Hbase简单介绍与安装

 

需要对大数据进行随机,实时读写访问时,请使用Apache Hbase。该项目的目标是托管非常大的表。
开源的,分布式的,版本化的非关系数据库,模仿google的Bigtable.
Just as Bigtable leverages the distributed data storage provided by the Google File System,
Apache HBase provides Bigtable-like capabilities on top of Hadoop and HDFS.


        2006-google发表了bigtable的白皮书
        2006-开始开发hbase
        2008-hbase正式成为apache的子项目
        2010-正式成为apache的顶级项目


Hbase架构
    http://www.cnblogs.com/csyuan/p/6543018.html

Hbase集群安装部署    
    集群配置
        zk集群3台
        hadoop集群3台
        hbase集群3台

    1、上传
    2、解压
    3、修改配置文件
        hbase-env.sh
        JAVA_HOME=
        ZK=

        hbase-site.xml
        加入配置信息

        regionservers
        加入葱节点

    4、解决以来问题
        把相关版本的zookeeper和hadoop的依赖包导入到hbase/lib下

        软连接hadoop配置
        ln -s /Library/hadoop/core-site.sml    /hbase/conf
        ln -s /Library/hadoop/hdfs-site.sml /hbase/conf

    5、启动
    单节点:    bin/start-daemon start master
            bin/start-daemon start regionserver
    全启动:    bin/start-hbase start

    6、以界面
    http://bigdata:10610

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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