接着一,继续记录hadoop环境遇到的一些问题。 1. 报错信息:Hadoop-Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster
Windows 7 环境下启动 HDFS,执行 start-dfs.cmd 出现 org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z报错信息如下:
1)导包容易出错。尤其Text和CombineTextInputFormat。 2)Mapper中第一个输入的参数必须是LongWritable或者NullWritable,不可以是IntWritable. 报的错误是类型转换异常。 3)java.lang.Exception: java.io.IOException: Illegal partition for 13926435656 (4),说明Partition和ReduceTask个数没对上,调整ReduceTask个数。 4)如果分区数不是1,但是reducetask为1,是否执行分区过程。答案是:不执行分区过程。因为在MapTask的源码中,执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。 5)在Windows环境编译的jar包导入到Linux环境中运行, hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/ /user/atguigu/output 报如下错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/atguigu/mapreduce/wordcount/WordCountDriver : Unsupported major.minor version 52.0 原因是Windows环境用的jdk1.7,Linux环境用的jdk1.8。 解决方案:统一jdk版本。 6)缓存pd.txt小文件案例中,报找不到pd.txt文件 原因:大部分为路径书写错误。还有就是要检查pd.txt.txt的问题。还有个别电脑写相对路径找不到pd.txt,可以修改为绝对路径。 7)报类型转换异常。 通常都是在驱动函数中设置Map输出和最终输出时编写错误。 Map输出的key如果没有排序,也会报类型转换异常。 8)集群中运行wc.jar时出现了无法获得输入文件。 原因:WordCount案例的输入文件不能放用HDFS集群的根目录。 9)出现了如下相关异常
1、window操作系统的eclipse运行wordcount程序出现如下所示的错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method)
Windows10(64位)中Eclipse Luna Service Release 2 (4.4.2 64位)中Hadoop2.6.0配置 1 系统配置 Windows10(64位) Eclipse Luna Service Release 2 (4.4.2 64位) Hadoop2.6.0 JDK1.8.0(64位) SVN1.8.6 ANT1.9.6 2 Eclipse和Hadoop插件制作 具体制作步骤参考文章:http://my.osch
将之前的项目中的Resource中的除了log4j配置其他的文件全部删除。同时,添加本地库(就是之前从集群中拷贝下来的Hadoop文件夹),添加其目录下的share/hadoop中的所有文件作为一个library,如下所示:
下面是成功信息,出现 has been successfully formatted.
解决Exception: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z 等一系列问题,ljavalangstring 一.简介 Windows下的 Eclipse上调试Hadoop2代码,所以我们在windows下的Eclipse配置hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件,并在运行Hadoop代码时出现了一系列的问题,搞了好几天终于能运行起代码。接下来我们来看看问题并
压缩方式选择时重点考虑:压缩/解压缩速度、压缩率(压缩后存储大小)、压缩后是否 可以支持切片。
图文详解Windows 8.0上Eclipse 4.4.0 配置CentOS 6.5 上的Hadoop2.2.0开发环境,给需要的朋友参考学习。
采用反编译工具【jd-gui.exe】反编译源码,发现WordCount案例有Map类、Reduce类和驱动类。且数据的类型是Hadoop自身封装的序列化类型。
WordCount程序就是MapReduce的HelloWord程序。通过对WordCount程序分析,我们可以了解MapReduce程序的基本结构和执行过程。
今天可算是完成了一个小项目,虽然看起来很简单,但麻雀虽小,五脏俱全,这个小项目也就是把整个框架的建构与测试走一遍。具体的话包括:服务器上建立测试文件,在Windows下写代码,Win下测试,上传服务器,在服务器上测试。
MapReduce优化方法主要从六个方面考虑:数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。
需要3个步骤: 1.设置hadoop在windows上的环境(这里我安装的是hadoop-2.7.1)
开发环境搭建参考 <Hadoop 在Windows7操作系统下使用Eclipse来搭建Hadoop开发环境>: http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/111061.htm
在前一篇里介绍了ETL和Kettle的基本概念,内容偏重于理论。从本篇开始,让我们进入实践阶段。工欲善其事,必先利其器。既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用,那么先要做的就是安装Kettle。本篇首先阐述选择安装环境所要考虑的因素,之后详细介绍Kettle的安装过程,最后说明Kettle配置文件、启动脚本和JDBC驱动管理。本专题后面的实践部分都是基于这里所安装的Kettle之上完成的。
本文介绍了Hadoop在Windows系统上的部署、配置和常见问题解决方案。主要包括Hadoop在Windows系统上的安装、配置和优化,以及在使用过程中可能遇到的错误和解决方案。通过本文,读者可以了解到Hadoop在Windows系统上的部署和配置方法,以及如何解决在使用过程中遇到的问题。
此篇是接着Hadoop安装lzo的续篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98602.htm ,主要讲一下安装过程中出现的问题及解决方案。
在windows中,由于Inlong的很多单元测试用例都需要用到hadoop的相关组件进行测试。可以采用winunits配合测试,winutils是windows上专门配合hadoop和yarn测试的工具。 在github上下载该工具:
然后根据job的id去yarn上面查询了一下日志,发现报错如下: FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred.YarnChild: Error running child : java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
每个人安装hadoop时,都可能会遇见这个问题“WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable“,然后转手就去百度。也不知道网上怎么传的,都说是版本问题,各种编译就上来了,我就日了,这坑了多少人,几天的时间就这么被坑了。
1/在$HADOOP_HOME/lib/native下面放了2.5.0-native-snappy.tar.gz,这是HDFS存储压缩所需的本地lib包。 cd ~/app/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/lib/native/
Windows系统下载这三个文件:sigar-amd64-winnt.dll、sigar-x86-winnt.dll、sigar-x86-winnt.lib。放到jdk安装目录即可!
因为缴费明细的数据记录非常庞大,该公司的信息部门决定使用HBase来存储这些数据。并且,他们希望能够通过Java程序来访问这些数据。
关于上面的依赖包,如果在Ubuntu下,使用sudo apt-get install * 命令安装,如果在CentOS下,使用sudo yum install *命令来安装。
大家好,我是腾讯Bugly的精神哥(英文名:spirit),是Bugly资深码奴的同时,又是Bugly神秘的Crash实验室研究员哦!我的主要任务就是泡在实验室里,嗑着瓜子嚼着鸡爪,研究移动App中各种Crash(专挑疑难、坑爹、时髦、有趣的Crash),并通过“精神哥讲Crash”系列定期分享给大家! 今天精神哥给大家分享的第一个Crash是“UnsatisfiedLinkError” 。 一、UnsatisfiedLinkError基本介绍 全名java.lang.UnsatisfiedLinkErro
因为要安装 WAS 8.5.5 (WebSphere Application Server), 所以必须先安装IM (Installation Manager)。
声明: author: 龚细军 时间: 17-08-01 类型: 笔记 转载时请注明出处及相应链接。 链接地址: http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/5726024.html 本笔记所记录全部基于真实操作所得,所使用hadoop版本为hadoop-2.7.2,使用操作系统为kylin-linux. 默认是:已经安装好了jdk环境.并已经下载好hadoop&解压之后 1. 下载完成hadoo并解压之后 进入到安装目录
这是一个系列的数据分析相关项目,包括环境搭建,数据分析,分析代码,分析报告等。目前数据来源于爬取到的100,000+数据 文章主要介绍相关的方法和原理,也算是自己对于大数据的一个初步的认识。
在网上查了之后有一个说是决定考与tomcat位数不一致: 原贴地址:https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9247610.html
最近看一个NDK项目,因为源码使用Eclipse IDE写的,想把代码导入Android Studio使用,毕竟好用很多,使用AS导入后,第一个问题就是编码问题,项目之前竟然使用的是GBK编码。首先就是改变编码问题。我先在设置中将项目编码改为UTF-8,build结果显示一堆错误的乱码,在网上逛了一圈,找到解决方案。
so 加载的过程可以参考小米的系统工程师的文章loadLibrary动态库加载过程分析[1]
java.lang.UnsatisfiedLinkError: dalvik.system.PathClassLoader[DexPathList[[zip file "/data/app/com.pckgname.live-2/base.apk"],nativeLibraryDirectories=[/data/app/com.pckgname.live-2/lib/arm64, /vendor/lib64, /system/lib64]]] couldn't find "libvinit.so"
已解决Java中的java.lang.UnsatisfiedLinkError异常
近日在一个原本工作正常的weblogic web server(操作系统为redhat 64位系统)上折腾安装redis/hadoop等东东,yum install了一堆第3方类库后,重启weblogic时,发现nodemanager无法启动了,报错如下: 严重: Fatal error in node manager server weblogic.nodemanager.common.ConfigException: Native version is enabled but nodemanager n
找不到openTest这个Native方法导致的错误,so库里面的方法路径、方法名称都是固定的,java里面如果不对应就会导致这个错误,可以通过查看your.so文件来确定对错,文本编辑器用十六进制方式打开your.so,搜索报错class类名,排除错误,效果图如下:
Java 中加载动态库时 , 由于在应用中没有配置对应动态库信息 , 报上述错误 ;
1.在jre/bin下添加rxtxParallel.dll,rxtxSerial.dll 文件
早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构,你知道现在它支持多少种吗?7种!
1,复制 libconscrypt_openjdk_jni.so into 到当前路径下 2,复制 signapk.jar into 到当前路径下 3,然后执行如下命令给apk重新签名java -jar -Djava.library.path=. signapk.jar platform.x509.pem platform.pk8 xxx.apk signed-xxx.apk
官方地址 https://www.adictosaltrabajo.com/2021/11/12/maven-mac-m1-aarch64-fabric8-docker-maven-plugin/
Android系统目前支持以下七种不同的CPU架构:ARMv5,ARMv7 (从2010年起),x86 (从2011年起),MIPS (从2012年起),ARMv8,MIPS64和x86_64 (从2014年起),每一种都关联着一个相应的ABI。
无论是 NoSQL,还是大数据领域,HBase 都是非常"炙热"的一门数据库。本文将对 HBase 做一些基础性的介绍,旨在入门。
可以浏览w3c的描述,熟悉hadoop的概念 https://www.w3cschool.cn/hadoop/
使用最新的tess4j 3.3.0包,这个版本的dll文件应该是集成在jar包里面的,环境是win10,vc环境健全,使用eclips
Hbase是企业比较常用的大数据组件,对于开发来讲,单纯的开发几乎不可能,往往都会搭建集群,甚至负责集群的维护,特别是公司规模较小。我们VIP中很多成员,都是一个成员扛起了整个公司的大数据部门,被称之为“扛把子”。
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