版本不兼容、配置文件少写一行，都是罪魁祸首。这里有一篇文章，手把手教你排查和，写得还蛮清楚的，不是那种看完还是一头雾水的类型。 像spark-defaults.conf和slaves文件，多人第一次配的时候容易漏，要是节点跑不起来，先去那俩地方看看写没写对。还有网络防火墙那块，别忘了检查端口是不是被拦了。 你如果是用的Hadoop 3.2配Spark 3.x，建议也顺手看看这几个相关资源，都是我自己用过觉得还不错的： Spark 3.0.1 for Hadoop 3.2 —

合并节点将来自不同输入源的数据合并成单个输出记录。

这是一个用于配电网遍历的程序，提高网络管理效率和数据传输速度。

在MySQL集群中，节点是指存储着数据副本的ndbd进程，每个数据节点应部署在独立的计算机上，以确保高可用性和避免单点故障。节点组是集群的基本概念，包含一个或多个节点、分区或副本。节点组的数量由数据节点数量和副本数量（NoOfReplicas参数）决定。例如，4个节点的集群中，NoOfReplicas为1时有4个节点组，为2时有2个节点组，为4时有1个节点组。数据副本确保数据的高可用性，每个节点组中的节点保存一个分区副本，副本数量与节点数量相同。每个集群的分区数量与节点数量一致，每个节点负责至少一个分区的副本。用户可定义数据分区，但需遵循特定规则，ndbd最大分区数量为8 * [节点组数量]。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

异常检测是数据和机器学习中不可忽视的一部分，是在大量时序数据或高维数据时，了解和使用合适的检测方法重要。如果你对这个话题感兴趣，以下这些资源都挺不错的，你更好地理解和实现异常检测。 异常入侵检测技术探究这篇文章通过深入不同的入侵检测方法，你理解网络安全中的异常行为探测。点击查看。 对于时序数据的异常检测，pyculiarity是一个有用的工具，它支持各种时序数据的异常检测和可视化，你可以在这篇文章中找到详细的使用指南：点击查看。 如果你用的是 Matlab，可以试试iForest的异常检测代码。它是基于孤立森林算法，适用于大数据集的异常检测，下载链接：点击查看。 除了这些，还有多与异常检测相关

交通出行时序预测数据集

基于Yarn资源管理机制实现 按需申请和释放节点资源 满足弹性扩缩容需求

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。