节点的资源不足：临时存储

当节点的临时存储资源不足时，可以采用以下解决方法：

1. 优化存储算法：检查代码中是否存在存储冗余或不必要的数据。通过优化存储算法，可以减少存储空间的使用。

示例代码：

def optimize_storage(data):
    unique_data = set(data)  # 去除重复的数据
    return unique_data

2. 压缩存储数据：如果存储的数据是可压缩的，可以使用压缩算法减少存储空间的使用。

示例代码：

import zlib

def compress_data(data):
    compressed_data = zlib.compress(data)
    return compressed_data

3. 使用外部存储：如果节点的临时存储资源无法满足需求，可以考虑将数据存储到外部存储设备，如硬盘、云存储等。

示例代码：

def store_data_to_external(data):
    # 将数据存储到外部存储设备
    pass

def process_data(data):
    if temporary_storage_is_full():
        store_data_to_external(data)
    else:
        process_data_locally(data)

4. 使用分布式存储系统：如果节点的临时存储资源无法满足需求，可以考虑使用分布式存储系统，将数据分散存储在多个节点上。

示例代码：

def store_data_to_distributed_system(data):
    # 将数据存储到分布式存储系统
    pass

def process_data(data):
    if temporary_storage_is_full():
        store_data_to_distributed_system(data)
    else:
        process_data_locally(data)

以上是一些常见的解决方法，具体的解决方法可以根据实际情况进行选择和调整。