首页 > TAG信息列表 > 冷热

基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化 代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型,考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源,并且考虑与上级电网的购售电交易,

多目标粒子群   冷热电联供   综合能源系统   运行优化 关键词:综合能源 冷热电三联供  粒子群算法 多目标优化 参考文档:《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》 仿真平台:MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势:代码注释详实,适合参考学习,非目前烂大街的版本,程序

结合elk展示hadoop冷热数据

整体方案 fsimage⽂件是hadoop⽂件系统元数据的⼀个永久性的检查点,其中包含hadoop⽂件系统中的所有⽬录和⽂件idnode的序列化 信息;⽂件在hdfs主节点上⾃动更新 利⽤HDFS oiv命令可以解析fsimage⽂件,解析后的⽂件放⼊ELK中即可进⾏集群元数据的详细分析。 本⽅案的主要过程: 1

根据数据冷热程度分层存储,让HDFS更高效

摘要: 随着大数据技术相关技术的发展和普及,越来越多的公司开始使用基于开源Hadoop的平台系统,同时,越来越多的业务和应用也在从传统的技术架构迁移到大数据平台上。在典型的Hadoop大数据平台中,人们使用HDFS作为存储服服务 Hadoop 一、背景 随着大数据技术相关技术的发展和普及,越来越

支持多套对象存储,冷热数据分层又添新功能

传感器、爬虫、激光雷达、摄像头等前端设备和软件,以及大量用户,每天都在往企业内部输入大量非结构化数据,为了保存和维护好数据这个新型的生产要素,企业每年支付用于非结构化数据存储上的成本也在快速增长。对于大多数企业用户而言,数据具有阶段性热点访问的特点,超过一定时间后,80% 以上

支持多套对象存储,冷热数据分层又添新功能

传感器、爬虫、激光雷达、摄像头等前端设备和软件,以及大量用户,每天都在往企业内部输入大量非结构化数据,为了保存和维护好数据这个新型的生产要素,企业每年支付用于非结构化数据存储上的成本也在快速增长。对于大多数企业用户而言,数据具有阶段性热点访问的特点,超过一定时间后,80% 以上

细说ReactiveCocoa的冷信号与热信号(二):为什么要区分冷热信号

前一篇文章我们介绍了冷信号与热信号的概念,可能有同学会问了,为什么RAC要搞得如此复杂呢,只用一种信号不就行了么?要解释这个问题,需要绕一些圈子。 前面可能比较难懂,如果不能很好理解,请仔细阅读相关文档。 最前面提到了RAC是一套基于Cocoa的FRP框架,那就来说说FRP吧。FRP的全称是Func

ElasticSearch实战系列十: ElasticSearch冷热分离架构

前言 本文主要介绍ElasticSearch冷热分离架构以及实现。 冷热分离架构介绍 冷热分离是目前ES非常火的一个架构,它充分的利用的集群机器的优劣来实现资源的调度分配。ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度,冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据。若全部使用固态

es数据的冷热分离实验

系统版本:CentOS7 节点规划: 热数据节点:  192.168.2.4 温数据节点:  192.168.2.190 PS:这里就没分 hot warm cold 这种三级存储,我们一般使用 hot warm 2种即可。 热数据节点:  192.168.2.4 的配置如下: cluster.name: my-application node.name: node-1 node.attr.rack: r1 node.a

elasticsearch数据冷热分离、数据冷备

环境: 6个es节点 冷热配置 es1 master节点 # elasticsearch.yml node.name: "es1" cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 node.master: true node.data: false es2、es3、es4 热数据节点 # elasticsearch.yml node.name: "es2" # 提示:自行修改其他节点

es数据的冷热分离实验

系统版本:CentOS7节点规划:热数据节点:  192.168.2.4温数据节点:  192.168.2.190PS:这里就没分 hot warm cold 这种三级存储,我们一般使用 hot cold 2种即可。我们这里使用 tar.gz 通用二进制文件useradd es# cat /etc/security/limits.d/elasticsearch.conf es - nofile 65535 es

Elasticsearch使用小结之冷热分离

Elasticsearch使用小结之冷热分离 索引迁移 索引setting中的index.routing.allocation.exclude和index.routing.allocation.include可以用于指定索引分配与哪些节点。同时,这两个配置是可以在index存在的时候修改的,我们可以通过修改这两个配置的方式来迁移索引。 比如: ES集群存在5个

[elk]elasticsearch实现冷热数据分离

      目录(?)[+]   本文以最新的elasticsearch-6.3.0.tar.gz为例,为了节约资源,本文将副本调为0, 无client角色 https://www.elastic.co/blog/hot-warm-architecture-in-elasticsearch-5-x 以前es2.x版本配置elasticsearch.yml 里的node.tag: hot这个配置不生效了被改成了

ES数据冷热隔离

由于需求和资源的限制,将热数据存在tmpfs上(有资源的话可以用SSD),冷数据存在普通磁盘上。 首先说一下一下tmpfs 虚拟内存文件系统: 特点:它的存储空间在VM(virtual memory)。 VM是由linux内核里面的vm子系统管理的,由RM(Real Memory)和swap组成,RM的大小就是物理内存的大小,而Swap的大小

f2fs学习笔记之四:冷热数据分离

多路日志的原理 多路日志的相关数据结构 /* * For SIT manager * * By default, there are 6 active log areas across the whole main area. * When considering hot and cold data separation to reduce cleaning overhead, * we split 3 for data logs and 3 for node logs

“迁移策略+新容器运行时”应对有状态应用的冷热迁移挑战

作者:稻农阿里云智能事业群高级技术专家参与主导容器运行时及网络创新工作;目前的工作侧重于基于进程虚拟化的研究及增强(网络及热迁移方面),在阿里推行微安全容器及热迁移等,力图在保持容器简单高资源利用率前提下,提供高安全及热迁移等增强功能 大家好,我的花名是稻农,首先我简单介绍一下