centos7搭建Elasticsearch

本文详细介绍Elasticsearch的安装步骤,包括从官方网站下载、解压缩、配置文件修改及常见问题解决方案,如调整文件描述符限制和虚拟内存区域数量。

1.安装配置

(1).从官网下载安装包,官网链接:elasticstack官网
(2).解压缩
(3).修改配置文件
elasticsearch.yml:
cluster.name: centos-es
node.name: node-centos7
path.data: /home/hadoop/psbc/data/elasticsearch
path.logs: /home/hadoop/psbc/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 0.0.0.0
discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“192.168.100.100”]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

2.启动

bin/elasticsearch

3.启动产生的问题解决

启动失败,有以下错误:
ERROR: [2] bootstrap checks failed
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]
[2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

解决:
echo “* soft nofile 65536” >>/etc/security/limits.conf
echo "* hard nofile 131072 >>/etc/security/limits.conf
echo “hadoop soft nproc 4096” >>/etc/security/limits.conf
echo “hadoop hard nproc 4096” >>/etc/security/limits.conf
echo “vm.max_map_count=262144”>>/etc/sysctl.conf

sysctl -p
vm.max_map_count = 262144

4.重新启动

(1).查询进程
ps -ef|grep elastic
(2).通过端口号查询
ss -tnlp|grep 9200

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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