hadoop:基于Streaming实现的编译

本文介绍如何使用Makefile编译Hadoop Streaming中的WordcountMap.cpp和WordcountReduce.cpp两个C++程序,通过简单的步骤实现MapReduce任务。

Hadoop入门教程:基于Streaming实现的编译,在Streaming接口实现的程序中,用户的Map和Reduce都是单独的可执行程序,在上节实现中是使用C++实现的,包括Map程序WordcountMap.cpp,Reduce程序WordcountReduce.cpp。由于写Streaming程序不依赖于Hadoop的类库,因此可以像一般的C++程序一样进行编译,例如这里使用make进行编译,Makef?ile内容如下:

CXX = g++

CXXFLAGS = -g -Wall -O2

sMap = WordcountMap.cpp

sReduce = WordcountReduce.cpp

tMap = $(basename $(sMap))

tReduce = $(basename $(sReduce))

.PHONY : all

all : $(tMap) $(tReduce)

WordcountMap : WordcountMap.o

$(CXX) $< -o $@

WordcountReduce : WordcountReduce.o

$(CXX) $< -o $@

%.o : %.cpp

$(CXX) -c $< -o $@ $(CXXFLAGS)

PHONY : clean

clean :

-rm -rf $(tMap) $(tReduce) *.o

编写完Makef?ile之后直接使用make就可以进行编译了,这和一般的C++程序的编译没有任何区别。来源:CUUG官网

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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