Cloudera CDH5.4 官方安装指南

需积分: 10 4 下载量 38 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 5.47MB PDF 举报
"CDH5.4安装官方资料包含了Cloudera公司提供的关于CDH5.4版本的安装和升级的详细指南。这份文档旨在帮助用户了解如何在企业环境中部署和管理Cloudera的Hadoop分布式计算平台。" CDH(Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)是Cloudera公司提供的一个开源Hadoop发行版,它包含了多种Hadoop生态系统中的组件,如HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive等。CDH5.4版本是针对Hadoop 2.x系列的一个重要发布,提供了多项改进和新功能。 在安装CDH5.4时,首先需要了解的是硬件和软件的要求。这包括对操作系统、内存、磁盘空间以及网络配置的具体需求。通常,Cloudera会建议使用兼容的Linux发行版,如Red Hat Enterprise Linux或CentOS,并确保系统满足最小配置以运行Hadoop集群。 安装过程通常包括以下几个步骤: 1. **准备环境**:确保所有节点的系统更新到最新,关闭防火墙和SELinux,设置主机名和静态IP,以及安装必要的依赖包。 2. **配置YUM源**:添加Cloudera的官方仓库以便获取CDH5.4的软件包。 3. **安装Cloudera Manager**:这是CDH的核心管理工具,负责集群的安装、配置、监控和维护。 4. **部署代理**:在所有的节点上安装Cloudera Manager代理,以便于远程管理和监控。 5. **创建集群**:在Cloudera Manager界面上创建新的集群,指定主角色节点(如NameNode、ResourceManager等)。 6. **选择服务和组件**:根据业务需求选择要安装的服务,如HDFS、MapReduce2、YARN、Hive、Spark等。 7. **配置服务**:调整各种服务的参数,以适应具体的工作负载和性能需求。 8. **启动服务**:启动所有服务并进行健康检查,确保集群正常运行。 在升级CDH5.4时,需要特别注意数据迁移和服务中断的问题。通常建议先备份现有数据,然后按照Cloudera Manager的指导进行升级,以避免数据丢失或服务不稳定。 文档中还强调了版权和商标信息,所有内容未经许可不得复制或分发。此外,它提醒用户遵守适用的版权法律,表明Cloudera并不对第三方产品或服务的提及表示背书、赞助或推荐。 CDH5.4安装官方资料是一份详尽的指南,涵盖了从规划到实施的所有关键环节,旨在帮助用户顺利部署和管理基于CDH5.4的Hadoop集群。在实际操作中,应仔细阅读和遵循文档的步骤,确保安装过程的顺利进行。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行