Storm集群搭建

本文详细介绍如何在集群中安装和配置Apache Storm,包括解压软件包、设置配置文件storm.yaml、分发软件到各节点及环境变量配置等步骤,并最终启动Nimbus、Supervisor和服务UI。
Storm集群安装部署

cd /export/servers/software/

tar -zxvf apache-storm-1.1.1.tar.gz -C ../servers/

cd /export/servers/

mv apache-storm-1.1.1 storm

cd /export/servers/storm/conf

rm storm.yaml
touch storm.yaml
vi storm.yaml

----copy it,can not input
storm.zookeeper.servers:
     - "node01"
     - "node02"
     - "node03"
nimbus.seeds: ["node01", "node02", "ndoe03"]
storm.local.dir: "/export/data/storm" -------mkdir /export/data/storm
supervisor.slots.ports:
    - 6700
    - 6701
    - 6702
    - 6703
-
scp -r storm node02:/export/servers/
scp -r storm node03:/export/servers/
-
vi /etc/profile
export STORM_HOME=/export/servers/storm
export PATH=$PATH:$STORM_HOME/bin
-
node01 bin/storm nimbus
node02 bin/storm supervisor
node03 bin/storm ui
查看任务页面:node03:8080
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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