hadoop 问题归结

最新推荐文章于 2025-08-07 01:41:49 发布
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本文介绍了解决HDFS datanode节点在format后无法启动的问题。问题出现的原因是name和data目录中的clusterID不一致。文中提供了一个简单的解决方法：通过更新data目录下的clusterID使其与name目录保持一致来修复该问题。
1、datanode节点在formet之后无法启动，是因为name和data两者的clusterID不一致。解决方式:将name/current/VERSION中的clusterID覆盖到data的clusterID中，重启hdfs。
[Hadoop]Hadoop YARN的发展史与详细解析
SmartSi
11-08 1494
带有 MapReduce 的 Apache Hadoop 是分布式数据处理的骨干力量。借助其独特的横向扩展物理集群架构和由 Google 最初开发的精细处理框架，Hadoop 在大数据处理的全新领域迎来了爆炸式增长。Hadoop 还开发了一个丰富多样的应用程序生态系统，包括 Apache Pig（一种强大的脚本语言）和 Apache Hive（一个具有类似 SQL 界面的数据仓库解决方案）。不幸的
Hadoop 在大数据领域的高并发处理解决方案
移动开发前沿的博客
10-14 300
本分析深入探讨Hadoop生态系统在高并发处理场景下的核心挑战与创新解决方案。通过从理论基础到实践部署的全方位剖析，揭示Hadoop如何从批处理为主的传统架构演变为支持高并发工作负载的现代数据处理平台。内容涵盖分布式系统并发理论、HDFS与MapReduce的并发瓶颈分析、YARN资源管理器的调度策略优化、以及与Spark等计算框架的协同机制。特别提供企业级高并发架构设计模式、性能调优方法论和真实案例研究，为处理每秒数千任务、PB级数据的高并发场景提供系统性解决方案。资源管理挑战。
手机流量分析——Hadoop实现
m0_70276855的博客
06-05 1291
统计每个手机号上行流量和、下行流量和、总流量和（上行流量和+下行流量和）,并且：将统计结果按照手机号的前缀进行区分，并输出到不同的输出文件中去。在该目录下使用hadoop调用该包，通过数据源文件，求出每个手机号的总上行流量、下行流量、总流量。(2) 根据(1)的手机号流量汇总结果再按照题目要求将不同的手机号进行分组输出到不同的文件中。(1) 通过数据源文件，首先求出每个手机号的总上行流量、下行流量、总流量。根据(1)的手机号流量汇总结果再按照不同的手机号进行分组输出到不同的文件中。
hadoop手机流量日志分析
m0_64746195的博客
06-18 640
​ 继承org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner类，"13"开头的手机号交给第一个ReduceTask任务处理，最终输出到0号分区，"15"开头的手机号交给第二个ReduceTask任务处理，最终输出到1号分区，其余手机号交给第三个ReduceTask任务处理，最终输出到2号分区。​ 统计每个手机号上行流量和、下行流量和、总流量和（上行流量和+下行流量和）,并且：将统计结果按照手机号的前缀进行区分，并输出到不同的输出文件中去。
【Hadoop--手机流量分析】
m0_66301161的博客
06-05 514
实习日记2024.6.5 Hadoop--手机流量分析。
Kettle 构建 Hadoop ETL 实践（一）：ETL 与 Kettle
wzy0623的专栏
08-13 9752
ETL 基础、ETL 工具、Kettle 简介
Hadoop背后的数学问题
Hmily1988的专栏
05-05 1001
The mathematics behind Hadoop-based systems 我希望一年前就知道这些。现在，用一些简单的数学公式就可以表述这些了。 §  为什么当处理能力加倍的时候工作流时间没有加倍？ §  为什么10%的任务失败率能导致我的运行时间增长300%？ §  为什么优化工作流的30%可以导致任务运行时间减少80%? §  集群里应该有多少机器来达
Hadoop,HDFS原理入门
TH_lsq的博客
09-21 1050
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200921094646195.png#pic_center) Hadoop概述 - Apache Hadoop官方定义是：Hadoop项目是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。 Hadoop的设计规模从单一服务器到数千台机器，每个都提供本地计算和存储，框架本身提供计算机集群高可用的服务而不是依靠硬件来提供高可用性。 Hadoop是一个基础框架，允许用简...
Hadoop Yarn 三种资源调度器详解使用
weixin_42728895的博客
04-10 451
1、调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，FairS cheduler。 FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。 FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调...
hadoop实现文档倒排
木筱雪的专栏
11-01 679
可以参考这篇博客，写的非常详细，但是本人在写的时候，还是遇到了一下问题，如下： 多写这个链接的作者： https://zhidao.baidu.com/question/331122909420488445.html很多类在mapred和mapreduce中分别都有定义，其中mapred是老的API 而mapreduce是新的API： public class MyJob extends C
Hadoop与云计算：AWS EMR实战部署全攻略
大数据洞察的博客
08-07 457
本指南深入解析Hadoop分布式计算框架与AWS云服务的融合架构，提供AWS EMR（Elastic MapReduce）的企业级部署方法论。从基础理论到高级实践，系统阐述EMR集群的规划设计、自动化部署、性能调优、成本控制及安全合规全流程。通过真实案例展示多场景应用实现，揭示Hadoop在云环境中的架构转型与技术演进路径，为企业构建弹性、高效、安全的大数据处理平台提供端到端解决方案。
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
【计算机视觉】基于YOLOv5的博物馆展品识别系统设计：融合UI界面的智能导览与管理方案
01-03
内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型与UI界面相结合的博物馆智能展品检测系统，旨在实现展品的自动识别与信息交互。系统利用YOLOv5的高效目标检测能力，结合自定义或公共数据集进行模型训练，并通过数据增强提升泛化性能。文章详细阐述了从环境搭建、数据准备、模型训练与优化到UI界面设计的完整流程，最终实现一个可部署的图形化识别系统，支持图像加载、实时检测和结果展示等功能。该系统有助于提升博物馆的管理效率、展品安全及游客参观体验。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识的学生、研究人员及AI应用开发者，尤其适合从事计算机视觉或智慧文旅项目的技术人员； 使用场景及目标：①用于博物馆智能导览系统开发，实现展品自动识别与信息推送；②辅助馆藏管理，实时监控展品位置与状态；③作为教学案例，学习YOLOv5模型训练与GUI集成方法； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与飞书资料，动手实践模型训练与界面部署过程，重点关注数据集构建、参数调优与系统测试环节，以深入掌握智能识别系统的全流程开发。
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