5、Hadoop存储系统:NameNode高可用、ZooKeeper与HDFS快照详解

Hadoop存储系统:NameNode高可用、ZooKeeper与HDFS快照详解

1. HDFS基础操作与文件属性

在HDFS操作中,我们可以通过一些命令查看文件的详细信息。例如,注意文件属性和所有者之间的新列,这是文件的复制因子。执行以下命令可以查看文件的末尾内容:

$ hdfs dfs -tail testdir/testfile.txt
Hello world

大部分 dfs 子命令都很直观,大家可以多尝试。

2. 保护文件系统元数据

fsimage 文件对文件系统至关重要,其丢失会导致灾难性故障。在Hadoop 1中,NameNode是单点故障,最佳实践是配置NameNode将 fsimage edits 文件同步写入本地存储以及远程文件系统(通常是NFS)的至少一个其他位置。若NameNode发生故障,可使用此最新的文件系统元数据副本启动替换的NameNode,但该过程需要大量手动干预,且会导致集群在一段时间内完全不可用。

3. 辅助NameNode的作用

Hadoop 1中最容易引起误解的组件是辅助NameNode,很多人误以为它是某种备份或备用NameNode,但并非如此。辅助NameNode仅负责定期读取 fsimage edits 文件的最新版本,并应用未完成的编辑来创建新的最新 fsimage </

【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改进中。
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