NN HA 对于 Client 透明的实验

之前转载过一篇【伊利丹】写的NN HA实验记录,该博客描述了主备NN透明切换的过程,也就是说,当主NN挂掉后,自动将备NN切换为主NN了,Hadoop集群正常运行。

今天我继续做了一个实验,目的是实现NN的切换不会对Client端程序造成影响,即NN切换对Client透明。


首先,很重要的一点:

要保证core-site.xml中的

  1. <property>  
  2.     <name>fs.defaultFS</name>  
  3.     <value>hdfs://hadoop-cluster</value>   
  4. </property>
和hdfs-site.xml中的

  1. <property>  
  2.     <name>dfs.nameservices</name>  
  3.     <value>hadoop-cluster</value>  
  4. </property>
逻辑名称一定要一致


其次:

/etc/hosts文件中无需为hadoop-cluster指定IPhadoop-cluster只是一个逻辑名,当程序或者命令通过hadoop-cluster访问HDFS集群时,Hadoop会自动根据hdfs-site.xml的配置,去找到一个active的Namenode。

当然,hdfs-site.xml中的

  1. <property>  
  2.     <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.namenode1</name>  
  3.     <value>NODE001:8020</value>  
  4. </property>  
  5. <property>  
  6.     <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.namenode2</name>  
  7.     <value>NODE002:8020</value>  
  8. </property>
和/etc/hosts文件中的NODE001、NODE002是必须配置的,否则Hadoop再聪明也没法得知到底和哪个节点交互了。


最后就是Client了,

无论Namenode如何切换,都可以在任意Hadoop节点上正常执行命令  hadoop dfs -ls hdfs://hadoop-cluster/  ,或者在程序中,将HDFS目标地址指定为  hdfs://hadoop-cluster 即可正常运行程序。

关键在于,不通过IP地址或主备NN的主机名访问HDFS,而是通过HDFS的逻辑名访问。

这样的话,命令和程序的执行与当前Active的Namenode是哪个节点毫无关系,一切皆透明,感觉真爽!

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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