HA 概述 1)所谓 HA(high available),即高可用(7*24 小时不中断服务)。 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制: HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA。 3)Hadoop2.0 之前,在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障(SPOF)。 4)NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群 NameNode 机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode 机器需要升级,包括软件、硬件升级,此时集群也将无法使用 HDFS HA 功能通过配置 Active/Standby 两个 nameNodes 实现在集群中对 NameNode 的 热备来解决上述问题。如果出现故障,如机器崩溃或机器需要升级维护,这时可通过此种方 式将 NameNode 很快的切换到另外一台机器。 HDFS-HA 工作机制 1)通过双 namenode 消除单点故障
2025-06-04 03:46:53 18KB hdfs 日志文件 zookeeper linux
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山东大学数据结构与算法课程设计实验2外排序实验报告(配图,配代码,详细解释,时间复杂度分析) 含数据结构与算法描述(整体思路描述,所需要的数据结构与算法)测试结果(测试输入,测试输出)实现源代码(本实验的全部源程序代码,程序风格清晰易理解,有充分的注释) 问题描述: 应用竞赛树结构模拟实现外排序。 基本要求: (1)设计并实现最小输者树结构ADT,ADT中应包括初始化、返回赢者,重构等基本操作。 (2)应用最小输者树设计实现外排序,外部排序中的生成最初归并串以及K路归并都应用竞赛树结构实现; (3)随机创建一个较长的文件作为外排序的初始数据;设置归并路数以及缓冲区的大小;获得外排序的访问磁盘的次数并进行分析。可采用小文件来模拟磁盘块。
2025-04-09 16:54:17 124KB 山东大学 数据结构与算法 课程设计
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"德国mk代码详细分析" 本文将详细分析德国mk代码,介绍德国mk代码中的姿态检测算法、控制算法等知识点,并与卡尔曼滤波进行比较。 一、姿态检测算法 德国mk代码中的姿态检测算法主要包括两部分:实时融合和长期融合。实时融合每一次算法周期都要执行,而长期融合每256个检测周期执行一次。 实时融合: 1. 将陀螺仪积分和加速度计滤波后的值做差; 2. 按照情况对差值进行衰减,并作限幅处理; 3. 将衰减值加入到角度中。 长期融合: 1. 将陀螺仪积分的积分和加速度积分做差; 2. 将上面两个值进行衰减,得到估计的陀螺仪漂移; 3. 对使考虑了陀螺仪漂移和不考虑陀螺仪漂移得到的角度做差,如果这两个值较大,说明陀螺仪在前段时间内测到的角速率不够准确,需要对差值误差(也就是陀螺仪中立点)进行修正,修正幅度和差值有关。 二、控制算法 德国mk代码中的控制算法的核心是对角速度做 PI 计算,P 的作用是使四轴能够产生对于外界干扰的抵抗力矩,I 的作用是让四轴产生一个与角度成正比的抵抗力。 1. 只有 P 的作用,将四轴拿在手上就会发现,四轴能够抵抗外界的干扰力矩的作用,但是如果用手将四轴扳过一个角度,则四轴无法自己回到水平的角度位置,这就需要 I 的调节作用。 2. 对角速度做 I(积分)预算实际得到的就是角度,德国人四轴里面用的也是角度值,如果四轴有一个倾斜角度,那么四轴就会自己进行调整,直到四轴的倾角为零,它所产生的抵抗力是与角度成正比的,但是,如果只有 I 的作用,会使四轴迅速产生振荡,因此,必须将 P 和 I 结合起来一起使用,这时候基本上就会得到德国四轴的效果了。 三、与卡尔曼滤波的比较 卡尔曼滤波是一种线性系统的最优估计滤波方法。对于本系统而言,使用卡尔曼滤波的作用是通过对系统状态量的估计,和通过加速度计测量值对系统状态进行验证,从而得到该系统的最优状态量,并实时更新系统的各参数(矩阵),而最重要的一点,改滤波器能够对陀螺仪的常值漂移进行估计,从而保证速率环的正常运行,并在加速度计敏感到各种有害加速度的时候,使姿态检测更加准确。 然而,卡尔曼滤波器能否工作在最优状态很大程度上取决于系统模型的准确性,模型参数的标定和系统参数的选取。然而,仅仅通过上位机观测而得到最优工作参数是不显示的,因为参数的修改会导致整个系统中很多地方发生改变,很难保证几个值都恰好为最优解,这需要扎实的理论知识,大量的测量数据和系统的仿真。 德国人的姿态检测部分是在尝试使用一种简单方法去解决复杂问题,他既没有使用传统的四元数法进行姿态检测,也么有使用卡尔曼滤波。他的计算量不比最简单的卡尔曼滤程序波程序的计算量小,但与卡尔曼滤波相比,更加直观,易于理解,参数调节也更加方便。 德国mk代码中的姿态检测算法和控制算法都是非常重要的知识点,对于四轴的稳定性和姿态检测的准确性至关重要。
2025-03-27 14:56:49 35KB 德国mk代码
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蒂森电梯故障代码详解 蒂森电梯作为全球知名的电梯制造商,其产品在世界各地广泛应用。当电梯出现故障时,为了能够迅速定位问题并进行维修,蒂森电梯配备了一套详细的故障代码系统。这篇文档将深入解析蒂森电梯的故障代码,帮助维修人员更有效地处理电梯故障。 1. 故障代码体系 蒂森电梯的故障代码通常由几位数字组成,每个数字对应不同的系统或组件。例如,0100至1400范围内的代码通常涉及电梯的控制系统或驱动装置,而15001至20000可能代表特定的教学或编程过程中的问题。这些代码帮助技术人员快速识别问题所在,缩短停机时间。 2. 故障代码与功能 - TCI/TCM故障:TCI(Thyssen Control Interface)和TCM(Thyssen Control Module)是蒂森电梯的控制系统,用于调节电梯的速度和运行状态。代码0100至1400涉及这些系统的常见故障,如电机控制、安全回路问题等。 - 教入功能:15001至15200的代码指的是电梯的程序输入和设置过程,包括参数调整和初始化操作。 - 存储地址:00001至00120的代码可能与电梯内部存储的参数或设定值相关,可能涉及故障存储或数据丢失问题。 - 门机系统:0100、1400和15001等代码与电梯门的操作有关,包括开门、关门异常,以及门机的故障诊断。 - 称重装置:1300、1400和15001等代码涉及电梯的负载检测,可能指示称重传感器故障或校准问题。 3. 使用诊断工具 蒂森电梯提供了一款名为THYSSEN AUFZÜGE诊断仪的工具,该设备可以帮助技术人员查询和处理16种不同的功能。通过程序选择轮,技术人员可以选定具体的功能号,如15001至20000的教入功能,或00001至00120的存储地址功能。七段数字显示屏会显示当前选择的功能,并通过发光二极管提供额外的信息指示。 4. 操作模式指示 文档中提到的“IS...检修运行”和“RS...应急电动运行”是电梯的不同运行模式。IS模式允许在无乘客的情况下进行维修操作,而RS模式则是在电源故障或其他紧急情况下,电梯通过应急电源运行。 蒂森电梯的故障代码系统是一个全面且详细的诊断工具,它结合专用的诊断仪,为维修人员提供了高效的问题解决手段。了解并掌握这些代码,对于确保电梯的安全运行和及时维修至关重要。在遇到电梯故障时,技术人员应参考相关手册和代码指南,以便快速准确地定位和修复问题。
2025-03-21 11:43:39 412KB
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结合原作者代码和文档,并基于自己的理解重新绘制的可读性更高更易理解的文档,并自己重写的项目代码,注释完整清晰。 代码可读性高,可直接使用
2023-11-17 17:14:04 47.63MB
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和我一样不善于界面美化的朋友们, 这次省事了, 给大家介绍一个插件, 两行代码就能做出漂亮的应用程序来 想知道更多,下下来试试吧,挺不错的
2023-10-04 19:05:57 4.67MB C# winform 皮肤引擎 皮肤素材
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使用pytorch写的mobilenet v2代码,详细注释,可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图,详细注释了神经网络的搭建过程
2023-09-10 20:02:26 8.06MB pytorch pytorch mobilenetv2
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文档包括:kaggle实战完整流程:数据集分割、预处理、模型搭建、模型参数保存、acc/loss可视化。 代码ipynb格式为每步运行结果,步骤更清晰。
2023-06-07 13:38:11 157.14MB 软件/插件 范文/模板/素材
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基于delphi的家庭财务管理系统: 本系统面向广大普通个人家庭使用,拥有收入/支出的录入、维护、统计、查询、报表和图表等功能。 主要功能: 1、用户管理:用户维护(用户添加/删除/修改密码)、用户分类(不同用户类型权限不同)。 2、数据维护:家庭收入/支出记录(录入、修改、删除);经手人员维护、支出分类维护、收入分类维护;数据表格式转换;数据备份与恢复。 3、查询功能:对支出和收入进行高级查询,可单一以某条件进行查询或将多个条件组合进行复杂查询;统计报表打印;数据图形表示; 4、其他功能:嵌入Windows记事本与计算器,方便用户不备之需。 运行数据库配置: 点击“控制面板”--“管理工具”--“数据源”--点击“添加”按钮, 选择“Microsoft Access Driver(*.mdb)”, 点“完成”。之后在数据源名中输入"szh",在数据库一栏中选择“源代码”文件夹中的financial.mdb,运行程序即可。 初始登陆名:admin 密码:admin 以上功能,诚实有效!!!亲测有效!!!亲测有效!!!
2023-05-14 22:01:03 1.29MB delphi 毕业设计 源代码 Delphi
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代码附数据集加载方式,文档包括案例完整流程:DNN/CNN结构设计、模型参数保存、断点续训、acc/loss可视化过程,最好一次epoch的模型参数保存。
2023-05-05 21:28:04 3.68MB 机器学习 手写数字识别 模式识别
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