nn2节点

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四节点HDFS搭建教程
根据提供的文件信息,可以总结以下知识点:1. JAVA编译运行环境的建立: - 需要从Oracle官网下载Linux版的JDK。选择64位版本,在页面上标记的选项之一即可。 - 在安装JDK之前,请检查CentOS系统是否已安装JDK,可使用java -version命令检查。 - 如果系统已有JDK,可能需要卸载重新安装,以便自定义安装位置并设置环境变量。使用rpm -qa | grep jdk命令查找所有相关安装文件。 - 使用rpm -e --nodeps命令和要删除的文件名来删除所有相关文件。 - 将JDK安装到指定位置时,在/usr文件夹下创建新文件夹(如mkdir java),并将下载的JDK文件移到该文件夹。 - 解压JDK文件,通常使用tar -zxvf jdk-7u80-linux-x64.gz命令(具体版本根据下载文件名确定)。 - 为便于识别,将解压后的文件重命名(如mv jdk1.7.0_80 java1.8.0_131)。 - 配置环境变量,编辑文件vi /etc/profile,在文件末尾添加环境变量配置,保存后使用source /etc/profile命令使修改生效,最后输入java -version验证环境变量是否配置成功。 2. SSH免密码登录配置: - Hadoop运行需要管理远端的Hadoop守护进程。NameNode通过SSH启动和停止各DataNode守护进程,需确保节点间执行指令无需密码。 - 配置SSH使用无密码公钥认证。Master节点(NameNode或JobTracker)生成密钥对(包含公钥和私钥),并将公钥复制到所有Slave节点(DataNode或TaskTracker)。 - 当Master通过SSH连接到Slave时,Slave使用Master的公钥加密随机数并发送给Master,Master用私钥解密并返回给Slave,Slave验证后允许连接。 - 重要的是将Master客户端的密钥对复制到Slave节点上。 - 需安装并启动ssh和rsync服务。检查是否已安装可用rpm -qa | grep ssh和rpm -qa | grep rsync命令。
14节点电力系统潮流计算
这是一个MATLAB程序,用于进行14节点电力系统的潮流计算,特别设计用于电力系统潮流课程的实验教学。
IEEE 39节点系统模型压缩包下载
IEEE 39节点系统是美国新英格兰地区著名的电力系统网络,包括10个发电机母线和19个负荷母线。该区域性输电系统广泛应用于小信号稳定性研究、动态稳定分析、电能质量分析与控制等领域。
配电网33节点母线电压分析
通过潮流计算后,分析了配电网模型中33个节点的各母线电压情况。
三节点大数据环境安装指南1.pdf
指南:如何搭建三节点大数据环境
IPv6节点配置信息的提供方式
IPv6节点可以通过DHCPv6和/或路由通告获取配置信息。详述了用于宽带网络访问中与DHCPv6和/或路由通告(SLAAC)配合使用的RADIUS属性,以补充RFC3162的规定。
PSO算法在14节点系统中的无功优化程序
基于PSO算法设计的无功优化程序针对14节点系统,采用MATLAB编程实现。该程序通过优化算法提升系统的无功功率控制效率,以提高系统运行效果和能源利用率。
CentOS环境下搭建Kafka三节点集群详细教程
Apache Kafka是一个用于实时数据管道和流式应用构建的分布式流处理平台。本教程将详细解释如何在CentOS 6.5环境下配置一个三节点的Kafka集群。确保在所有服务器上安装Java并配置好环境变量,因为Kafka是用Java编写的。接着需要搭建ZooKeeper集群,它管理着Kafka集群的状态和元数据。在每个节点上,修改Kafka的配置文件server.properties,设置不同的broker.id、listeners、log.retention.hours等参数,并指定ZooKeeper的连接信息。最后,在每台服务器上启动Kafka集群,创建名为mykafka的Topic,确保设置了适当的复制因子和分区数。
基于IEEE 13节点馈线模型的无电压调节器研究
这篇文章模拟了一个基于IEEE 13节点的馈线,但未包含电压调节器块。尽管潮流结果并非完全匹配,但考虑到其用于光伏集成的性质,可以调整电压调节器设置。初次运行时,潮流结果准确率为8/10,需要进一步检查。此外,所有负载模型块中的角度已转换为弧度形式((pi/2) - (pi/180)*角度),以确保数据的一致性。
粒子群算法优化Matlab实现——30节点配电网无功优化方案
利用粒子群算法(PSO)在Matlab环境下设计了一种适用于30节点配电网的无功优化方案。该方案通过优化节点间的无功功率分配,提升配电网的效率和稳定性。PSO算法基于模拟鸟群寻找最优食物位置的原理,通过迭代优化寻找最优解。本方案不仅提高了电网的功率因数,还有效减少了无功损耗,为电力系统的运行优化提供了一种有效手段。