重新配置hmaster的步骤
时间: 2023-12-03 14:42:44 浏览: 37
重新配置 HMaster 的步骤如下:
1. 停止 HMaster 服务
使用以下命令停止 HMaster 服务:
```
$ stop-hbase.sh
```
2. 修改 HBase 配置
在 `hbase-site.xml` 中修改 HMaster 的配置,例如修改 HMaster 的堆大小和最大可用内存:
```
<property>
<name>hbase_master_heapsize</name>
<value>4g</value>
</property>
<property>
<name>hbase_master_maximum_heapsize</name>
<value>8g</value>
</property>
```
3. 启动 HMaster 服务
使用以下命令启动 HMaster 服务:
```
$ start-hbase.sh
```
4. 验证 HMaster 配置
使用以下命令验证 HMaster 是否已成功修改:
```
$ hbase shell
hbase> status
```
其中 `status` 命令将显示 HBase 集群的状态信息,包括 HMaster 的配置信息。如果您看到新的配置选项,则说明您已成功地重新配置了 HMaster。
相关问题
cifar100图像分类pytorch详细步骤
首先,你需要下载 CIFAR-100 数据集并将其解压缩。然后,你需要使用 PyTorch 加载数据集并进行预处理。以下是详细步骤:
1. 导入必要的库:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
```
2. 定义数据预处理:
```python
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
```
3. 加载训练集和测试集:
```python
trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
```
4. 定义类别标签:
```python
classes = ('beaver', 'dolphin', 'otter', 'seal', 'whale',
'aquarium fish', 'flatfish', 'ray', 'shark', 'trout',
'orchids', 'poppies', 'roses', 'sunflowers', 'tulips',
'bottles', 'bowls', 'cans', 'cups', 'plates',
'apples', 'mushrooms', 'oranges', 'pears', 'sweet peppers',
'clock', 'computer keyboard', 'lamp', 'telephone', 'television',
'bed', 'chair', 'couch', 'table', 'wardrobe',
'bee', 'beetle', 'butterfly', 'caterpillar', 'cockroach',
'bear', 'leopard', 'lion', 'tiger', 'wolf',
'bridge', 'castle', 'house', 'road', 'skyscraper',
'cloud', 'forest', 'mountain', 'plain', 'sea',
'camel', 'cattle', 'chimpanzee', 'elephant', 'kangaroo',
'fox', 'porcupine', 'possum', 'raccoon', 'skunk',
'crab', 'lobster', 'snail', 'spider', 'worm',
'baby', 'boy', 'girl', 'man', 'woman',
'crocodile', 'dinosaur', 'lizard', 'snake', 'turtle',
'hamster', 'mouse', 'rabbit', 'shrew', 'squirrel',
'maple', 'oak', 'palm', 'pine', 'willow',
'bicycle', 'bus', 'motorcycle', 'pickup truck', 'train',
'lawn-mower', 'rocket', 'streetcar', 'tank', 'tractor')
```
5. 定义神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 100)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
```
6. 定义损失函数和优化器:
```python
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
```
7. 训练模型:
```python
for epoch in range(2): # 多次循环遍历数据集
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入数据
inputs, labels = data
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 正向传播、反向传播、优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印统计信息
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 每 2000 个小批量数据打印一次
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
```
8. 测试模型:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
这就是 CIFAR-100 图像分类的 PyTorch 实现步骤。
Python 用类写配置
在Python中,可以使用类来写配置文件。通过使用类,可以更加结构化和面向对象地管理配置信息。下面是一个简单的示例:
```python
class Config:
def __init__(self, filename):
self.filename = filename
self.config_data = {}
def load_config(self):
with open(self.filename, 'r') as file:
for line in file:
key, value = line.strip().split('=')
self.config_data[key] = value
def get_value(self, key):
return self.config_data.get(key)
def set_value(self, key, value):
self.config_data[key] = value
def save_config(self):
with open(self.filename, 'w') as file:
for key, value in self.config_data.items():
file.write(f"{key}={value}\n")
```
在上面的示例中,我们定义了一个`Config`类,它有以下几个方法:
- `__init__`:初始化方法,接收配置文件的文件名作为参数,并创建一个空的配置数据字典。
- `load_config`:从配置文件中加载配置数据,并将其存储在`config_data`字典中。
- `get_value`:根据给定的键获取配置值。
- `set_value`:根据给定的键和值设置配置值。
- `save_config`:将配置数据保存回配置文件。
使用这个类,你可以通过以下方式来读取和修改配置信息:
```python
# 创建一个Config对象,并指定配置文件名
config = Config("config.txt")
# 加载配置文件
config.load_config()
# 获取某个配置项的值
value = config.get_value("key")
# 设置某个配置项的值
config.set_value("key", "new_value")
# 保存配置文件
config.save_config()
```
这样,你就可以使用类来管理和操作配置文件了。