15、Bigtable 克隆数据库的管理与企业应用

Bigtable 克隆数据库的管理与企业应用

1. 数据管理

数据写入数据库后,需要高效管理并确保其处于一致、可预知的状态。同时,随着数据在集群中的重新平衡需求,还需改变存储结构。以下是管理 Bigtable 克隆数据库中数据的几种技术:
- 数据锁定 :行锁定意味着当一个进程正在访问某条记录时,其他进程无法访问该记录的任何字段。对于可能被更新的记录,行锁定是一个合适的特性。例如,当两个客户端同时尝试更新信息时,如果没有行锁定,一个客户端成功写入的信息可能会在下次读取前被另一个进程立即覆盖。在这种情况下,读取 - 修改 - 更新(RMU)序列很有帮助,该过程要求数据库在第一次编辑过程完成之前锁定整行进行编辑。不过,如果需要更新或创建一行,但应用程序还不知道该行是否已经存在,操作会比较棘手。好消息是,像 HBase 这样的数据库允许对任何行键进行锁定,包括那些尚未存在的行键。
- 使用表片 :表片服务器是 Bigtable 集群中的服务器,可管理一个或多个表片。HBase 称其为 HRegionServers,用于存储属于表的特定子集的行数据,这些子集按行键值判断是连续的行。典型的表片服务器可以存储 10 到 1000 个表片,而这些表片又包含特定表中的若干行。因此,表片为单个数据库中的单个表保存一组记录(在 Bigtable 中称为行)。表片由特定的表片服务器管理,如果该服务器出现故障,会分配另一个表片服务器来管理该表片的数据,所以表片是 Bigtable 中的持久化单元。不同的 Bigtable 克隆版本对此机制有不同的名称,例如 HBase 支持每个区域服务器有多个区域,每个区域有多个存储。
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内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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