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用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导

 
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转自:http://abloz.com/2012/07/19/data-between-the-mysql-and-hdfs-system-of-mutual-conductance-using-sqoop.html

 

sqoop 是apache下用于RDBMS和HDFS互相导数据的工具。
本文档是sqoop的使用实例,实现从mysql到hdfs互导数据,以及从Mysql导数据到HBase。

下载:

http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/sqoop/

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ wget http://labs.renren.com/apache-mirror/sqoop/1.4.1-incubating/sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar.gz

最新用户手册

http://sqoop.apache.org/docs/1.4.1-incubating/SqoopUserGuide.html

 

一、从HBase库中直接导出到mysql中?

一开始我想从HBase库中直接导出到mysql中。
在mysql中创建一个库和表

mysql> create database toplists;
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)
mysql> use toplists
Database changed
mysql> create table t1(id int not null primary key, name varchar(255),value int);
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)

hbase(main):011:0> scan 't1'
ROW COLUMN+CELL
1001 column=info:count, timestamp=1340265059531, value=724988
1009 column=info:count, timestamp=1340265059533, value=108051
...
total column=info:count, timestamp=1340265059534, value=833039
total_user_count column=info:, timestamp=1340266656307, value=154516
11 row(s) in 0.0420 seconds

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost/toplists --username root
java.lang.RuntimeException: Could not load db driver class: com.mysql.jdbc.Driver
at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.makeConnection(SqlManager.java:657)
at org.apache.sqoop.manager.GenericJdbcManager.getConnection(GenericJdbcManager.java:52)
at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.execute(SqlManager.java:473)
at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.execute(SqlManager.java:496)
at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.getColumnTypesForRawQuery(SqlManager.java:194)
at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.getColumnTypes(SqlManager.java:178)
at org.apache.sqoop.manager.ConnManager.getColumnTypes(ConnManager.java:114)
at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.getColumnTypes(ClassWriter.java:1235)
at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generate(ClassWriter.java:1060)
at org.apache.sqoop.tool.CodeGenTool.generateORM(CodeGenTool.java:82)
at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.exportTable(ExportTool.java:64)
at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.run(ExportTool.java:97)
at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:145)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65)
at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:181)
at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:220)
at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:229)
at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:238)
at com.cloudera.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:57)

需下载 MySQL JDBC Connector 库,并将其复制到$SQOOP_HOME/lib
下载mysql jdbc连接库

地址:

http://www.mysql.com/downloads/connector/j/
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.21.tar.gz/from/http://cdn.mysql.com/
[zhouhh@Hadoop48 mysql-connector-java-5.1.21]$ cp mysql-connector-java-5.1.21-bin.jar ../sqoop/lib/.
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost/toplists --username root
t1

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://localhost/toplists --username root --table t1 --export-dir /hbase

java.io.IOException: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure

The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago. The driver has not received any packets from the server.
at org.apache.sqoop.mapreduce.ExportOutputFormat.getRecordWriter(ExportOutputFormat.java:79)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewDirectOutputCollector.<init>(MapTask.java:628)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:753)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1121)
at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)
Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure

这是可能由jdbc版本引起的,换成5.1.18

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/toplists --username root --table t1 --export-dir /hbase

Error initializing attempt_201206271529_0006_r_000000_0:
org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException: Could not find any valid local directory for ttprivate/taskTracker/zhouhh/jobcache/job_201206271529_0006/jobToken
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:381)
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:146)
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:127)
at org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker.localizeJobTokenFile(TaskTracker.java:4271)
at org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker.initializeJob(TaskTracker.java:1177)
at org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker.localizeJob(TaskTracker.java:1118)
at org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker$5.run(TaskTracker.java:2430)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)

DiskErrorException ,定位半天,发现是另一台机器的空间满了,在mapreduce运行时会引起该异常。

[zhouhh@Hadoop46 ~]$ df
Filesystem 1K-blocks Used Available Use% Mounted on
/dev/sda3 28337624 26877184 0 100% /
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://192.168.10.48:3306/toplists --username root --table t1 --export-dir /hbase
Caused by: java.sql.SQLException: null, message from server: "Host 'Hadoop47' is not allowed to connect to this MySQL server"

这是权限问题,设置授权:

mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO '%'@'%';#允许所有用户查看和修改databaseName数据库模式的内容,否则别的IP连不上本MYSQL
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

这是测试,所以权限没有限制。实际工作环境需谨慎授权。

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://192.168.10.48:3306/toplists --username root --table t1 --export-dir /hbase
Note: /tmp/sqoop-zhouhh/compile/fa1d1c042030b0ec8537c7a4cd02aab3/t1.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.
java.lang.NumberFormatException: For input string: "7"
at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:481)
at java.lang.Integer.valueOf(Integer.java:582)
at t1.__loadFromFields(t1.java:218)
at t1.parse(t1.java:170)
at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:77)
at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:36)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)
at org.apache.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:183)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1121)
at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)

这是由于/hbase是hbase的库表,根本不是可以导的格式,所以报错。

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://192.168.10.48:3306/toplists --username root --table t1 --export-dir /hbase/t1
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop-export --verbose --connect jdbc:mysql://192.168.10.48:3306/toplists --username root --table t1 --update-key id --input-fields-terminated-by '\t' --export-dir /hbase/t1
Note: /tmp/sqoop-zhouhh/compile/8ce6556eb13b3000550a9c864eaa6820/t1.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.
[zhouhh@Hadoop48 ~]$

但将导出目录指到/hbase/t1表中,导出不会报错,而mysql中没有数据。后面才了解到,sqoop没有直接从hbase中将表导出到mysql的办法。必须先将hbase导出成平面文件,或者导出到hive中,才可以用sqoop将数据导出到mysql。

 

二、从mysql中导到hdfs。

创建mysql表,将其导入到hdfs

mysql> create table test(id int not null primary key auto_increment,name varchar(64) not null,price decimal(10,2), cdate date,version int,comment varchar(255));
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
mysql> insert into test values(null,'iphone',3900.00,'2012-7-18',1,'8g');
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
mysql> insert into test values(null,'ipad',3200.00,'2012-7-16',2,'16g');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> select * from test;
+----+--------+---------+------------+---------+---------+
| id | name | price | cdate | version | comment |
+----+--------+---------+------------+---------+---------+
| 1 | iphone | 3900.00 | 2012-07-18 | 1 | 8g |
| 2 | ipad | 3200.00 | 2012-07-16 | 2 | 16g |
+----+--------+---------+------------+---------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

导入:

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://Hadoop48/toplists --table test -m 1
java.lang.RuntimeException: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Access denied for user ''@'Hadoop48' to database 'toplists'
at org.apache.sqoop.manager.CatalogQueryManager.getColumnNames(CatalogQueryManager.java:162)

给空用户授权

mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO ''@'%';
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://Hadoop48/toplists --username root --table test -m 1

12/07/18 11:10:16 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
12/07/18 11:10:16 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
12/07/18 11:10:16 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `index_mapping` AS t LIMIT 1
12/07/18 11:10:16 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_HOME is /home/zhoulei/hadoop-1.0.0/libexec/..
注: /tmp/sqoop-zhoulei/compile/2b04bdabb7043e4f75b215d72f65388e/index_mapping.java使用或覆盖了已过时的 API。
注: 有关详细信息, 请使用 -Xlint:deprecation 重新编译。
12/07/18 11:10:18 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-zhoulei/compile/2b04bdabb7043e4f75b215d72f65388e/index_mapping.jar
12/07/18 11:10:18 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql.
12/07/18 11:10:18 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct
12/07/18 11:10:18 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast path.
12/07/18 11:10:18 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql)
12/07/18 11:10:25 INFO mapreduce.ImportJobBase: Beginning import of index_mapping
12/07/18 11:10:26 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201207101344_0519
12/07/18 11:10:27 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
12/07/18 11:10:40 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201207101344_0519
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Counters: 18
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Job Counters
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_MAPS=12083
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=1
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_REDUCES=0
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: File Output Format Counters
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Bytes Written=28
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=87
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=30396
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=28
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: File Input Format Counters
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Bytes Read=0
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Map input records=2
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Physical memory (bytes) snapshot=79167488
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=0
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: CPU time spent (ms)=340
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=56623104
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Virtual memory (bytes) snapshot=955785216
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: Map output records=2
12/07/18 11:10:45 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=87
12/07/18 11:10:45 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 28 bytes in 20.2612 seconds (1.382 bytes/sec)
12/07/18 11:10:45 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 2 records.

检查数据是否导入

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ fs -cat /user/zhouhh/test/part-m-00000
1,iphone,3900.00,2012-07-18,1,8g
2,ipad,3200.00,2012-07-16,2,16g

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ fs -cat test/part-m-00000
1,iphone,3900.00,2012-07-18,1,8g
2,ipad,3200.00,2012-07-16,2,16g

 

三、从hdfs导出到mysql

清空表

mysql> delete from test;
Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from test;
Empty set (0.00 sec)

导出

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://192.168.10.48:3306/toplists --username root --table test --export-dir test
Note: /tmp/sqoop-zhouhh/compile/7adaaa7ffe5f49ed9d794b1be8a9a983/test.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.

导出时,–connect,–table, –export-dir是必须设置的。其中toplists是库名,–table是该库下的表名。 –export-dir是要导出的HDFS平面文件位置。如果不是绝对路径,指/user/username/datadir

检查mysql表

mysql> select * from test;
+----+--------+---------+------------+---------+---------+
| id | name | price | cdate | version | comment |
+----+--------+---------+------------+---------+---------+
| 1 | iphone | 3900.00 | 2012-07-18 | 1 | 8g |
| 2 | ipad | 3200.00 | 2012-07-16 | 2 | 16g |
+----+--------+---------+------------+---------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

可见导出成功。

 

四、不执行mapreduce,但生成导入代码

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop codegen --connect jdbc:mysql://192.168.10.48:3306/toplists --username root --table test --class-name Mycodegen
Note: /tmp/sqoop-zhouhh/compile/104b871487669b89dcd5b9b2c61f905f/Mycodegen.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.

[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop help codegen
usage: sqoop codegen [GENERIC-ARGS] [TOOL-ARGS]

sqoop导入时,可以加选择语句,以过滤和综合多表,用–query.也可以只加条件,用–where。这样可以不必每次导入整张表。 如 –where ‘id > 1000′
示例,采用join选择多表数据:
sqoop import –query ‘select a.*,b.* from a join b on (a.id == b.id) where $conditions’ -m 1 –target-dir /usr/foo/joinresults

 

五、将mysql表导入到HBase

虽然目前,sqoop没有将HBase直接导入mysql的办法,但将mysql直接导入HBase是可以的。需指定–hbase-table,用–hbase-create-table来自动在HBase中创建表。–column-family指定列族名。–hbase-row-key指定rowkey对应的mysql的键。
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ sqoop import –connect jdbc:mysql://Hadoop48/toplists –table test –hbase-table a –column-family name –hbase-row-key id –hbase-create-table –username ‘root’

检查hbase被导入的表:

hbase(main):002:0> scan 'a'
ROW COLUMN+CELL
1 column=name:cdate, timestamp=1342601695952, value=2012-07-18
1 column=name:comment, timestamp=1342601695952, value=8g
1 column=name:name, timestamp=1342601695952, value=iphone
1 column=name:price, timestamp=1342601695952, value=3900.00
1 column=name:version, timestamp=1342601695952, value=1
2 column=name:cdate, timestamp=1342601695952, value=2012-07-16
2 column=name:comment, timestamp=1342601695952, value=16g
2 column=name:name, timestamp=1342601695952, value=ipad
2 column=name:price, timestamp=1342601695952, value=3200.00
2 column=name:version, timestamp=1342601695952, value=2
2 row(s) in 0.2370 seconds

关于导入的一致性:建议停止mysql表的写入再导入到HDFS或HIVE,否则,mapreduce可能会丢失新增的数据。
关于效率:mysql直接模式(–direct)导入的方式效率高。但不支持大对象数据,类型为CLOB或BLOB的列。用JDBC效率较低,但有专用API可以支持CLOB及BLOB。

六、从HBase导出数据到Mysql

目前没有直接的导出命令。但有两个方法可以将HBase数据导出到mysql。

其一,将HBase导出成HDFS平面文件,再导出到mysql.
其二,将HBase数据导出到HIVE,再导出到mysql,参见后续文章《从hive将数据导出到mysql

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    内容概要:本文详细介绍了名为'MPC_ACC_2020-master'的四旋翼飞行器模型预测跟踪控制器(Matlab实现)。四旋翼飞行器由于其高度非线性和强耦合特性,在复杂环境中难以实现精准控制。模型预测控制(MPC)通过预测未来状态并在每一步进行在线优化,解决了这一难题。文中展示了关键代码片段,解释了系统参数定义、初始化、预测模型构建、成本函数构建、优化求解及控制输入的应用。此外,还探讨了MPC_ACC_2020-master如何通过精心设计的成本函数和优化算法确保四旋翼飞行器状态收敛到设定点。 适合人群:从事飞行器控制领域的研究人员和技术爱好者,尤其是对模型预测控制感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于四旋翼飞行器的轨迹跟踪任务,旨在提高飞行器在复杂环境下的稳定性与准确性。具体应用场景包括但不限于无人机竞速、自动巡航、物流配送等。 其他说明:尽管该项目主要用于科研目的,但其简洁高效的代码结构也为实际工程应用提供了良好借鉴。同时,项目中存在一些待改进之处,如状态估计部分未考虑真实情况下的噪声干扰,后续版本计划移植到C++并集成进ROS系统。

    基于MATLAB2020b的CNN-LSTM与GTO算法优化的电力负荷预测研究

    内容概要:本文探讨了基于MATLAB2020b平台,采用CNN-LSTM模型结合人工大猩猩部队(GTO)算法进行电力负荷预测的方法。首先介绍了CNN-LSTM模型的基本结构及其在处理多变量输入(如历史负荷和气象数据)方面的优势。随后详细解释了如何通过GTO算法优化超参数选择,提高模型预测精度。文中展示了具体的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络层搭建、训练选项设定等方面的内容,并分享了一些实践经验和技术细节。此外,还讨论了模型的实际应用效果,特别是在某省级电网数据上的测试结果。 适合人群:从事电力系统数据分析的研究人员、工程师,以及对深度学习应用于时间序列预测感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要精确预测未来电力负荷的情况,旨在帮助电力公司更好地规划发电计划,优化资源配置,保障电网安全稳定运行。通过本研究可以学习到如何构建高效的CNN-LSTM模型,并掌握利用GTO算法进行超参数优化的具体步骤。 其他说明:文中提到的一些技巧和注意事项有助于避免常见错误,提高模型性能。例如,合理的数据预处理方式、适当的超参数范围设定等都能显著改善最终的预测效果。

    机器学习(深度学习):用于脑肿瘤的带有边界框的磁共振成像

    数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。

    STM32F103 CAN通讯与IAP升级Bootloader源码解析及硬件设计

    内容概要:本文详细介绍了STM32F103的CAN通讯和IAP升级Bootloader的源码实现及其硬件设计。首先,针对CAN通讯部分,文章深入探讨了CAN外设的初始化配置,包括波特率、位时间、过滤器等重要参数的设置方法,并提供了一段完整的初始化代码示例。接着,对于IAP升级Bootloader,文中讲解了通过CAN总线接收HEX文件并写入Flash的具体实现步骤,以及如何安全地从Bootloader跳转到应用程序。此外,文章还附上了原理图和PCB文件,有助于理解和优化硬件设计。最后,作者分享了一些实用的调试技巧和注意事项,如终端电阻的正确使用、CRC校验的应用等。 适合人群:嵌入式系统开发者、硬件工程师、从事STM32开发的技术人员。 使用场景及目标:适用于正在开发STM32相关项目的工程师,尤其是那些需要实现CAN通讯和固件在线升级功能的人群。通过学习本文提供的源码和技术要点,可以帮助他们快速掌握相关技能,提高开发效率。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码示例,还包含了丰富的实践经验分享,能够帮助读者更好地理解和解决实际开发中遇到的问题。

    全能屏幕录像工具,支持语音、监控、摄像头、画笔等多功能源码

    工具集语音、监控、摄像头、画笔等功能于一体!清晰语音录入,确保声画同步;监控级画面录制,操作细节无遗漏;摄像头多视角呈现,让内容更生动。录制时,画笔可标注重点,快速传递关键信息。自带视频播放,无需第三方;快捷键操作便捷,录制高效。强大解码器兼容多格式,不同设备随心播放。无论是教学、办公还是创作

    西门子S7-1500 PLC在制药厂洁净空调BMS系统中的温湿度精准控制与优化

    内容概要:本文详细介绍了西门子S7-1500 PLC在制药厂洁净空调建筑管理系统(BMS)中的应用案例。重点讨论了硬件配置(1500 CPU + ET200SP分布式IO)、温湿度控制策略(串级PID、分程调节)、以及具体的编程实现(SCL语言)。文中分享了多个技术细节,如PT100温度采集、PID控制算法优化、报警管理和HMI界面设计等。此外,作者还提到了一些调试过程中遇到的问题及其解决方案,如PID_Compact块的手动模式设定值跳变问题、博图V15.1的兼容性问题等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,特别是那些对PLC编程、温湿度控制和洁净空调系统感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于制药厂或其他对温湿度控制要求严格的行业。主要目标是确保洁净空调系统的高效运行,将温湿度波动控制在极小范围内,保障生产环境的安全性和稳定性。 其他说明:本文不仅提供了详细的编程代码和硬件配置指南,还分享了许多实践经验,帮助读者更好地理解和应用相关技术。同时,强调了在实际项目中需要注意的关键点和潜在问题。

    2025年6G近场技术白皮书2.0.pdf

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    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-Frogeon.zip

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    2025年感知技术十大趋势深度分析报告.pdf

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    Matlab实现车间调度问题遗传算法(JSPGA):源码解析与应用

    内容概要:本文详细介绍了一种用于解决车间调度问题的遗传算法(Matlab实现),即JSPGA。文章首先介绍了遗传算法的基本概念及其在车间调度问题中的应用场景。接着,作者展示了完整的Matlab源码,包括参数设置、种群初始化、选择、交叉、变异、适应度计算以及结果输出等模块。文中还特别强调了适应度计算方法的选择,采用了最大完工时间的倒数作为适应度值,并通过三维甘特图和迭代曲线直观展示算法性能。此外,文章提供了多个调参技巧和改进方向,帮助读者更好地理解和应用该算法。 适合人群:对遗传算法感兴趣的研究人员、工程师以及希望深入理解车间调度问题求解方法的技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要优化多台机器、多个工件加工顺序与分配的实际工业生产环境。主要目标是通过遗传算法找到最优或近似最优的调度方案,从而减少最大完工时间,提高生产效率。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释和技术细节,还包括了大量实用的代码片段和图表,使读者能够轻松复现实验结果。同时,作者还分享了一些个人经验和建议,为后续研究提供了有价值的参考。

    永磁同步电机MTPA控制算法及其Simulink仿真模型设计与实现

    内容概要:本文深入探讨了永磁同步电机(PMSM)的最大转矩电流比(MTPA)控制算法,并详细介绍了基于Simulink的仿真模型设计。首先,文章阐述了PMSM的数学模型,包括电压方程和磁链方程,这是理解控制算法的基础。接着,解释了矢量控制原理,通过将定子电流分解为励磁电流和转矩电流分量,实现对电机的有效控制。随后,重点讨论了MTPA控制的目标和方法,即在限定电流条件下最大化转矩输出。此外,文章还涉及了前馈补偿、弱磁控制和SVPWM调制等关键技术,提供了具体的实现代码和仿真思路。最后,通过一系列实验验证了各控制策略的效果。 适合人群:从事电机控制系统设计的研究人员和技术人员,尤其是对永磁同步电机和Simulink仿真感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解PMSM控制算法并在Simulink环境中进行仿真的技术人员。主要目标是掌握MTPA控制的核心原理,学会构建高效的仿真模型,优化电机性能。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导,还有丰富的代码示例和实践经验,有助于读者快速理解和应用相关技术。同时,强调了实际工程中常见的问题及解决方案,如负载扰动、弱磁控制和SVPWM调制等。

    基于Matlab的三机并联风光储混合系统仿真及关键技术解析

    内容概要:本文详细介绍了三机并联的风光储混合系统在Matlab中的仿真方法及其关键技术。首先,针对光伏阵列模型,讨论了其核心二极管方程以及MPPT(最大功率点跟踪)算法的应用,强调了环境参数对输出特性的影响。接着,探讨了永磁同步风机的矢量控制,尤其是转速追踪和MPPT控制策略。对于混合储能系统,则深入讲解了超级电容和蓄电池的充放电策略,以及它们之间的协调机制。此外,还涉及了PQ控制的具体实现,包括双闭环结构的设计和锁相环的优化。最后,提供了仿真过程中常见的问题及解决方案,如求解器选择、参数敏感性和系统稳定性等。 适合人群:从事电力电子、新能源系统设计与仿真的工程师和技术人员,以及相关专业的研究生。 使用场景及目标:适用于希望深入了解风光储混合系统工作原理的研究人员,旨在帮助他们掌握Matlab仿真技巧,提高系统设计和优化的能力。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和代码示例,还分享了许多实践经验,有助于读者更好地理解和应用所学知识。

    亚洲电子商务发展案例研究

    本书由国际发展研究中心(IDRC)和东南亚研究院(ISEAS)联合出版,旨在探讨亚洲背景下电子商务的发展与实践。IDRC自1970年起,致力于通过科学技术解决发展中国家的社会、经济和环境问题。书中详细介绍了IDRC的ICT4D项目,以及如何通过项目如Acacia、泛亚网络和泛美项目,在非洲、亚洲和拉丁美洲推动信息通信技术(ICTs)的影响力。特别强调了IDRC在弥合数字鸿沟方面所作出的贡献,如美洲连通性研究所和非洲连通性项目。ISEAS作为东南亚区域研究中心,专注于研究该地区的发展趋势,其出版物广泛传播东南亚的研究成果。本书还收录了电子商务在亚洲不同国家的具体案例研究,包括小型工匠和开发组织的电子商务行动研究、通过互联网直接营销手工艺品、电子营销人员的创新方法以及越南电子商务发展的政策影响。

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