hbase7

本文详细介绍了HBase数据库的表结构组成,包括主键(rowkey)、列族(columnfamily)、单元(cell)和时间戳(timestamp)的概念。同时,阐述了如何通过rowkey访问数据,以及HBase表的操作,如创建、删除表和命名空间。

1.删除表,列,列族时,严格按照时间戳来执行
当 时间戳<删除时的时间戳 时,小于的时间戳的所有版本都被删除

2.主键:rowkey
访问hbase table中的行,只有三种方式
1)通过单个rowkey访问
2)通过rowkey的rang(正则)
3)全表扫描
rowkey可以是任意字符串,最大长度为64kb,rowkey保存为字节数组,存储时数据按照rowkey的字典顺序排序

3.列族:column family
hbase表中的每个列,都属于某个列族。列族是表schema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义,
列名都以列族作为前缀。如:info:age,info:name ,都属于info这个列族

4.cell
由{rowkey,column family:column,version}唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存储

5.时间戳:time stamp
每个cell都保留着同一数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳是64位整型。

6.查看表的命名空间
list_namespace

7.创建命名空间
create_namespace ‘bigdata’

8.创建表,并放在指定命名空间
create ‘bigdata:student’ , ‘info’

9.删除命名空间
drop_namespace ‘bigdata’ //必须为空,才能删除

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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