dubbo之zookeeper安装

本文介绍ZooKeeper——一款开源的分布式应用程序协调服务,详细讲解了其功能、下载、安装及配置步骤,包括配置文件的编辑和启动命令。

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一:简介

ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是HadoopHbase的重要组件。它是一个伪分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

ZooKeeper包含一个简单的原语集,提供Java和C的接口。

二、下载

https://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/

三、安装

1、解压得到:zookeeper-3.4.6

2、进入G:\SoftWare\zookeeper\zookeeper-3.4.6\conf目录,将zoo_sample.cfg备份,重命名为zoo.cfg

3、在SoftWare目录新建data文件夹和log文件夹

4、编辑zoo.cfg文件

tickTime=2000 #
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=G:\\SoftWare\\zookeeper\\data
dataLogDir=G:\\SoftWare\\zoonkeeper\\log
clientPort=2181

#server.1=10.48.193.24:32888:33888
#server.2=10.48.193.24:33999:34444

(1)、tickTime:Zookeeper 服务器之间、或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每隔 tickTime 时间就会发送一个心跳。

(2)、dataDir:Zookeeper 保存数据的目录;默认情况下,Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。

(3)、dataLogDir:Zookeeper 保存日志文件的目录

(4)、clientPort:这个端口就是客户端连接Zookeeper 服务器的端口,Zookeeper 会监听这个端口,接受客户端的访问请求。

四、启动zookeeper

进入G:\SoftWare\zonkeeper\zookeeper-3.4.6\bin目录:输入命令:zkServer.cmd即可启动成功

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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