Hadoop

本文总结了Hadoop中常用的命令操作,包括查看NameNode状态、进入及退出安全模式、文件的上传下载、删除、查看、内容显示等,还介绍了如何进行作业管理、HDFS健康检查等实用技巧。
hadoop命令
查看namenode所处的状态
hadoop dfsadmin -safemode get

nn进入安全模式
 hadoop dfsadmin -safemode enter

离开安全模式
hadoop dfsadmin -safemode leave

创建一个文件夹
 hadoop fs -mkdir /user/hadoop/2015

上传文件夹
 hadoop fs -put/copyFromLocal word.txt

删除文件
hadoop fs -rm /usr/hadoop/2015

打开文件
hadoop -ls /usr/hadoop/2015/word.txt /usr/hadoop/2015 
(存放位置)
查看文件内容
hadoop fs -text/cat/tail //usr/hadoop/2015

列出正在运行的
job  Hadoop job -list

Hadoop job -kill <jod-id> killjob

hadoop fsck
检查HDFS块的状态,是否损坏
hadoop fsck/delete 
检查HDFS块的状态,删除损坏块
hadoop dfsadmin -report 
检查HDFS块状态,包括DN信息
hadoop dfsadmin -safemode enter | leave

hadoop distcp hdfs://a:8020/xxx hdfs://b:8020/ //并行copy

./bin/start-balancer.sh //平衡集群文件
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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