ZooKeeper 应用概述

ZooKeeper提供分布式协调服务,通过树形数据结构实现客户端间的高效协调。它作为独立服务运行,确保超过一半的服务器正常工作以维持系统稳定。文章深入解析了持久节点与临时节点的概念,并展示如何利用这些特性在分布式系统中实现灵活的协作。
ZooKeepr, 其官网对它的描述为:A Distributed Coordination Service for Distributed Applications。 译为,为分布式应用提供分布式的协调服务,在我的理解里,就是协调和管理分布式服务。

这里的核心概念是Coordination,协调。在实际的生产环境中,大型的系统往往有很多服务器构成一个个服务模块来组成一个完整的系统,这些服务器之间需要协调来共同工作,这里就是ZK发挥其作用的地方。ZK通过提供一个类似文件系统的树结构来完成协调服务。客户端可以通过对树结构中节点数据的查询、修改、监听来协调合作。

有几个概念要区分:
ZK服务器,ZK是独立的服务,运行在独立的服务器上,这里的ZK服务器指的是提供ZK服务(维护树结构)的服务器,而特性中说的“超过一半的服务器正常就可以工作”,也是指的ZK服务器,要注意与生产环境中的其他服务器区分开来。

ZK客户端,这个客户端就是指使用ZK服务的客户端,这个客户端有可能是生产环境中的服务器,也可能是中间件,也要注意区分这个概念。

Persistent Node、Ephemeral Node, 持久节点和临时节点,两个节点都是ZK树上的节点,区别在于临时节点会在ZK检查到创建它的Client断开后自动删除这个节点,而持久节点不会。

ZK中树形的数据结构如下,

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0085/2595/4b82b8b9-fcb9-3c5a-87ba-3d9353f4a6f8.png[/img]

通过这个数据结构,可以在很多分布式的应用场景中发挥作用。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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