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【vc抓包源码】【抽奖系统源码下载】【出售游戏源码 法律】hadoop源码testdfsio

时间：2024-12-29 09:46:45 编辑：足球 源码 游戏 来源：改数系统源码

1.HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS？
2.如何在win7下的eclipse中调试Hadoop2.2.0的程序
3.在MyEclipse连接Hadoop集群时，源码编写语句后，源码run执行报错

hadoop源码testdfsio

HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS？

       他们的源码关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是源码一个存储空间；是物品和房子的关系。

       hdfs只是源码一个存储空间，他的源码vc抓包源码完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的源码作用了。hbase是源码一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的源码存在hdfs上。

       所以即使HbBase可以随机，源码它还是源码要依赖于HDFS。

       希望可以帮到您，源码感谢您的源码采纳！

如何在win7下的eclipse中调试Hadoop2.2.0的程序

       åœ¨ä¸Šä¸€ç¯‡åšæ–‡ä¸­ï¼Œæ•£ä»™å·²ç»è®²äº†Hadoop的单机伪分布的部署，本篇，散仙就说下，如何eclipse中调试hadoop2.2.0,源码如果你使用的还是hadoop1.x的版本，那么，也没事，散仙在以前的博客里，也写过eclipse调试1.x的hadoop程序，两者最大的不同之处在于使用的eclipse插件不同，hadoop2.x与hadoop1.x的API，不太一致，所以插件也不一样，我们只需要使用分别对应的插件即可. 

       ä¸‹é¢å¼€å§‹è¿›å…¥æ­£é¢˜: 

       åºå·    åç§°    æè¿°    

       1    eclipse    Juno Service Release 4.2的本    

       2    æ“ä½œç³»ç»Ÿ    Windows7    

       3    hadoop的eclipse插件    hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar    

       4    hadoop的集群环境    è™šæ‹ŸæœºLinux的Centos6.5单机伪分布式    

       5    è°ƒè¯•ç¨‹åº    Hellow World    

       é‡åˆ°çš„几个问题如下： 

       Java代码  

       java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.    

       è§£å†³åŠžæ³•: 

       åœ¨org.apache.hadoop.util.Shell类的checkHadoopHome()方法的返回值里写固定的 

       æœ¬æœºhadoop的路径，散仙在这里更改如下： 

       Java代码  

       private static String checkHadoopHome() {   

       // first check the Dflag hadoop.home.dir with JVM scope  

       //System.setProperty("hadoop.home.dir", "...");  

       String home = System.getProperty("hadoop.home.dir");  

       // fall back to the system/user-global env variable  

       if (home == null) {   

       home = System.getenv("HADOOP_HOME");  

       }  

       try {   

       // couldn't find either setting for hadoop's home directory  

       if (home == null) {   

       throw new IOException("HADOOP_HOME or hadoop.home.dir are not set.");  

       }  

       if (home.startsWith("\"") && home.endsWith("\"")) {   

       home = home.substring(1, home.length()-1);  

       }  

       // check that the home setting is actually a directory that exists  

       File homedir = new File(home);  

       if (!homedir.isAbsolute() || !homedir.exists() || !homedir.isDirectory()) {   

       throw new IOException("Hadoop home directory " + homedir  

       + " does not exist, is not a directory, or is not an absolute path.");  

       }  

       home = homedir.getCanonicalPath();  

       } catch (IOException ioe) {   

       if (LOG.isDebugEnabled()) {   

       LOG.debug("Failed to detect a valid hadoop home directory", ioe);  

       }  

       home = null;  

       }  

       //固定本机的hadoop地址  

       home="D:\\hadoop-2.2.0";  

       return home;  

       }  

       ç¬¬äºŒä¸ªå¼‚常，Could not locate executable D:\Hadoop\tar\hadoop-2.2.0\hadoop-2.2.0\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.  找不到win上的执行程序，可以去下载bin包，覆盖本机的hadoop跟目录下的bin包即可 

       ç¬¬ä¸‰ä¸ªå¼‚常： 

       Java代码  

       Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://...:/user/hmail/output/part-, expected: file:///   

       at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.checkPath(FileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.pathToFile(RawLocalFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem$ChecksumFSInputChecker.<init>(ChecksumFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.open(ChecksumFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.open(FileSystem.java:)   

       at com.netease.hadoop.HDFSCatWithAPI.main(HDFSCatWithAPI.java:)   

       å‡ºçŽ°è¿™ä¸ªå¼‚常，一般是HDFS的路径写的有问题，解决办法，拷贝集群上的core-site.xml和hdfs-site.xml文件，放在eclipse的src根目录下即可。 

       ç¬¬å››ä¸ªå¼‚常： 

       Java代码  

       Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z    

       å‡ºçŽ°è¿™ä¸ªå¼‚常，一般是由于HADOOP_HOME的环境变量配置的有问题，在这里散仙特别说明一下，如果想在Win上的eclipse中成功调试Hadoop2.2，就需要在本机的环境变量上，添加如下的环境变量： 

       ï¼ˆ1）在系统变量中，新建HADOOP_HOME变量，属性值为D:\hadoop-2.2.0.也就是本机对应的hadoop目录 

       (2)在系统变量的Path里，追加%HADOOP_HOME%/bin即可 

       ä»¥ä¸Šçš„问题，是散仙在测试遇到的，经过对症下药，我们的eclipse终于可以成功的调试MR程序了，散仙这里的Hellow World源码如下： 

       Java代码  

       package com.qin.wordcount;  

       import java.io.IOException;  

       import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;  

       import org.apache.hadoop.fs.Path;  

       import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  

       import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  

       import org.apache.hadoop.io.Text;  

       import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  

       /*** 

       *  

       * Hadoop2.2.0测试 

       * æ”¾WordCount的例子 

       *  

       * @author qindongliang 

       *  

       * hadoop技术交流群：   

       *  

       *  

       * */  

       public class MyWordCount {   

       /** 

       * Mapper 

       *  

       * **/  

       private static class WMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{   

       private IntWritable count=new IntWritable(1);  

       private Text text=new Text();  

       @Override  

       protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)  

       throws IOException, InterruptedException {   

       String values[]=value.toString().split("#");  

       //System.out.println(values[0]+"========"+values[1]);  

       count.set(Integer.parseInt(values[1]));  

       text.set(values[0]);  

       context.write(text,count);  

       }  

       }  

       /** 

       * Reducer 

       *  

       * **/  

       private static class WReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text>{   

       private Text t=new Text();  

       @Override  

       protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value,Context context)  

       throws IOException, InterruptedException {   

       int count=0;  

       for(IntWritable i:value){   

       count+=i.get();  

       }  

       t.set(count+"");  

       context.write(key,t);  

       }  

       }  

       /** 

       * æ”¹åŠ¨ä¸€ 

       * (1)shell源码里添加checkHadoopHome的路径 

       * (2)行，FileUtils里面 

       * **/  

       public static void main(String[] args) throws Exception{   

       //      String path1=System.getenv("HADOOP_HOME");  

       //      System.out.println(path1);  

       //      System.exit(0);  

       JobConf conf=new JobConf(MyWordCount.class);  

       //Configuration conf=new Configuration();  

       //conf.set("mapred.job.tracker","...:");  

       //读取person中的数据字段  

       // conf.setJar("tt.jar");  

       //注意这行代码放在最前面，进行初始化，否则会报  

       /**Job任务**/  

       Job job=new Job(conf, "testwordcount");  

       job.setJarByClass(MyWordCount.class);  

       System.out.println("模式：  "+conf.get("mapred.job.tracker"));;  

       // job.setCombinerClass(PCombine.class);  

       // job.setNumReduceTasks(3);//设置为3  

       job.setMapperClass(WMapper.class);  

       job.setReducerClass(WReducer.class);  

       job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  

       job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  

       job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  

       job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  

       job.setOutputKeyClass(Text.class);  

       job.setOutputValueClass(Text.class);  

       String path="hdfs://...:/qin/output";  

       FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  

       Path p=new Path(path);  

       if(fs.exists(p)){   

       fs.delete(p, true);  

       System.out.println("输出路径存在，已删除！");  

       }  

       FileInputFormat.setInputPaths(job, "hdfs://...:/qin/input");  

       FileOutputFormat.setOutputPath(job,p );  

       System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);    

       }  

       }  

       æŽ§åˆ¶å°ï¼Œæ‰“印日志如下： 

       Java代码  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapred.job.tracker is deprecated. Instead, use mapreduce.jobtracker.address  

       æ¨¡å¼ï¼š  local  

       è¾“出路径存在，已删除！  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | session.id is deprecated. Instead, use dfs.metrics.session-id  

       INFO - JvmMetrics.init() | Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=  

       WARN - JobSubmitter.copyAndConfigureFiles() | Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.  

       WARN - JobSubmitter.copyAndConfigureFiles() | No job jar file set.  User classes may not be found. See Job or Job#setJar(String).  

       INFO - FileInputFormat.listStatus() | Total input paths to process : 1  

       INFO - JobSubmitter.submitJobInternal() | number of splits:1  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapred.output.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.value.class  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapred.mapoutput.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.value.class  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapreduce.map.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.map.class  

       INFO - C

在MyEclipse连接Hadoop集群时，编写语句后，源码run执行报错

       在使用MyEclipse连接Hadoop集群进行编程操作时，可能遇到一些特定的错误提示，导致运行时出现错误。本文将针对这些问题，提供对应的解决方案，以便快速解决问题。抽奖系统源码下载

       首先，错误提示：“java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://master:/test.txt, expected: file:///”。此错误表明系统期望访问本地文件路径，而非Hadoop集群路径。解决方法是在项目下创建一个名为`core-site.xml`的文件，将集群中master节点的配置文件复制到项目目录下的`core-site.xml`文件中。这样，系统将根据项目目录下的配置文件识别Hadoop集群路径。

       其次，出现“org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=Mclusilu,出售游戏源码 法律 access=WRITE, inode”错误提示。这说明创建文件的用户权限不足，无法写入。在虚拟机中执行`hadoop fs -chmod -R a+w /`命令，可以为HDFS文件系统下的所有文件分配写权限。这样，用户将能够进行写操作。

       接下来，遇到“java.net.UnknownServiceException: protocol doesn't support output”错误，表明使用URL协议进行写入操作不被支持。URL协议主要用于读取资源，内容购网站源码不支持写入数据。解决方案是避免使用URL方式执行写入操作，确保操作符合Hadoop的写入规则。

       再有，如遇“org.apache.hadoop.hdfs.protocol.DSQuotaExceededException”错误，表示文件的空间配额已达到限制，导致无法进行写操作。可以通过两种方法解决：第一，在Hadoop集群中的`hdfs-site.xml`文件中设置更大的空间配额，使用命令`hdfs dfsadmin -setSpaceQuota p /spaceQuota`增大空间配额。联众斗地主 源码第二，使用命令`hadoop dfsadmin -clrSpaceQuota /user/hadoop`清除空间配额限制。

       同时，还可能遇到“org.apache.hadoop.hdfs.protocol.NSQuotaExceededException”错误，指示目录中文件数量超出限制。这通常是由于Hadoop的命名空间配额设置导致的。为解决此问题，可以检查并调整命名空间配额设置，以适应实际需求。

       此外，当遇到“org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): Specified block size is less than configured minimum value”错误时，发现客户端设置的块大小小于服务端配置的最小值。解决方法是修改服务端的`hdfs-site.xml`文件，设置更合适的块大小，或在客户端代码中调整相关配置参数。同时，确保配置的参数在服务端和客户端间保持一致。

       在解决问题过程中，还需要注意配置文件的优先级。配置文件的加载顺序为：代码的优先级 > classpath下的`src/core-site.xml` > 集群Hadoop的配置文件`***-site.xml`。在创建文件时，如果立即可见，但在写入时不可见，可以使用`out.hflush()`或`out.hsync()`方法刷新输出，确保数据写入磁盘。

       最后，遇到“org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.protocol.RecoveryInProgressException)”错误，表示在尝试执行操作时，租赁恢复正在进行中。这可能是因为副本数量与集群节点数不匹配，导致在创建新连接时出现问题。解决方法是调整`dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy`配置，从不新建连接（设置为`NEVER`），或等待租赁恢复完成后执行操作。

       总结而言，解决MyEclipse连接Hadoop集群时出现的错误，需要根据错误提示仔细分析问题所在，并采取相应的配置调整或代码修改措施。通过上述步骤，可以有效定位和解决常见的运行错误，保证程序的稳定性和高效执行。

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