1（30分）阿里2018集群服务器元数据统计。2018年阿里巴巴开放了4000多台机器8天的运行跟踪数据，包含元数据和运行监控数据共6个文件总计200多GB的数据。这些数据的详情见网址：https://github.com/alibaba/clusterdata/blob/v2018/cluster-trace-v2018/trace_2018.md 。其中machine_meta.csv记录了这4000多台机器的元信息及事件信息。该csv文件不包含表头，共有7列，1.7万条数据记录。各个变量描述见下表1： 1.1将该文件读入R，存储到名为machine的对象中，并添加"machine_id","time_stamp","disaster_level_1", "disaster_level_2","cpu_num","mem_size","status"为该数据集更改变量名。

可以使用以下代码将machine_meta.csv文件读入R中，并添加变量名：

machine <- read.csv("machine_meta.csv", header = FALSE, 
                    col.names = c("machine_id","time_stamp","disaster_level_1",
                                  "disaster_level_2","cpu_num","mem_size","status"))

其中，`header = FALSE`表示该数据集没有表头，`col.names`参数为变量名向量。

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好的，以下是代码实现：

# 设置工作目录
setwd("your_working_directory")

# 读入数据
machine <- read.csv("machine_meta.csv", header = FALSE)

# 更改变量名
colnames(machine) <- c("time_stamp", "machine_id", "attribute_name", 
                       "attribute_value", "attribute_deleted", "attribute_updated", "version")

这段代码将会把 machine_meta.csv 文件读入 R 中，并将变量名更改为表1中所描述的变量名。请注意，由于该 CSV 文件不包含表头，我们需要将 `header` 参数设置为 `FALSE`。

kafka集群某一台服务器宕机,如何恢复kafka partition数据

当kafka集群中的某台服务器宕机时，我们可以采取以下步骤来恢复kafka partition数据：

1. 首先，我们需要检查宕机服务器的硬件状况并确保服务器可以正常启动。如果是硬件故障导致宕机，我们需要修复或更换故障的硬件设备。

2. 然后，我们需要找出宕机服务器上的kafka数据目录。在该目录中，我们可以找到kafka partition的日志和索引文件，以及其他相关的元数据。

3. 接下来，我们需要将宕机服务器上的数据目录复制到一台正常运行的kafka服务器上。确保复制过程中保持数据的一致性。

4. 一旦数据目录复制完成，我们需要更新kafka的配置文件以指向新的数据目录。在配置文件中，我们需要修改`log.dirs`参数来指定新的数据目录路径。

5. 在更新配置文件后，我们可以启动kafka服务器，并使用命令`bin/kafka-server-start.sh <path_to_config_file>`来启动kafka。

6. 一旦kafka服务器成功启动，它将读取复制的数据目录，并恢复partition的数据。在此过程中，kafka会检查和修复任何可能的数据损坏。

7. 最后，我们可以使用kafka的工具来验证数据恢复的情况。通过连接到kafka服务器并使用命令行工具来消费和生产消息，我们可以确保partition的数据已成功恢复。

总结而言，当kafka集群中的某台服务器宕机时，我们可以通过将宕机服务器上的数据复制到正常服务器上，并更新配置文件来恢复kafka partition的数据。这样，在新的服务器上启动kafka后，数据将会被读取和恢复，从而保证数据的一致性和可用性。