Advertisement

ADFS的优化实现基于HDFS.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料深入探讨了如何在现有Hadoop分布式文件系统（HDFS）基础上，优化实现一个先进的数据分发服务（ADFS），旨在提升大数据环境中的数据管理和传输效率。 ADFS（Ali Distributed File System）是基于Hadoop开源分布式系统HDFS的一种优化实现。它将HDFS中的单点master namenode节点的内存数据结构同步到高速存储介质中，从而提供更高的吞吐量和性能。这样做可以解决namenode内存瓶颈、元信息持久化以及单点故障等问题，并且能够缩短启动时间，提升用户体验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ADFS的优化实现基于HDFS.zip
    优质
    本资料深入探讨了如何在现有Hadoop分布式文件系统（HDFS）基础上，优化实现一个先进的数据分发服务（ADFS），旨在提升大数据环境中的数据管理和传输效率。 ADFS（Ali Distributed File System）是基于Hadoop开源分布式系统HDFS的一种优化实现。它将HDFS中的单点master namenode节点的内存数据结构同步到高速存储介质中，从而提供更高的吞吐量和性能。这样做可以解决namenode内存瓶颈、元信息持久化以及单点故障等问题，并且能够缩短启动时间，提升用户体验。
     
  • 基于FPGA的GPON-AES优化实现
    优质
    本研究探讨了在FPGA平台上对GPON系统进行AES加密算法的高效优化实现方法，旨在提升数据传输安全性和处理速度。 本段落阐述了在GPON系统中嵌入AES算法的过程以及AES的加密解密方法。文中提出了一种针对AES计数器模式在GPON中的FPGA实现进行优化的方法，并详细描述了一种结合轮间流水线与轮内流水线复用技术、控制简单的AES实现方案，同时提供了关键时序图和综合结果以供参考。
     
  • 基于PSO优化的RBF MATLAB实现
    优质
    本项目利用MATLAB实现了基于粒子群优化（PSO）算法调整径向基函数(RBF)网络参数的方法，以提高模式识别和回归分析性能。 PSO-RBF的matlab实现程序非常好用，希望对大家有所帮助。
     
  • 基于优化算法的色彩化：Python实现
    优质
    本项目运用多种优化算法进行图像色彩恢复与增强，并采用Python编程语言实现相关算法，旨在探索算法在视觉效果提升中的应用。 为了使用优化着色算法的Python实现安装所需的基本包，请先安装gfortran、libblas-dev、liblapack-dev、libsuitesparse-dev以及python-numpy。接下来，通过pip命令来安装scipy、scikits-image、scikits.sparse和scikits.learn这些Python模块。
     
  • TensorFlow-PID：基于TensorFlow的PID优化实现
    优质
    TensorFlow-PID是一款利用TensorFlow框架开发的PID控制器优化工具，旨在通过机器学习技术改进传统PID控制策略的性能与适应性。 用于Tensorflow的PID优化器（CVPR 2018）提供了一种在TensorFlow环境中使用PID控制器进行参数更新的方法。该程序已在Tensorflow r1.4上进行了测试。 安装步骤如下： ```shell git clone https://github.com/machida-mn/tensorflow-pid cd tensorflow-pid pip install . ``` 使用方法示例： ```python import tensorflow_pid loss = ....... train_op = tensorflow_pid.PIDOptimizer(learning_rate=0.01, kd=0.001).minimize(loss) ```
     
  • 基于BCH码的HLS实现及优化
    优质
    本研究探讨了将BCH编码高效应用于硬件描述语言(HDL)设计的过程，并通过高级综合( HLS )技术进行优化，以提升数据传输的可靠性和效率。 使用HLS完成BCH编码的运算通路设计，采用纯组合逻辑实现，并适用于65nm工艺，在1GHz频率下运行稳定。整个设计已分解为多个部分，可以在各部分之间插入流水线以优化性能。提供可综合的纯RTL代码以及C++代码，并附带Modelsim仿真结果。通过我的优化选项可以学习如何改进HLS工具生成的代码质量。
     
  • 基于MATLAB的金豺优化算法实现
    优质
    本研究利用MATLAB软件平台，实现了对金豺优化算法的建模与仿真。通过模拟自然界中金豺的行为模式，该算法旨在解决复杂的优化问题，并展示其在多种应用场景中的有效性和优越性。 金豺优化算法的MATLAB实现。
     
  • 基于NSGAⅡ的优化算法Python实现代码
    优质
    本项目为一款基于非支配排序遗传算法II(NSGA-II)的多目标优化问题求解工具，使用Python语言编写。旨在提供一个灵活且高效的框架以解决各类工程和科学领域中的复杂多目标优化挑战。 NSGAⅡ优化算法的Python代码可以用于解决多目标优化问题。该算法是基于非支配排序遗传算法的一种改进版本，通过引入拥挤度距离的概念来保持解集的多样性，并且提高了搜索效率。 以下是使用Python实现NSGA-II的一个简要概述： 1. 初始化种群：随机生成初始个体集合。 2. 非支配排序：根据目标函数值对当前群体中的所有个体进行分层处理，形成多个非支配前沿。 3. 计算拥挤度距离：对于每个非支配前沿内的个体，在每一个优化的目标上计算其相邻两个解之间的差值，并将这些差值得到的总和作为该点的拥挤度距离。 4. 选择操作：从当前群体中选出下一代种群。首先，根据优先级（即层级）来挑选；其次在相同优先级下则依据拥挤程度进行选取。 5. 多元重组与变异算子应用：对选中的个体执行交叉和突变以产生新的后代个体。 6. 合并新老两代群体后重新排序，并从合并后的集合中选择最优的一定数量的新一代种群作为进化过程的延续。 循环以上步骤直到满足停止条件为止，如达到最大迭代次数或目标函数值收敛等。
     
  • 基于MATLAB的LM拟合优化算法实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台，实现了LM（Levenberg-Marquardt）拟合优化算法的高效编程与应用，旨在解决非线性最小二乘问题。通过对比分析，验证了该方法在参数估计中的优越性能和快速收敛特性。 Levenberg-Marquardt Method线性拟合优化算法的实现基于MATLAB平台，并通过编写.m文件来完成。
     
  • Python中基于堆优化的Dijkstra算法实现
    优质
    本篇文章主要探讨了如何在Python编程语言环境中，利用数据结构中的优先队列（即二叉堆）来对经典的Dijkstra最短路径算法进行高效实现与性能优化。通过运用堆这一高效的数据结构，可以显著减少寻找最小权重边的操作时间复杂度，从而加快整个算法的运行速度。此文章深入浅出地介绍了算法原理及其实现细节，并提供了具体的代码示例供读者参考和实践。 戴克斯特拉算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出的。该算法使用广度优先搜索来解决非负权值的有向图中的单源最短路径问题，并最终生成一棵最短路径树。它常被用于路由计算，或者作为其他图算法的一个组成部分。 输入包括一个带权重的有向图G和其中的一个起始顶点S。假设V是所有顶点集合，E代表所有的边集，且每条边都有从0到无穷大的非负权值（即两个端点之间的距离）。对于任意两点间路径而言，其总权重就是该路径上所有边的权重之和。 给定图中的起始顶点s及目标顶点t时，迪科斯彻算法可以找到一条从s到达t且具有最小总权重的路径。此外，它还能在一个图中找出从特定起点到任何其他节点的所有最短路径。 对于不含负权边的情况而言，戴克斯特拉算法是目前已知最快的单源最短路径查找方法。