13、利用 Oozie 实现 Hadoop 工作流调度与管理

利用 Oozie 实现 Hadoop 工作流调度与管理

在 Hadoop 生态系统中,工作流的调度和管理至关重要。传统的调度器如 Capacity、Fair 等主要处理单个作业在一段时间内的资源分配,而对于作业之间的关系和依赖处理能力有限。Apache 的 Oozie 作为一款工作流管理器,能够很好地解决这一问题,它可以将相关作业作为工作流进行管理。

1. Oozie 简介

Oozie 是一款专为 Hadoop 设计的工作流调度器,它与许多 Hadoop 工具(如 Pig、Hive、MapReduce 和 Streaming)集成。Oozie 工作流以有向无环图(DAG)的形式定义,并以 XML 格式存储。

2. 安装 Oozie

在单个 CentOS 6 Linux 服务器 hc1nn 上安装 Oozie,具体步骤如下:
1. 安装 Oozie 客户端和服务器 :以 root 用户身份使用 Yum 包管理器进行安装。

[root@hc1nn conf]# yum install oozie
[root@hc1nn conf]# yum install oozie-client
  1. 配置 Oozie 使用 YARN :编辑 /etc/oozie/conf 目录下的 oozie-env.sh 文件。

                
【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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