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HADOOP : java.io.IOException

Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集的存储和分析。它基于Google的MapReduce论文和Google文件系统(GFS)的概念而设计,旨在解决传统数据库和存储系统无法处理的大数据问题。

Hadoop的主要特点包括可靠性、可扩展性和容错性。它通过将数据分布在集群中的多个节点上进行存储和处理,实现了数据的并行处理和高可用性。Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)。

Hadoop的应用场景非常广泛,特别适用于大规模数据的处理和分析。例如,它可以用于搜索引擎的索引构建、日志分析、数据挖掘、机器学习等领域。在云计算领域,Hadoop可以作为大数据处理的基础框架,用于构建数据湖、数据仓库和实时分析平台。

腾讯云提供了一系列与Hadoop相关的产品和服务,包括云服务器、云硬盘、对象存储、弹性MapReduce(EMR)等。弹性MapReduce是腾讯云提供的一种托管式Hadoop服务,可以帮助用户快速搭建和管理Hadoop集群,提供高性能的大数据处理能力。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的技术选型和产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

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MapperReduce常见错误及解决方案

1)导包容易出错。尤其Text和CombineTextInputFormat。 2)Mapper中第一个输入的参数必须是LongWritable或者NullWritable,不可以是IntWritable. 报的错误是类型转换异常。 3)java.lang.Exception: java.io.IOException: Illegal partition for 13926435656 (4),说明Partition和ReduceTask个数没对上,调整ReduceTask个数。 4)如果分区数不是1,但是reducetask为1,是否执行分区过程。答案是:不执行分区过程。因为在MapTask的源码中,执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。 5)在Windows环境编译的jar包导入到Linux环境中运行, hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/ /user/atguigu/output 报如下错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/atguigu/mapreduce/wordcount/WordCountDriver : Unsupported major.minor version 52.0 原因是Windows环境用的jdk1.7,Linux环境用的jdk1.8。 解决方案:统一jdk版本。 6)缓存pd.txt小文件案例中,报找不到pd.txt文件 原因:大部分为路径书写错误。还有就是要检查pd.txt.txt的问题。还有个别电脑写相对路径找不到pd.txt,可以修改为绝对路径。 7)报类型转换异常。 通常都是在驱动函数中设置Map输出和最终输出时编写错误。 Map输出的key如果没有排序,也会报类型转换异常。 8)集群中运行wc.jar时出现了无法获得输入文件。 原因:WordCount案例的输入文件不能放用HDFS集群的根目录。 9)出现了如下相关异常

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