flume学习(二)

flume安装

下载flume安装包

flume现在链接:
笔者当前使用的是flume1.5.0版本
apache版本【http://archive.apache.org/dist/flume/1.5.0/
cdh版本【http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6.tar.gz

安装

解压flume到指定目录
tar zxvf flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/module

配置

  • 进入flume的安装目录
    • cd /opt/modules/apache-flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin/
  • 修改配置文件
    # 修改文件 conf/flume-env.sh如果不存在则新建
    # 配置java环境
    export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
    # 配置javaopts
    # -Xms100m -Xmx2000m允许使用的内存,根据自己机器的情况进行配置,如果配置的过低,当使用memory channel的时候很有可能会产生内存不足
    export JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx2000m -Dcom.sun.management.jmxremote"
  • 将flume的bin目录配置到PATH中

    export FLUME_HOME=/opt/modules/apache-flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin/
    export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin
    
    >> source /etc/profile

测试

[hadoop@dev-hadoop-single ~]$ flume-ng version
Flume 1.5.0-cdh5.3.6
Source code repository: https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/flume.git
Revision: e97c9912e8b940cf493c2392d2b113b97194cffb
Compiled by jenkins on Tue Jul 28 15:21:40 PDT 2015
From source with checksum e4d03999f62abb1c9e9f34054fe59f06

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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