可靠性提升

了解Hadoop可靠性相关知识。

分析了16起不同飞机起落架的典型事故，给出了飞机起落架收放锁系统的失效模式影响分析和失效树分析。以××型飞机前起下位锁的锁键与锁钩啮合不当导致自发开锁的故障为例，提出了考虑到不恰当的啮合量包括制造误差、粗暴维修误差、结构变形各单因素作用及多因素结合作用时的飞机起落架收放锁系统可靠性分析方法。探讨了如何提升飞机起落架收放锁系统的可靠性问题。

远程火箭炮插拔机构故障分析与可靠性提升研究 本研究通过分析远程火箭炮使用过程中插拔机构的故障信息，建立了故障信息库，并进行了统计分析。研究揭示了插拔机构常见的故障模式、原因及影响因素，并计算了故障模式的危害度。这些成果为插拔机构的可靠性设计改进和技术保障能力提升提供了可靠依据。

HDFS 采用多种机制确保数据的可靠性： 1. 分布式架构与数据冗余HDFS 采用 Namenode 和 Datanode 的主从架构，数据块以多副本形式存储在不同 Datanode 上，通过冗余机制防止数据丢失。 2. 机架感知策略数据副本的存放位置遵循机架感知策略，优先选择不同机架的 Datanode，有效降低因机架故障导致的数据不可用风险。 3. 故障检测机制Namenode 通过心跳包机制定期检测 Datanode 的健康状况，一旦发现 Datanode 宕机，Namenode 会启动数据恢复流程，将丢失的副本复制到其他 Datanode 上。在安全模式下，Namenode 通过块报

EsDataClean数据质量管理平台致力于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中出现的各类数据质量问题。平台以标准化的数据质量规范为基石，融合数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等先进技术，助力组织构建完善的数据质量管理体系。 通过EsDataClean，组织可以有效提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性以及逻辑性，进而降低数据管理成本，减少因数据不可靠而导致的决策偏差和损失，保障数据驱动的决策精准高效。

使用minitab进行数据可靠性分析的图表制作。

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模糊故障树的可视化、最小割集的推导过程，还有单元重要度与系统可靠性之间的关系，全都整理得蛮清楚的。适合你在做复杂系统建模或者搞可靠性评估的时候翻一翻，用起来比纯公式推导方便不少。 模糊树结构的图示交互性还不错，逻辑节点的定义清晰，响应也快。你要是平时习惯用HDFS或Hadoop海量数据，建议对比一下它们的故障机制，也能碰撞出点新思路。 数据收集和可视化这块，推荐顺手看看下面那几篇延伸阅读，像是用minitab画图的，还有关于直方图的，都挺实用。你用来搞报告、做个 PPT 展示也省了不少事。 如果你平时对可靠性建模比较头疼，或者总是搞不清哪些部件重要、哪块容易出故障，那这个资源可以帮你理清不少思

本表格（表3-5数值表例3-4）展示了某零件在两倍规定应力条件下的加速寿命试验结果。通过对n=10个样本的故障时间进行记录（以100小时为单位），得到的故障时间为：0.2，0.35，0.7，0.9，1.3，1.5，1.8，2.5，3.0。使用威布尔概率纸法进行估算。

电力系统的可靠性评估，说白了就是看在各种情况下一套电网能不能稳稳当当地供电。Matlab在这块儿还挺能打，尤其是搭配序贯蒙特卡洛（SMC）这种仿真方法，效果更不错。 压缩包rudeMC里有完整的代码示例，逻辑清晰，注释也比较友好。适合你直接跑起来看看，再慢慢理解每一步的意义。不光能算出MTBF、MTTR这类指标，还能对系统中哪个设备最容易出问题有个直观的认识。 用法上，先用rand之类的函数模拟设备故障，比如变压器挂了，再模拟它多久能修好，过程挺像下围棋，随机又有策略。每次迭代就是一次完整的运行周期，反复多次就能看出趋势。 而且代码结构不复杂，哪怕你对电力系统不太熟也能照着模板改，比较适合科研