zookeeper单机版和集群版环境搭建

本文介绍ZooKeeper的基本概念,并详细说明如何在单机和集群环境下搭建ZooKeeper服务。包括配置文件修改、启动脚本使用及常见问题解决方法。

zookeeper简介

ZooKeeper是一个集中式服务,用于维护配置信息,命名,提供分布式同步和提供组服务。所有这些类型的服务以分布式应用程序的某种形式或另一种形式使用。每次他们被实现,有很多工作,以修复错误和竞争条件是不可避免的。由于实现这些服务的难度,应用程序最初通常嘲弄它们,这使得它们在变化的存在下变得脆弱并且难以管理。即使正确地完成,这些服务的不同实施导致在应用被部署时的管理复杂性。

一、zookeeper单机版搭建

1、利用工具上传zookeeper.tar包到服务器
zookeeper.tar下载地址,链接:https://pan.baidu.com/s/1bBHNsDDMBSq5QQwRiS_jeQ 密码:90uz


本人使用的是x-shell和x-ftp工具。

2、利用linux tar命令解压到指定目录


3、进入zookeeper配置文件的文件夹里


4、复制配置文件并重命名为zoo.cfg


5、使用vim修改zoo.cfg,可直接使用默认配置(centos 安装vim 点击


6、使用:q!退出vim编辑,修改过的话请使用:wq,我这里修改了data的存储位置(vim基本常用命令 点击


本人这里的data目录是不存在的,所以需要自己手动创建


7、进入zookeeper的启动脚本目录


8、启动


9、查看启动状态


ps: start(启动)、stop(停止)、restart(重启)、status(状态)

二、集群版搭建

准备n台服务器,本人准备的是(192.168.220.111、192.168.220.112、192.168.220.114这3台服务器)

每一台重复单机版搭建1~6步骤

7、修改每一台的zoo.cfg文件,加入如下内容:


8、分别在n台服务器中大dataDir目录下新建文件myid,并写入0、1、2

要与7的图中的server.X的X一致

9、启动zookeeper(单机版的步骤8,这个时候去查看启动日志可能发现如下问题)


解决方法: 手动点击

10、验证集群是否搭建成功

192.168.220.111


192.168.220.112

192.168.220.114




(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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