HDFS智能存储管理 HDFS-SSM是整个的主要部分。 在大数据领域，近年来，由于各种工作负载和苛刻的性能要求，HDFS存储面临越来越大的压力。 可以使用最新的存储设备（Optane内存，Optane SSD，NVMe SSD等）来提高存储性能。 同时，HDFS提供了各种不错的方法，例如HDFS高速缓存，异构存储管理（HSM）和擦除编码（EC），但是对于用户来说，如何充分利用这些高性能存储设备和HDFS存储选件是一个巨大的挑战。动态环境。 为了克服挑战，我们在Apache Hadoop中引入了全面的端到端解决方案，也称为智能存储管理（SSM）。 收集HDFS操作数据和系统状态信息，并基于收集的指标，SSM可以自动对这些方法进行复杂的使用，以优化HDFS的存储效率。 高水平目标 1. HDFS-HSM和HDFS-Cache的增强 根据数据温度自动智能地调整存储策略和选项。 已发布。

基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集： 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据，其中数据 字段包括： 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id：数据编号 confirmedCount：累计确诊 confirmedIncr：新增确诊 curedCount：累计治愈 curedIncr：新增治愈 currentConfirmedCount：现存确诊 currentConfirmedIncr：新增现存确诊 dateid：日期 deadCount：累计死亡 deadIncr：新增死亡 suspectedCount：累计疑似 suspectedCountIncr：新增疑似 数据预处理： 1、统计数据行列数，查看部分数据，如图 1： df.sh

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