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简单来说，Ambari 是一个用于管理 Hadoop 集群的工具。如果把 Hadoop 集群看成一栋拥有很多房间的大别墅，那么：Hadoop 集群 = 别墅各种服务(HDFS、YARN、HBase) = 房间里的设备Ambari = 装修队长以前如果要部署 Hadoop 集群，需要登录每一台服务器安装软件、修改配置文件、启动服务。服务器数量少还好，如果有几十台甚至上百台服务器，那么工作量会非常大。
CNN（卷积神经网络）：擅长捕捉数据中的局部特征。就拿图像数据来说，CNN的卷积层能通过卷积核在图像上滑动，提取诸如边缘、纹理等局部信息。在咱们的数据回归预测里，它同样能挖掘多变量数据中的局部模式。% 构建简单的CNN层layers = [这段代码构建了一个简单的CNN层结构，定义了卷积核大小为3x3，输出16个特征图，Padding设为same保证卷积后尺寸不变，reluLayer添加激活函数，
智慧物业多端全开源，支持二开一、项目架构技术说明基于SpringCloud微服务、分布式架构，更易扩展；项目前后端分离，后端使用JAVA，前端VUE，Uni-app框架；MySQL、Redis多种数据存储方式，只为更快；ActiveMq订阅消息队列，让订单更快流转。二、项目应用多端管理系统后端，小区管理系统前端，小区管理系统业主手机版、小区管理系统物业手机版，适用小程序，对接公众号。三、项目系统构
本文详细介绍了Ambari平台元数据库及server服务迁移的全过程，同时提供了完整的配置修改命令和注意事项，为Ambari平台数据库迁移提供了标准化操作指南。
想不想快速拥有大数据环境?如何才能一键安装？傻瓜式引导？这里就有你想要的，我们可以使用hortonworks出品的sandbox-hdp来搭建，它是建立在docker环境之上的集群，很轻易的主可以把环境搭建起来。使用方法这里我会使用HDP的最新版本3.0.1作为演示,包含的组件版本如下组件版本HDFS3.1.1YARN3.1.1MapReduce2...
本文以图文并茂的方式，旨在说明如何在自己的虚拟机上搭建hadoop集群环境，由于环境不同仅供大家参考！一、机器环境详细说明：虚拟机：VirtualBox5.1.28linux系统：centos6.9jdk：Java HotSpot(TM) 64-Bit 1.8.0_152数据库：MySQL5.1ambari：ambari2.5.0.3hdp：hdp2.5.3节点数：...
ambari离线安装以及hadoop集群搭建详细过程
简介：在两台服务器（一台为ubuntu14.04，另一台为redhat 6）上通过ambari搭建hadoop环境，并启用spark。 打算将ubuntu作为server，redhat 6作为client。1. 实现两台服务器的互相无密登陆ubuntu的ip为10.20.31.202，主机名（hostname）为server204，全限定域名FQDN为server204red
http://www.toxingwang.com/hadoop/hadoop-hadoop/2510.html
然后，点击【新增】，选择从管理端备份到客户端，还是从客户端备份到管理端，默认是从管理端备份到客户端，选择当前的备份路径、传输地址、线程、传输密码等等，以及设置备份时间。第三步，在另一个设备上打开客户端，同样地，点【新增】，把管理端的传输地址、传输密码，复制粘贴到客户端的传输地址、传输密码这里。第四步，设置储存路径，就是备份的放到那里，然后选择备份几次，可按需选择，注意要根据磁盘大小去设置，最后点击
Ambari集成Spark3教程引言作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供关于如何在Ambari中集成Spark3的详细步骤。Ambari是一个用于管理、监控和配置Hadoop集群的工具，而Spark3是用于大数据处理和分析的强大工具。通过本教程，你将学会如何将Spark3集成到Ambari中，使其更加强大和灵活。整...
对于使用PySpark处理普通数据和做大数据分析的两种情景的两种不同的环境搭建的详细步骤，保姆级教学
文章目录Ambari-2.7.5.0 + HDP-3.1.5.0网盘地址Ambari-2.7.5.0 + HDP-3.1.5.0网盘地址如果过期，请留言，我会及时更新链接...
02月26日 使用ambari搭建spark连接外置hive.note目标使用amabri 搭建hive 和spark后，hive建立外部表，使用sparksql连接hive元数据（mysql）。步骤1、先将安装好的spark conf目录下生成的hive-site.xml重命名备份（其实用不到）[root@mycentos703 conf]# cd /usr/hdp/3.1.0.0-78/spa
现象：Ambari 安装了 Spark 和 hive ，但集成未成功。spark sql创建的表hive看不到，hive创建的表 spark看不到解决：登录 Ambari 界面，到 Spark 组件修改配置。1）Advanced spark2-defaults 的 spark.sql.warehouse.dir 值/apps/spark/warehouse 改为 /warehouse/tables
一、前言很多小伙伴也都知道，最近一直在做 Ambari 集成自定义服务的教学笔记和视频。之前在准备 Ambari 环境的时候，考虑到有朋友会在 Ambari 安装部署时遇到问题，所以贴心的我呢，就在搭建 Ambari 环境的时候，把这个视频录制好了，总共时长共 87 分钟，将近1个半小时，附带移除 SmartSense 服务及 FAQ 。也提前介绍一下搭建好的 Ambari 相关版本信息：...
Ansys maxwell 变压器学习资料1.全部基础功能的操作教学以及模型文件包含静态场，涡流场，瞬态场，静电场等。2. 以正激变压器及平面pcb变压器为例，对变压器进行参数设计，结构设计，电性仿真，并带模型文件。3.Maxwell和Simplorer联合仿真——移相全桥变换器中开关变压器的仿真。
PFC-LLC谐振开关电源设计方案整套学习资料程序+仿真+硬件软件说明报告+原理图+计算书等等注：该方案性价比很高，一套资料下来可以自己做个实物验证，要想看细节可以咨询我，我给你看资料的详细展示视频01.电路原理图：使用AD绘制，附带BOM表02.基于DSP28034编写的程序：PFC和LLC闭环程序，注释非常详细03.仿真模型：从开环到闭环的仿真都有，参数都是设计出来的，仿真验证04.硬件计算书
发动机逆模型 逆发动机模型根据发动机模型MAP图数据，得到发动机逆模型以carsim 150kw的发动机为例逆纵向动力学模型 逆发动机模型 自适应巡航 ACC红色*是原始数据点线性插值在汽车工程的奇妙世界里，发动机逆模型是一个极具魅力且实用的领域。今天咱们就以 carsim 中 150kw 的发动机为例，唠唠这发动机逆模型是咋回事儿，以及它和逆纵向动力学模型、自适应巡航（ACC）之间千丝万缕的联系
本文介绍一套面向“双碳”目标的综合能源系统（Integrated Energy System, IES）低碳经济调度模型，其核心创新在于将电转气（Power-to-Gas, P2G）与碳捕集与封存（Carbon Capture and Storage, CCS）技术深度耦合，并引入阶梯式碳交易成本机制，以实现系统在满足电、热负荷需求的同时，兼顾运行经济性与碳排放控制。该系统基于 MATLAB 平台
EKF扩展卡尔曼滤波算法做电池SOC估计，在Simulink环境下对电池进行建模，包括：1.电池模型2.电池容量校正与温度补偿3.电流效率采用m脚本编写EKF扩展卡尔曼滤波算法，在Simulink模型运行时调用m脚本计算SOC，通过仿真结果可以看出，估算的精度很高，最大误差小于0.4%在电池管理系统（BMS）中，准确估计电池的荷电状态（SOC）至关重要。本文将介绍如何利用EKF扩展卡尔曼滤波算法在
基于深度强化学习的微网P2P能源研究摘要：代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源研究，具体为采用PPO算法以及DDPG算法对P2P能源模型进行仿真验证，代码对应的是三篇文献，内容分别为基于深度强化学习微网控制研究，多种深度强化学习优化效果对比，以及微网实施P2P经济效益评估复现结果非常良好，结果图展示如下：基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究一、项目定位----------
新手不用找专业标注工具，直接用MATLAB自带的roipoly或者更简单的ginput，先选几个黄化点，几个健康绿点，几个背景点，然后用区域生长？今天搞点接地气的：拿基于MATLAB的这套“组合拳”处理点树叶黄化照片，新手友好但也能练全给定的模块——别小看这些看起来老套的算法，小场景下组合好了比瞎跑大模型省资源还快得多，比如我刚才随便调调，番茄树黄化叶的分割正确率（指黄化区域和真实标注的IOU或者
先说说最带劲的部分——那个动态加权的预处理，工程师们居然想到用角速度来修正加速度计的误差，这操作就像给喝醉的传感器醒酒。有意思的是模型里没按套路用常规平均，而是搞了个动态窗口——车速变化率越大，窗口缩得越小，这招对付急加速时的信号毛刺效果拔群。项目组在路试时发现，同样的坡度，不同车辆的加速度计输出能差3%。一、信号预处理，包括对惯性传感器获得的原始加速度信号的低通滤波和从CAN线获得的车速信号的差
灰狼优化算法是一种受灰狼群体捕食行为启发的元启发式优化算法。在 GWO 中，灰狼群体被分为四个等级：α、β、δ 和 ω。α 狼是领导者，负责决策；β 和 δ 狼协助 α 狼进行决策；ω 狼则服从其他等级的狼。在搜索空间中，灰狼们通过互相协作来逼近猎物（最优解）。随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型。在构建随机森林时，从原始训练数据集中有放回地随机抽取样本构建每棵决策树，并且在每个节点分裂时，随
基于GWO算法（灰狼优化算法）解决柔性作业车间调度问题基于GWO算法（灰狼优化算法）解决柔性作业车间调度问题是一种优化算法的应用。柔性作业车间调度问题是指在柔性制造系统中，将一组任务分配给一组机器，并决定任务的执行顺序和时间，以最小化某个优化目标，如总完成时间、平均完成时间等。以下是基于GWO算法解决柔性作业车间调度问题的一般步骤：问题建模：将柔性作业车间调度问题转化为数学模型，定义目标函数和约束
车辆被控对象采用七自由度整车模型输出实际质心侧偏角和横摆角速度，二自由度模型输出理想质心侧偏角和横摆角速度。采用分层式直接横摆力矩控制，上层包括模型预测MPC，滑模控制SMC，PID控制，LQR控制。采用分层式直接横摆力矩控制，上层包括模型预测MPC，滑模控制SMC，PID控制，LQR控制。具有初始化文件，Simulink模型，控制器说明，有参考文献和七自由度整车建模说明文档。具有初始化文件，Si
Comsol两相流模型，高温下的金属（固体）熔化分解过程，考虑汽化和液化，水平集，相变模型在材料科学与热物理领域，研究高温下金属的熔化分解过程至关重要。借助Comsol这一强大的多物理场仿真软件，我们能够深入探究这一复杂现象，尤其是结合水平集与相变模型，考虑汽化和液化过程的模拟。
每一个 stack 版本在ambari 节点上都有对应的目录，里面存放着 hdp 各服务，像 hdfs、yarn、 mapreduce、 spark、hbase 这些，stack 版本高的， 服务相对多些。将自定义服务放到指定目录下，只需重启 ambari server 就能在添加服务界面加载出来的自定义服务，ambari 在安装自定义服务的过程中，会将 python 开发的自定义服务脚本分发到
本文介绍了Ranger Admin对接FreeIPA/LDAP认证时常见"Bad credentials"错误的排查方法。重点分析了两种典型错误模式：一是dnpattern拼错DN导致的绑定失败（日志显示"Failed to bind with any user DNs"），二是Base DN/SearchBase配置错误导致的搜索失败（日志显示"
ambari安装和常用报错，一些可适配的大数据组件
如果不想 Ambari 管理主机到机架信息，可以使用自定义到拓扑脚本。要做到这一点，必须创建自己的拓扑脚本管理分布脚本到所有主机。注意，也因为Ambari 不能访问到主机机架信息，Ambari Web 中的 heatmaps 不能显示机架。使用自定义脚本设置 Rack ID:步骤：① 浏览到 Services > HDFS > Configs② 修改 net.topology.script.fil
1、软件环境：OpenSUSE 13.1 x64MySQL 5.6.20 x642、采用RPM包安装MySQL 5.6.20[python] viewplain copy# rpm -ivh MySQL-server-5.6.20-1.sles11.x86_64.rpm # rpm -ivh MySQL
基于docker安装ambari+hdp环境，适用于测试环境；
本文介绍了Ambari 3.0.0与Free IPA统一认证体系集成时出现的用户同步问题。当Ranger Usersync服务启动后，Ranger Admin侧未出现FreeIPA的用户数据。通过分析日志发现，问题源于SSL证书配置错误，导致LDAP连接失败（错误提示"Unable to obtain keystore"）。日志显示系统尝试从指定路径获取信任库文件失败，最终抛出
实测下来，完整模型在冰箱识别任务上F1-score比纯CNN高18.7%，但训练时间多了3倍。最后说个坑：REDD里微波炉和电炉的功率特征容易混淆，建议在预处理时加入电压谐波特征。今天咱们拿REDD数据集开刀，手把手搞个能打的组合模型，顺便拆开看看各个模块的真实作用。基于自注意力机制与粒子群算法优化的CNN-LSTM模型实现负荷分解(1DCNN-LSTM-attention-PSO)可自行删除cn
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现象：Ats-hbase 作为 yarn 的一个服务已正常起来。但一直存在告警The HBase application reported a 'STARTED' state in 1.773s原因：未知解决：1，su - yarn-ats2，yarn app -destroy ats-hbase3，hadoop fs -rm -R /user/yarn-ats/3.1.4.0-315/*（备注：
本文分析了在安装FreeIPA客户端后，Ambari组件安装阶段出现权限异常的根本原因及解决方案。主要发现默认UMASK值077导致文件权限过严（目录700/文件600），影响多用户协作访问。通过修改/etc/login.defs中的UMASK为022，并重启相关服务（sshd、ambari-server/agent）即可修复。文章详细说明了问题现象、根因排查方法和标准修复步骤，强调必须创建新会话
ansible 自动化安装ambari
基于Ambari构建大数据平台
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