zookeeper集群搭建

本文详细介绍如何搭建Zookeeper集群,包括环境准备、安装配置步骤、分发安装包、创建myid文件及配置环境变量等关键环节。
1、集群环境准备
zookeeper的节点数量不适宜太多,也不适宜太少,最好是奇数个。
准备的zookeeper集群的节点个数有4个:hadoop01,hadoop02,hadoop03,hadoop04。
zookeeper集群不用依赖于任何东西,除了JDK。

2、安装
(1)解压到对应的安装目录
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C apps/
(2)修改配置文件
进入配置文件目录
cd /root/apps/zookeeper-3.4.10/conf
修改文件名
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
修改数据存储目录
vim zoo.cfg
dataDir=/root/data/zkdata/
在zoo.cfg的末尾添加以下三行信息:
server.1=hadoop01:2888:3888
server.2=hadoop02:2888:3888
server.3=hadoop03:2888:3888
server.4=hadoop04:2888:3888:observer

3、分发安装包
将hadoop01机器上的zookeeper-3.4.10分发至另外三台机器
scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop02:~/apps/
scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop03:~/apps/
scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop04:~/apps/

4、创建myid文件
注意:必须要在对应的节点的数据存储目录中dataDir添加一个文件,该文件名叫做myid,myid文件中的内容就是这个节点的serverid, 除此之外,什么都不要放。
cd /root/data/zkdata
hadoop01机器:echo 1 > myid
hadoop02机器:echo 2 > myid
hadoop03机器:echo 3 > myid
hadoop04机器:echo 4 > myid

5、root用户下配置环境变量
vim /etc/profile
export ZOOKEEPER_HOME=/root/apps/zookeeper-3.4.10
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

将hadoop01机器上的profile分发至另外三台机器
scp profile root@hadoop02:/etc/
scp profile root@hadoop03:/etc/
scp profile root@hadoop04:/etc/
      
刷新策略
source /etc/profile
     
6、启动zookeeper
启动:zkServer.sh start
停止:zkServer.sh stop
查看状态:zkServer.sh status
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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