hbase安装配置

本文详细介绍了HBase的安装过程和配置步骤,包括环境准备、下载安装、配置文件修改、启动服务以及验证安装成功等关键环节,帮助读者掌握大数据存储系统HBase的基础操作。
 3. 修改hbase-site.xml文件内容
    
    <configuration>
  <property>
   <name>hbase.rootdir</name>
   <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>
  </property>
  <property>
   <name>hbase.cluster.distributed</name>
   <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>localhost</value>
  </property>
</configuration>
 
4. 修改hbase-env.sh 
    增加   export HBASE_MANAGES_ZK=true
 
修改 /etc/profile
     增加
     export HBASE_CLASSPATH=/opt/hbase/hbase-0.98.13/conf
     export HBASE_MANAGES_ZK=true
 
 5.启动 hbase
     ./start-hbase.sh
6.启动脚本操作
   ./hbase shell 进入shell脚本操作
在zookeeper生成如下节点


 
      

 

【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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