PG数计算 原地址:http://xiaqunfeng.cc/2017/09/15/too-many-PGs-per-OSD/ ceph告警问题:”too many PGs per OSD” 的解决方法,以及pg数量的合理设定 现象 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # ceph -s cluster 4c7ec5af-cbd3-40fd-8c96-0615c77660d4 health HEALTH_WARN too many PGs per OSD (412 > m…

ceph PGs per Pool Calculator 原文档:http://xiaqunfeng.cc/2017/09/18/ceph-PGs-per-Pool-Calculator/ 2017-09-18 根据集群相关信息计算每个pool的pg数量. 在前一篇文章too-many-PGs-per-OSD中,简单讲了pg数目的设定,这里再深入介绍一下计算方法. 计算PG Count的公式 1 PoolPGCount=(TargetPGsPerOSD ∗ OSDNumber ∗ DataPer…

俗话说好记性不如烂笔头,故记之. DecimalFormat decimalFormat = new DecimalFormat("##.00%"); System.out.println(decimalFormat.format(1 / 3.0)); System.out.println("========================================="); NumberFormat nt = NumberFormat.getPercentIn…

pd对象拥有一组常用的数学和统计方法.大部分都属于约简和汇总统计,用于从Series中单个值,如sum 和 mean 或从DF的行或列中提取一个Series. 1. 描述和汇总统计方法 #汇总和计算描述统计 import numpy as np import pandas as pd #定义一个4*2维的数据结构 df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5], [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]], index = list…

pandas对象有一些常用的数学和统计的方法,大部分都属于约简或汇总统计. SUM方法 DataFrame对象的sum方法,返回一个含有列小计的Series >>> df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index = ['a','b','c','d'],columns = ['one','two']) >>> >>> >>> df o…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from pandas import DataFrame,Series In [4]: data = {'class':['语文','数学','英语'],'score':[120,130,140]} In [5]: frame = DataFrame(data)…

通过CSS渐变创建的是一个没有固定比例和固定尺寸的<image>类型,也就是说是一张图片,这张图片的尺寸由所应用的元素的相关信息决定.凡是支持图片类型的CSS属性都可以设置渐变,而支持颜色值的CSS属性就不能设置渐变.比如,background-image可以设置渐变,background-color不能设置渐变. 所有现代浏览器都支持渐变的W3C标准语法,包括IE10. 渐变类型有两种:线性渐变和径向渐变. 线性渐变 线性渐变可以通过两个函数指定:linear-gradient() 和 re…

php小数点后取两位的方法. 方法一.经常用到小数点后取几位,但不能进位的情况. 比如3.149569取小数点后两位,最后两位不能四舍五入.结果:3.14. 可以使用函数floor. 该函数是舍去取整.例如,floor(4.66456) 结果:4 . floor(9.1254) 结果9 . 因此,去小数点后两位,需要先乘以100,然后舍去取整,再除以100,即: $a=floor(3.149569*100)/100 计算百分数: 复制代码 代码示例: $successRate = floor((…

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们…

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本…