Hbase集群搭建

HBase集群安装与配置

Hbase安装:

1.上传hbase安装包到虚拟机中

2.解压hbase压缩包

3.配置hbase集群,要修改3个文件(首先zk集群已经安装好了)

       注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下

       3.1修改hbase-env.sh

       export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55

       #export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m"

       #export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m"

       //告诉hbase使用外部的zk

       export HBASE_MANAGES_ZK=false

       export HBASE_PID_DIR=/var/hadoop/pids

      

       #>vim hbase-site.xml

       <configuration>

              <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->

        <property>

                <name>hbase.rootdir</name>

                <value>hdfs:// master:9000/hbase</value>

        </property>

              <!-- 指定hbase是分布式的 -->

        <property>

                <name>hbase.cluster.distributed</name>

                <value>true</value>

        </property>

              <!-- 指定zk的地址,多个用“,”分割 -->

        <property>

                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>

                <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>

        </property>

       </configuration>

      

       vim regionservers

        master

        slave1

        slave2

       3.2拷贝hbase到其他节点

              scp -r /itcast/hbase-0.96.2-hadoop2/ slave1:/zj

              scp -r /itcast/hbase-0.96.2-hadoop2/ slave2:/zj

4.启动所有的hbase

       分别启动zk

              ./zkServer.sh start

       启动hbase集群

              start-dfs.sh

       启动hbase,在主节点上运行:

              start-hbase.sh

6.通过浏览器访问hbase管理页面

      http://192.168.8.101:60010

      如果60010启动不出来,我们改为16010端口看看是否能够进入web管理页面

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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