Hadoop_之_HDFS常用命令(一)

HDFS文件操作指南
本文详细介绍了HDFS文件系统的常用操作命令,包括列出文件、上传下载文件、查看文件内容、建立目录、删除文件及复制文件等,为Hadoop平台的数据管理提供实用指导。

HDFS文件操作常用命令

(1)列出HDFS下的文件

 hadoop  dfs  -ls  <目录>

(2)上传文件

  将Linux系统本地文件上传到HDFS中

hadoop  dfs  -put  <本地文件>  <HDFS文件>

(3)下载文件

将HDFS 中的文件下载到Linux系统本地目录

 hadoop   dfs  -get  <HDFS文件>  <本地文件>

(4)查看文件

 hadoop  dfs  -cat  <HDFS文件>

(5)建立目录

 hadoop  dfs  -mkdir  <目录>

(6)删除文件

 hadoop  dfs  -rmr  <文件>

(7)复制文件

 hadoop  dfs  -copyFromLocal   <要复制的文件路径>  <要放置文件的路径>

 

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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