4、HDFS 全面解析:接口、集群搭建与高级特性

HDFS 全面解析:接口、集群搭建与高级特性

1. HDFS 接口概述

HDFS 为文件系统用户提供了多种类型的接口,主要包括以下几种:
1. 文件系统 shell :提供各种类似 shell 的命令,可直接与 HDFS 数据交互,还能访问 HFTP、S3 等其他存储系统的数据。
2. Java API :最基础的 API,文件系统 shell 和其他多数接口内部都使用 Java API,许多运行在 HDFS 上的应用也会使用它。
3. WebHDFS :通过 NameNode 提供 HTTP REST API,支持所有文件系统操作,包括 Kerberos 认证。可通过设置 dfs.webhdfs.enabled=true 启用。
4. libhdfs :Hadoop 提供的 C 库,移植自 Java 文件系统接口,能访问任何类型的 Hadoop 文件系统,通过 Java 本地接口(JNI)调用用 Java 实现的文件系统客户端。不过,由于开发延迟,Java 客户端提供的部分 API 在 libhdfs 中未完全实现,Apache 项目分发的预构建二进制文件是 32 位的,若在其他平台使用,需自行构建。

2. 命令行接口和 Java API 的基本使用

2.1 命令行接口

命令行接口最初由 bin/hdfs 脚本提供,但已弃用,当前通过 bin/hadoop fs <args>

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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