Debug hama-bspMaster

最新推荐文章于 2023-12-14 00:15:00 发布
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本文介绍如何为 Hama 的 BSP (Bulk Synchronous Parallel) 组件配置调试参数，通过设置特定的 JVM 选项来启用远程调试功能。


vi bin/hama


增加    BSP_OPTS="$BSP_OPTS $BSP_BSPMASTER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8792,server=y,suspend=y"



最后行改为： exec "$JAVA" $JAVA_HEAP_MAX $BSP_OPTS $HAMA_OPTS -classpath "$CLASSPATH" $CLASS "$@"

hama-core-0.7.1.zip
10-16
【标题】"hama-core-0.7.1.zip" 提供的是 Apache Hama 的核心库，这是一个基于 Apache Software Foundation 开发的大数据并行计算框架。Hama 是为了解决大规模矩阵运算、图处理和其他数学问题而设计的，它特别适用于...
Hama-0.6.0
07-01
Hama-0.6.0是一个重要的开源项目，专为大数据处理设计，尤其在处理大规模图计算任务时表现出色。这个版本包含了安装版和源码，为用户提供了解析、编译以及自定义扩展的可能性。其核心是基于 Bulk Synchronous ...
Hama: BSPMaster
术业有专攻
02-28 162
http://wiki.apache.org/hama/BSPMaster   Introduction   The main responsibility of BSPMaster can be found at Architecture   Services   The BSPMaster is a collection of services performing dif...
Hama单机模式下的安装
hnhbwlp的专栏
03-06 1897
Hama是Apache公司对Google公司的Pregel模型的开源实现，实际上则是对经典的BSP模型的实现。本文章对在伪分布模式下的hama安装进行了介绍
hama学习笔记（1）-配置和启动hama
系统运维
01-16 954
Apache Hame是Google Pregel的开源实现，与Hadoop适合于分布式大数据处理不同，Hama主要用于分布式的矩阵、graph、网络算法的计算。 简单说，Hama是在HDFS上实现的BSP(Bulk Synchronous Parallel)计算框架，弥补Hadoop在计算能力上的不足。 关于bsp计算模型： http://ieeexplore.ieee.org/xpls/...
Apache Hama安装笔记
weixin_34413065的博客
12-16 349
Hama介绍 Apache Hama是一个纯BSP（Bulk Synchronous Parallel）计算框架，模仿了Google的Pregel。用来处理大规模的科学计算，特别是矩阵和图计算。 BSP概念由Valiant（2010图灵奖获得者）在1990年提出，具体参看wikipedia。Google在2009年发表了<Pregel: A System for Large-Scale ...
Hama图计算模型
m0_54428859的博客
12-14 1033
Hame是Google Pregel的开源实现，与Hadoop适合于分布式大数据处理不同，Hama主要用于分布式的矩阵、graph、网络算法的计算。简单说，Hama是在HDFS上实现的BSP(Bulk Synchronous Parallel)计算框架，弥补Hadoop在计算能力上的不足。本教程主要介绍hama的单机模式安装配置以及用hama解决一些算法问题。
hama --KMeanBSP
sujingxd的博客
11-11 255
HAMA是基于BSP实现的开源平台，主要针对图模型。KMeans并没有使用Vertex，而是基本的BSP模型，即直接在peer粒度上发送和接收消息，不涉及顶点上之间的消息的传递。这种应用级算法主要看，sendmessage,和getcurrentmessage的内容以及对消息的处理方法。每个peer上会分配有不大于64M数据，KMeansBSP初始簇心按照随机选取或用户指定的方法上传，每个peer
关于hama-0.7.1的配置
芒果summer小仙女
12-10 487
要注意非常重要的一点：配置hama-env.sh时，注意java_home必须是jdk8！！（因为jdk版本不对，耗费一天半的时间找错误。）
apache-hama-kcore
ZH519080的博客
10-31 663
package org.apache.hamaDemo;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Tex
基于Scala的求精类型库hama-core核心模块
“hama-core-0.7.1.zip”这一文件名称中的“hama-core”可能指向一个名为Hama的开源项目的核心模块，而版本号“0.7.1”表明这是该项目的早期开发阶段。Hama是一个基于Apache的分布式计算框架，主要用于大规模图处理...
语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
【智能汽车技术】基于线控与域控的智能底盘系统架构：新能源汽车滑板底盘创新形态及实车测试验证
01-01
内容概要：本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层，通过线控化（X-By-Wire）和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制，支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段，当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心，并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态，强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例，展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现，推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群：汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者；具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构；②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景；③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议：建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习，关注政策导向与行业测试动态，注重理论与实车验证相结合，全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）》的技术资源，重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究，提出了一种N-k多阶段双层优化模型，并结合故障场景筛选方法，用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现，具备较强的工程应用价值和学术参考意义，适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域，展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群：具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景，熟悉Matlab编程，有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究；②支撑高水平论文（如EI/SCI）的模型复现与算法验证；③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具；④结合YALMIP等工具进行数学规划求解，提升科研效率。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源，下载完整代码与案例进行实践操作，重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路，同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
BUUCTF(Misc)解题过程[源码]
01-01
本文详细介绍了在BUUCTF(Misc)题目中解决FLAG问题的步骤。首先通过WinHex检查图片文件头和十六进制匹配情况，查找flag字符串或隐藏文件。若未找到，则使用StegSolve进行图像隐写分析，包括LSB隐写和图片叠加等方法。随后发现文件头为50 4b，将其保存为zip文件，但文件损坏。通过foremost文件分离成功获取文件，最终在WinHex中查看未知文件类型，得到flag{dd0gf4c3tok3yb0ard4g41n~~~}。整个过程展示了从图片中提取隐藏信息的多种技术手段。
计及需求侧响应日前、日内两阶段鲁棒备用优化(Matlab代码实现）
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【C 语言】基于 STM32 HAL 库的 AP3216C 传感器驱动，解决开发繁琐问题（可复用）.zip
01-01
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