hadoop生态的大体介绍

本文深入解析Hadoop生态圈,涵盖HDFS、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper、Mahout、Oozie/Azkaban、Sqoop及Flume等关键组件。详细介绍了从数据采集、预处理到导出、可视化、分析的全流程,以及流程调度工具的使用。

 

hadoop生态的大体介绍
重点组件:
HDFS:Hadoop 的分布式文件存储系统
MapReduce:Hadoop 的分布式程序运算框架,也可以叫做一种编程模型
Hive:基于 Hadoop 的类 SQL 数据仓库工具
HBase:基于 Hadoop 的列式分布式 NoSQL 数据库
ZooKeeper:分布式协调服务组件
Mahout:基于 MapReduce/Flink/Spark 等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie/Azkaban:工作流调度引擎
Sqoop:数据迁入迁出工具
Flume:日志采集工具

数据的处理流程:
hadoop生态的大体介绍
A、数据采集:定制开发采集程序,或使用开源框架 Flume 或者 LogStash
B、数据预处理:定制开发 MapReduce 程序运行于 Hadoop 集群,或者专门数据收集工具也能进行数据预处理
C、数据仓库技术:基于 Hadoop 之上的 Hive
D、数据导出:基于 Hadoop 的 Sqoop 数据导入导出工具
E、数据可视化:定制开发 web 程序或使用 Kettle 等产品
F、数据统计分析:Hadoop 中的 MapReduce 或者基于 Hadoop 的 Hive,或者 Spark,Flink
G、整个过程的流程调度:Hadoop 生态圈中的 Oozie/Azkaban 工具或其他类似开源产品

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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