Redis集群的搭建

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Redis集群中至少应该有三个节点。要保证集群的高可用,需要每个节点有一个备份机。

Redis集群至少需要6台服务器。

搭建伪分布式。可以使用一台虚拟机运行6个redis实例。需要修改redis的端口号7001-7006

一、集群搭建环境

1、使用ruby脚本搭建集群。需要ruby的运行环境。

安装ruby

yum install ruby

yum install rubygems

2、安装ruby脚本运行使用的包。

二、搭建步骤

1.创建6个redis实例,每个实例运行在不同的端口。需要修改redis.conf配置文件。配置文件中还需要把cluster-enabled yes前的注释去掉。

    (1)创建目录redis-cluster

  (2)在该目录下创建redis01

 

   (3)复制,将usr下的bin目录全部复制到redis01下面

进入目录

没有redis.conf文件,进入redis的安装目录下,复制redis.conf到redis01下

 

编辑redis.conf

     配置文件中还需要把cluster-enabled yes前的注释去掉。

 

    如果6个节点都安装在同一台服务器,需要把端口号改掉,装在6台机器上则不需要,因为ip不同

 

复制redis01

 

然后修改其他5个的端口,这里从7001到7006

完成之后启动,6个在同一台机器上,可以建立一个批处理文件,

  在里面添加内容

完了之后还有修改权限,因为此文件并不是可执行文件

注意要修改redis.conf一处内容,把no修改为yes,6台机器都要改

最后启动:

查看

进入redis的安装目录,在进入src目录,

将此文件复制到redis-cluster下面

在此目录下输入搭建命令:

./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.206.132:7001 192.168.206.132:7002 192.168.206.132:7003 192.168.206.132:7004 192.168.206.132:7005 192.168.206.132:7006

完毕!哈哈哈,成功了!

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内容概要:本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现粒子群优化算法(PSO)优化极限学习机(ELM)进行时间序列预测的项目实例。项目背景指出,PSO通过模拟鸟群觅食行为进行全局优化,ELM则以其快速训练和强泛化能力著称,但对初始参数敏感。结合两者,PSO-ELM模型能显著提升时间序列预测的准确性。项目目标包括提高预测精度、降低训练时间、处理复杂非线性问题、增强模型稳定性和鲁棒性,并推动智能化预测技术的发展。面对数据质量问题、参数优化困难、计算资源消耗、模型过拟合及非线性特征等挑战,项目采取了数据预处理、PSO优化、并行计算、交叉验证等解决方案。项目特点在于高效的优化策略、快速的训练过程、强大的非线性拟合能力和广泛的适用性。; 适合人群:对时间序列预测感兴趣的研究人员、数据科学家以及有一定编程基础并希望深入了解机器学习优化算法的工程师。; 使用场景及目标:①金融市场预测,如股票走势预测;②气象预报,提高天气预测的准确性;③交通流量预测,优化交通管理;④能源需求预测,确保能源供应稳定;⑤医疗健康预测,辅助公共卫生决策。; 其他说明:文档提供了详细的模型架构描述和MATLAB代码示例,涵盖数据预处理、PSO优化、ELM训练及模型评估等关键步骤,帮助读者全面理解和实践PSO-ELM模型。
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