Hadoop学习笔记

[b][size=x-large]Hadoop介绍[/size][/b]

Hadoop是Google云计算框架的开源实现,是一个分布式存储和分布式计算的框架,主要包括HDFS和MapReduce的实现。

[b][size=large] HDFS[/size][/b]

HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,其中NameNode相当于系统的元数据存放地,它是Hadoop系统的神经中枢,而多个DataNode存储数据。

[b][size=large]MapReduce:分布式计算[/size][/b]

一个调用客户端由一个JobTracker代表,它将一个任务划分为多个子任务,每个子任务分别由一个TaskTracker负责。TaskTracker和DataNode在一起,本地数据本地计算。


[b][size=x-large]Hadoop的子项目[/size][/b]

[b][size=large]Avro™[/size][/b]

A data serialization system.


[b][size=large]Cassandra™:[/size][/b]

A scalable multi-master database with no single points of failure.

[b][size=large]Chukwa™: [/size][/b]

A data collection system for managing large distributed systems.

[b][size=large]HBase™:[/size][/b]

A scalable, distributed database that supports structured data storage for large tables.

[b][size=large]Hive™: [/size][/b]

A data warehouse infrastructure that provides data summarization and ad hoc querying.

[b][size=large]Mahout™: [/size][/b]

A Scalable machine learning and data mining library.

[b][size=large]Pig™: [/size][/b]

A high-level data-flow language and execution framework for parallel computation.

[b][size=large]ZooKeeper™:[/size][/b]

A high-performance coordination service for distributed applications.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值