19、Hadoop 集群监控工具:Ganglia 与 Nagios 详解

Hadoop 集群监控工具:Ganglia 与 Nagios 详解

1. Hue 浏览器简介

Hue 浏览器提供了一个集成的用户界面,用于访问基于 Hadoop 的组件。其中,看起来像 “H” 的图标是 HBase 浏览器,通过它可以检查 HBase 表、确定其结构并操作数据,还能添加行或批量上传数据。最右侧的问号图标是 Hue 帮助选项,它涵盖了所有集成到 Hue 的 Hadoop 工具的有用主题,当使用 Hue 或其组件遇到问题时,可在帮助页面查找额外信息。不过,Hue 不提供系统级资源的底层监控,这就需要借助 Ganglia 和 Nagios 工具。

2. Ganglia 监控系统

Ganglia 是一个基于 BSD 许可发布的开源监控系统,专为分布式高性能系统的监控而设计。安装 Ganglia 后,可对基于 Hadoop 的集群进行监控,其官方网站为 ganglia.sourceforge.net。与 Hue 提供的单一基于 Web 的用户界面不同,Ganglia 提供真正的监控功能,例如可以设置基于图形的仪表板,显示 Hadoop 集群资源的状态。

2.1 安装 Ganglia

在 Centos Linux 上安装 Ganglia,需按以下步骤操作:
1. 安装 Epel 仓库 :确保在所有 Hadoop 集群节点上执行以下步骤,以支持 Ganglia 的安装。

[root@hc1nn ~]# cd /tmp ; mkdir epel ; cd epel
[root@hc1nn epel]# wge
【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。
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