学习笔记 Hadoop是什么?

本文详细介绍了Hadoop的概念、其主要特点,包括扩容能力、成本低、高效率、可靠性等,并解释了Hadoop实现的分布式文件系统(HDFS)和MapReduce分布式计算模型。同时,概述了Hadoop的API组成,提供了对Hadoop生态系统全面而深入的理解。


本节和大家一起学习一下Hadoop,主要介绍一下Hadoop的概念以及它的特点,欢迎大家一起来学习Hadoop的知识。

1.Hadoop是什么
Hadoop原来是ApacheLucene下的一个子项目,它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。

2.下面列举hadoop主要的一些特点:

1扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。

2成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。

3高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。

4可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份复制,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。

3.Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。

HDFS有着高容错性(fault-tolerent)的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。

4.Hadoop还实现了MapReduce分布式计算模型。

MapReduce将应用程序的工作分解成很多小的工作小块(smallblocksofwork)。HDFS为了做到可靠性(reliability)创建了多份数据块(datablocks)的复制(replicas),并将它们放置在服务器群的计算节点中(computenodes),MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据了。

如下图所示:

5.HadoopAPI被分成(divideinto)如下几种主要的包(package)

org.apache.hadoop.conf定义了系统参数的配置文件处理API。

org.apache.hadoop.fs定义了抽象的文件系统API。

org.apache.hadoop.dfsHadoop分布式文件系统(HDFS)模块的实现。

org.apache.hadoop.io定义了通用的I/OAPI,用于针对网络,数据库,文件等数据对象做读写操作。

org.apache.hadoop.ipc用于网络服务端和客户端的工具,封装了网络异步I/O的基础模块。

org.apache.hadoop.mapredHadoop分布式计算系统(MapReduce)模块的实现,包括任务的分发调度等。

org.apache.hadoop.metrics定义了用于性能统计信息的API,主要用于mapred和dfs模块。

org.apache.hadoop.record定义了针对记录的I/OAPI类以及一个记录描述语言翻译器,用于简化将记录序列化成语言中性的格式(language-neutralmanner)。

org.apache.hadoop.tools定义了一些通用的工具。

org.apache.hadoop.util定义了一些公用的API。

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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