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001用分布在两个地方的两台办公电脑开发一个项目,计划使用gitee同步代码。具体应该怎么操作?要使用Gitee同步代码,你可以按照以下步骤进行操作:在两台办公电脑上都安装Git客户端,并在Gitee上创建一个项目仓库。在其中一台办公电脑上,将项目初始化为一个本地仓库,并将其与Gitee仓库进行关联。在本地仓库中进行代码开发,并定期将更改推送到Gitee仓库。在另一台办公电脑上,克隆Gitee仓库
- [Deep Leaning] [Tutorial] Classification on MNIST Dataset
华北小龙虾
深度学习pytorchcnn
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- Leaning
诗亖
Everyday’sleaning継続する日々の勉強今天把泫雅的flowershower动作扒完了,明天继续练习之前学过的曲子,然后就是把泫雅的icecream也扒一下。
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LongLongName
1.leanv.斜靠;倾斜;屈身;依赖adj.瘦且健康的;精益的;萧条的;不景气的单词形态:第三人称单数:leans现在分词:leaning比较级:leaner最高级:leanest短语:leanonexamples:1)Heisleaningonthewallreadingabook!2)Theleaneconomyhascausedmanycompaniesdown.2.therapyn.治疗
- 群体学习Swarm Leaning学习笔记
Benbaobaos
人工智能区块链
群体学习笔记背景如今,在一些疾病的诊断领域,AI的准确率已经超过了医生。靠谱的诊断结果背后,是建立海量数据集上的机器学习。但实际上,可用于训练的医疗数据非常分散,想要把世界各地的数据都集合起来又会引发对数据所有权、隐私性、保密性、安全性的担忧,甚至数据垄断的威胁……常用的方法如联邦学习,可以解决上述的一些问题,但该模型的参数由“中央协调员”(centralcoordinator)处理,造成了“权力
- 【深度强化学习】深度Q网络DQN
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[深度强化学习]DQNDQN是将深度学习和强化学习结合起来而实现从感知到动作的端对端的全新算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网络q(s,a;θ),s∈S,a∈A来代替动作价值函数。DQN的算法流程:Q-leaning和DQN的区别与Q-Learning相比,DQN主要改进在以下三个方面:(1)DQN利用深度卷积网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)来逼近值函数
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AndrewNg’sCourseraMachineLeaning(ML)CourseNotesWeek1Author:Yu-ShihChenDecember20,201812:50AMIntro:本人目前是在加州上大学的大二生,对人工智能和数据科学有浓厚的兴趣所以在上学校的课的同时也喜欢上一些网课。主要目的是希望能够通过在这个平台上分享自己的笔记来达到自己更好的学习/复习效果所以notes可能会有
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https://www.emperinter.info/2020/08/05/change-leaning-rate-by-reducelronplateau-in-pytorch/缘由自己之前写过一个Pytorch学习率更新,其中感觉依据是否loss升高或降低的次数来动态更新学习率,感觉是个挺好玩的东西,自己弄了好久都设置错误,今天算是搞出来了!解析说明torch.optim.lr_schedu
- 独家思维导图!让你秒懂李宏毅2020深度学习(五)—— Tips for Deep Leaning & Why Deep?
程序媛小哨
深度学习神经网络人工智能机器学习深度学习
独家思维导图!让你秒懂李宏毅2020深度学习(五)——TipsforDeepLeaning&WhyDeep?系列文章传送门:独家思维导图!让你秒懂李宏毅2020机器学习(一)——Regression回归独家思维导图!让你秒懂李宏毅2020机器学习(二)——Classification分类独家思维导图!让你秒懂李宏毅2020深度学习(三)——深度学习基础(神经网络和反向传播部分)独家思维导图!让你秒
- 002-Q Leaning
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本学习笔记转自https://morvanzhou.github.io/什么是QLeaning行为准则我们做事情都会有一个自己的行为准则,比如小时候爸妈常说”不写完作业就不准看电视”.所以我们在写作业的这种状态下,好的行为就是继续写作业,直到写完它,我们还可以得到奖励,不好的行为就是没写完就跑去看电视了,被爸妈发现,后果很严重.小时候这种事情做多了,也就变成我们不可磨灭的记忆.这和我们要提到的Ql
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Aperact
DeepLearning
一般架构构建学习算法的一般架构,包括:初始化参数计算成本函数及其梯度使用优化算法(梯度下降)按照正确的顺序将上面的三个函数集合到一个主模型函数中。常用的包packageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporth5pyimportscipyfromPILimportImagefromscipyimportndimagefromlr_utils
- 搭配deep leaning 中物体检测定位的py-faster-rcnn环境
一呆飞仙
深度学习计算机视觉
在搭配该环境前,请确保自己已经搭建好cuda与caffe环境,如果没有请参考我之前的博客ubuntu14.04+cuda7.5安装官方步骤版与ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn7.5+anaconda+opencv2.4.9系统整合(2016.12.3)切入正题1.github中py-faster-rcnn地址为:https://github.com/rbgirshic
- Py_Deep leaning
恶熊比比
python深度学习keras
eg1:将手写数字的灰度图像(28像素*28像素)划分到10个类别中(0~9)数据集:MINST包含60000张训练图像和10000张测试图像1.加载数据集#加载Keras中的MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()#训练和
- DQN神经网络小结(Pytorch版)
Huterox
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文章目录前言是什么是RL什么是QN与Sarsa场景假设训练过程Q-Leaning名词与数据结构定义代码流程编码SARSA选择动作函数代码DQN神经网络流程预估“表”与实际“表”编码坑点环境修改运行代码运行效果前言阅读此篇文章你将懂得,什么是QN,什么是Sarsa。如何手动编写环境,你将知道什么是DQN。此篇文章也是参考了大量的资料最后总结出来的,同时这个也是我两天的小结。在开始之前我们需要介绍一下
- 初步认识机器学习(Machine Leaning)
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笔记学习机器学习python人工智能
一.概述1.人工智能>机器学习>深度学习|强化学习2.机器学习(ML:machineleaning):一门通过优化方法(线性回归、逻辑回归、决策树、向量机、贝叶斯模型等)挖掘数据中规律的学科。3.机器学习:输入==>函数==>输出,现在已知输入输出数据,由机器学习拟合出一个比较好的函数来符合输入输出4.机器学习的本质是统计模型训练,其主要工作是训练模型,也可以叫做拟合模型,即拟合数据是机器学习的主
- Chapter 1 Deep leaning of docker
charles_hahaha
1.Vethpair简单实验——实现两个命名空间互联创建veth-pairipnetnsaddcharles-netnsiplinkaddveth0typevethpeernameveth1iplinksetveth1netnscharles-netnsipaddradd192.168.1.2/24devveth0iplinksetdevveth0upipnetnsexeccharles-netn
- Python3 Web开发框架-Django学习笔记(二)创建应用程序
云一程
pythonweb开发学习心得,原创文章,转载请注明出处1.创建应用程序~/Desktop/python/leaning_logᐅsourcell_env/bin/activate(ll_env)~/Desktop/python/leaning_logᐅpythonmanage.pystartapplearning_logs(ll_env)~/Desktop/python/leaning_logᐅ
- Leaning word 6.15
KittyKnight
已经有好多天放的都是情感问题了,这么下去感觉可以做卢汉热线了。今天选的文章呢,风格与之前确实很不相同,是解释某个专业领域里面习惯的小文章。依然不是很长vouch[vaʊtʃ]这个单词感觉上应该是比较较响当当的,意思是担保,保证的意思。比如小时候办公交车月票的时候,你得有介绍信,这个介绍信就起到了vouch的作用,让你用的上月票。vouch有及物与不及物两种形态。作为及物动词,有用...做担保的意思
- MAML原理讲解和代码实现
热血厨师长
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Model-AgnosticMeta-Learning-MAML一、相关概念:1、meta-leaningmeta-leaning指的是元学习,元学习是深度学习的一个分支,一个好的元模型(meta-learner)应该具备对新的、少量的数据做出快速而准确的学习。通俗的来讲,对于人来说,给几张橘猫的图片让看一下,再给你几张没见过的英短猫图片,你一定能很快识别出来都是猫。但是对于神经网络来说,并非如此
- pinpoint原理 APM应用性能管理 性能损失
千里小马
工具使用
目前中文文档较少,github上有中文翻译:https://github.com/naver/pinpoint/wiki#video-clipshttps://www.gitbook.com/book/skyao/leaning-pinpoint/details点击右上方pdf下载,其中有很好的中文翻译笔者注:如何实现追踪?答:RPC靠字节码增强,增加追踪id性能损耗是否很大?答:官网上说损耗在百
- 三.数据库(leaning)
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二.后端开发_基础
mysql/oracle1.数据库基本语法2.安装和常见问题3.navicate和plsql4.游标/存储过程/函数/触发器/事务管理5.数据库性能优化6.jdbc操作数据库7.数据库连接池实现原理
- 一.工具汇总(leaning)
码老师
三.高级工具
1.软件工程:StartUML/RationalPose/MindManageer2.Maven3.版本管理:svn,git
- 四.javaWeb开发知识(leaning)
码老师
二.后端开发_基础
1.javaWeb概述:http,xml2.servlet3.jsp4.javaweb应用实现基础知识XMLDOMSAX解析反射技术三层架构MVC框架分页,ajax技术事件监听机制过滤器报表插件日志log4jjunit
- Python爬虫实战(一)疫情数据
Panda325
Python爬虫python正则表达式
github地址:https://github.com/ZhengLin-Li/leaning-spider-COVID19Situation1.BeautifulSoup的find方法#forexamplesoup.find('a')#根据标签名查找soup.find(id='link1')#根据属性查找soup.find(attrs={'id':'link1'})#根据属性查找soup.fin
- [unity learning] RPG Leaning(六)
Luohehehe
unityRPGGameunity
[unitylearning]RPGLeaning(六)写这个文章的目的就是为了初学unity,然后更好的掌握unity中的内容【主要是代码】学习unity的途径是Brackeys的教程;接上篇:unitylearningRPGLeaning(五).目的1、需要将物体装备到player身上;2、对于palyer以及物体的模型重新导入和优化;3、把Equipment改变格式调到界面上一、将物体装备到
- DQN(Deep Q-Learning)
今生唯尔
ReinforcementLearning
文章目录DQNDQN的架构DQN的算法DQNq-learning存在一个问题,真实情况的state可能无穷多,这样q-table就会无限大,解决这个问题的办法是通过神经网络实现q-table。输入state,输出不同action的q-value。q-leaning的执行过程:输出state,根据Q-Table输出不同action的q-value,根据探索利用策略,获取当前状态下采取的动作a.DQN
- 强化学习Q-leaning算法之走迷宫
xckkcxxck
强化学习
来自于莫凡大神的强化学习教程,今天学习了走迷宫的小例子。网站网址是:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-2-A-q-learning/代码如下,一些地方我做了注释:分三个文件1.maze_env.py用thinker实现了迷宫的布局#!/usr/bin/python3#-*
- Leaning the Model Update for Siamese Trackers 【论文笔记】
M-C100
目标跟踪
写前bb最近在一直纠结Siamrpn的复现,由于对RPN网络和目标框回归的过程不是很了解,希望这周能搞清楚并且复现出来吧。看到公众号有推送ICCV2019的论文集,瞅了眼发现这篇文章名字异常显眼,立马下下来看起来!搜了下网上好像已经有相关的阅读笔记(还是我看的晚一点),我也挤挤时间Markdown一下啦。Abstract目前,现有的更新模板策略一般是线性组合先前的几帧,这样会导致随着时间的推移,信
- pinpoint源码分析--第一节 安装与说明
EverThinks
pinpoint源码分析
先安装pinpoint与了解分布式跟踪系统,才能更好的理解pinpoint参考如下链接:Pinpoint开源github地址,https://github.com/naver/pinpointPinpoint使用手册(中文),https://skyao.gitbooks.io/leaning-pinpoint/content/installation/quickstart.htmlApplicat
- gym中toy text——Q-learning实现
绿竹巷人
强化学习
描述使用Q-leaning算法实现gym中的toytexttoytext环境gym中的toytext环境包含很多中,这里介绍三种带渲染环境的FrozenLake-v0冬天来了。你和你的朋友在公园里玩飞盘的时候,你疯狂地把飞盘扔在了湖中央。水大部分是冻结的,但有几个洞的冰已经融化。如果你踏进其中一个洞,你就会掉进冰冷的水里。在这个时候,有一个国际飞盘短缺,所以你绝对有必要航行到湖的另一边并取回飞盘。
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,