Incremental Cassandra Backup

本文介绍如何在Cassandra中启用并配置增量备份功能。通过设置`incremental_backups:true`,Cassandra会在每次刷新SSTable时将其保存到备份目录。结合快照使用,管理员可以在数据损坏时恢复节点。

Incremental Cassandra Backup

Enable incremental Cassandra backup

conf/cassandra.yaml
incremental_backups: true

When incremental backup is enabled (default is off), Cassandra persists flushed SSTable to a backup directory under

/var/lib/cassandra/data/mykeyspace/backups/

information.gif Old incremental backup files needs to be manually removed. Consider removing them after snapshots

With these incremental backup files in conjunction with a snapshot, an administrator can restore data in a node when data corruption occurs

http://jonathanhui.com/cassandra-data-maintenance-backup-and-system-recovery

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### A*算法的路径跟踪实现方法 A*算法作为一种经典的启发式搜索算法,在路径规划领域有着广泛的应用。其实现路径跟踪功能的核心在于如何将已计算好的路径应用到实际场景中,并实时调整以应对环境变化。 #### 1. 路径跟踪的基本概念 路径跟踪是指在完成路径规划之后,通过某种控制策略使移动体(如机器人、无人机或车辆)沿着预定路径行驶的过程。对于基于A*算法生成的路径,通常会将其转化为一组连续的目标点集合,这些目标点作为控制器输入来引导移动体运动[^1]。 #### 2. 实现路径跟踪的关键技术 以下是实现A*算法路径跟踪的主要技术和步骤: - **路径平滑处理** A*算法生成的路径通常是离散化的网格序列,这种路径可能存在较多折线段,不适合直接用于实际控制。因此需要对路径进行平滑化处理,常用的方法包括Bézier曲线拟合和Dubins路径优化等[^4]。 - **局部路径跟随** 在实际应用场景中,由于传感器噪声或其他干扰因素的影响,完全按照预设路径行走可能会存在偏差。为此,引入了局部路径跟随的概念,即仅关注当前位置附近的一小段路径并对其进行精确追踪。这可以通过PID控制器或者纯追逐法(Pure Pursuit)等方式实现[^2]。 - **动态重规划能力** 当检测到前方有新的障碍物出现时,原有的路径可能不再可行,则需重新调用A*算法执行在线路径规划操作。此时可利用增量式版本的A*(Incremental A*)减少重复计算量从而提高响应速度[^3]。 #### 3. Python代码示例 下面给出一段简单的Python代码演示如何结合基本的PID控制来进行路径跟踪: ```python import numpy as np class PIDController: def __init__(self, kp=0.5, ki=0.01, kd=0.1): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.prev_error = 0 self.integral = 0 def compute(self, error, dt): derivative = (error - self.prev_error)/dt self.integral += error * dt output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative self.prev_error = error return output def follow_path(path_points, current_position, controller): target_index = find_closest_point(path_points, current_position) if target_index >= len(path_points)-1: return None target_point = path_points[target_index+1] dx = target_point[0]-current_position[0] dy = target_point[1]-current_position[1] angle_to_target = np.arctan2(dy,dx) heading_error = normalize_angle(angle_to_target-current_position[2]) steering_command = controller.compute(heading_error, dt) return steering_command # Helper functions omitted for brevity... ``` 此代码片段定义了一个简易的PID控制器类以及一个`follow_path`函数用来指导下一步转向指令。注意这里假设每一点都包含了(x,y,theta),其中theta代表朝向角度。 #### 4. 总结 综上所述,要成功实施A*算法下的路径跟踪功能,不仅依赖于高质量的初始路径设计,还需要考虑诸如路径平滑度改进措施、精准可靠的定位反馈系统以及灵活适应外部条件改变的能力等方面的内容[^1][^2][^3].
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