Hadoop完全分布式模式配置并运行wordcount

本博客详细介绍了在Linux虚拟机中配置Hadoop完全分布式模式的过程,包括新建节点、修改配置文件、集群格式化、启动集群以及运行Wordcount示例。通过此配置,学习者可以在有限的资源下模拟真实集群环境。

Hadoop完全分布式模式配置并运行wordcount

一、新建另外两台Linux虚拟机
完全分布式模式共三台虚拟机,前述伪分布式的虚拟机(bigdata128)作为master主节点,克隆另外两个虚拟机(bigdata129、bigdata131)作为slaves子节点,克隆机自带安装JDK、Hadoop及配置文件。
注:此配置是为学习所用,且电脑资源有限,因此照搬伪分布式配置,将NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager全部配置在主节点bigdata128上面,实际情况则相反,应该分别配置在不同的节点上面。

此处附上如何克隆虚拟机的连接:
https://blog.youkuaiyun.com/Wxp_csdn/article/details/90440328
此处附上Hadoop伪分布式模式配置并运行wordcount的连接:
https://blog.youkuaiyun.com/Wxp_csdn/article/details/90439910

二、修改以下配置文件
①slaves配置文件
三台虚拟机分别都运行命令 vi /opt/module/hadoop-2.7.3/etc/hadoop slaves
修改slaves为:
bigdata129
bigdata131
②修改\etc\hosts配置文件
三台虚拟机分别都运行命令 vi \etc hosts
注释已有内容,添加集群三台虚拟机的ip及对应主机名:
192.168.163.128 bigdata128
192.168.163.129 bigdata129
192.168.163.131 bigdata131
③修改\etc\hostname配置文件
三台虚

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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