深入Hadoop之HDFS

HDFS架构与原理
HDFS源自于Google的GFS论文,提供易于扩展且运行在大量廉价机器上的分布式文件系统。支持文件分块存储和流式数据访问,适用于大量用户的高性能文件存取服务。HDFS由NameNode和DataNode构成,前者管理文件系统的命名空间和客户端访问,后者管理存储。

HDFS来源
HDFS源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月。HDFS是GFS的克隆版。
HDFS有以下特点
易于扩展的分布式文件系统
运行在大量的普通廉价的机器上,提供容错机制
文件分块存储,将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上
为大量的用户提供性能不错的文件存取服务
流式数据访问
HDFS架构
这里写图片描述
NameNode
一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。
NameNode是所有HDFS元数据的仲裁者和管理者。用户数据永远不会流过NameNode,只会询问NameNode用户数据和哪个DataNode联系。
文件副本存放在哪个DataNode上有NameNode控制,NameNode会根据全局情况来做出块放置 决定,读取文件时NameNode尽量让用户先读取最近副本,减低块的消耗和读取延时。
NameNode全权管理数据块的复制,它周期性地从集群的每个DataNode收集心跳信号和块状态报告。块状态报告包含了一个该DataNode上所有数据块的列表。
DataNode
集群中的Datanode一般是一个节点一个,负责管理它所在节点上的存储,包括两个文件,一个是数据本身,一个元数据包括数据的长度、块数据的校验和、及时间戳。
DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性地向NameNode上报所有的块信息。
心跳没3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令。如果10分钟没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用。
集群运行中可以安全加入退出一些机器。
NameNode和DataNode启动过程
启动NameNode。
读取fsimage元数据镜像文件,加载到内存中。读取editlog日志文件,加载到内存中,使当前内存中元数据信息与上次关闭系统时保持一致。然后在磁盘上生成一份同内存中元数据镜像相同的fsimage文件,同时生成一个新的null的editlog文件用于记录以后的hdfs文件系统的更改。
启动DataNode。
DataNode向NameNode注册。
向NameNode发送blockreport。
启动成功后,client可以对HDFS进行目录创建、文件上传、下载、查看、重命名等操作,更改namespace的操作将被记录在editlog文件中。
NameNode启动过程

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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