请帮忙,我卡住了。 这是我运行作业的代码。
hadoop jar mrjob.jar ru.package.Main -files hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/metadata.csv -libjars hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/opencsv.jar,hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/gson.jar,hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/my-utils.jar /MyCatalog/http_requests.seq-r-00000 /MyCatalog/output/result_file
我确实收到了这些警告:
12/10/26 18:35:50 WARN util.GenericOptionsParser: The libjars file hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/opencsv.jar is not on the local filesystem. Ignoring.
12/10/26 18:35:50 WARN util.GenericOptionsParser: The libjars file hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/gson.jar is not on the local filesystem. Ignoring.
12/10/26 18:35:50 WARN util.GenericOptionsParser: The libjars file hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/my-utils.jar is not on the local filesystem. Ignoring.
然后:线程“main”中的异常 java.lang.NoClassDefFoundError: 在主类中,我尝试从名为 my-utils.jar 的 jar 中实例化类
我做错了什么?
更新: 我正在检查 GenericOptionsParser 的源代码:
/**
* If libjars are set in the conf, parse the libjars.
* @param conf
* @return libjar urls
* @throws IOException
*/
public static URL[] getLibJars(Configuration conf) throws IOException {
String jars = conf.get("tmpjars");
if(jars==null) {
return null;
}
String[] files = jars.split(",");
List<URL> cp = new ArrayList<URL>();
for (String file : files) {
Path tmp = new Path(file);
if (tmp.getFileSystem(conf).equals(FileSystem.getLocal(conf))) {
cp.add(FileSystem.getLocal(conf).pathToFile(tmp).toURI().toURL());
} else {
LOG.warn("The libjars file " + tmp + " is not on the local " +
"filesystem. Ignoring.");
}
}
return cp.toArray(new URL[0]);
}
所以: 1.逗号之间没有空格 2.还是不明白。。。我试过点:本地文件系统,hdfs文件系统,结果是一样的。好像没有添加类...
最佳答案
问题解决了。正确的调用是:
hadoop jar my-job.jar ru.package.Main -files /home/cloudera/uploaded_jars/metadata.csv -libjars /home/cloudera/uploaded_jars/opencsv.jar,/home/cloudera/uploaded_jars/gson.jar,/home/cloudera/uploaded_jars/url-raiting-utils.jar /MyCatalog/http_requests.seq-r-00000 /MyCatalog/output/scoring_result
在哪里
/MyCatalog
是hdfs路径,
/home/cloudera/uploaded_jars/
是本地fs路径 问题出在作业 jar 中。 以前我曾尝试使用简单的 jar 运行作业,只有三个类:Mapper、Reducer、Main 类。 现在我确实提供了另一个由 maven 生成的(它生成了其中两个) 第二个作业 jar 包含所有依赖库。在里面。结构看起来像: 我的工作.jar
-库
--aopalliance-1.0.jar asm-3.2.jar avro-1.5.4.jar ... commons-beanutils-1.7.0.jar commons-beanutils-core-1.8.0.jar .. .zookeeper-3.4.3-cdh4.0.0.jar
lib 文件夹中有 76 个 jar。
它有效,但我不明白为什么。
关于hadoop -libjars 和 ClassNotFoundException,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13095402/
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的,针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜,提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN(YetanotherResourceNegotiator的缩写)是Hadoop集群的资源管理系统,负责为计算程序提供服务器计算资源,相当于⼀个分布式的操作系统平台,⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现,但是因为具有⾜够的通⽤性,同样可以⽀持其他的分布式计算模
目录:一、简介二、HQL的执行流程三、索引四、索引案例五、Hive常用DDL操作六、Hive常用DML操作七、查询结果插入到表八、更新和删除操作九、查询结果写出到文件系统十、HiveCLI和Beeline命令行的基本使用十一、Hive配置一、简介Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL查询功能,用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业,然后提交到Hadoop上运行。特点:简单、容易上手(提供了类似sql的查询语言hql),使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析;灵活性高,可以自定义用户函数(UDF)和
云计算实验中要求我们在Linux系统安装Hadoop,故来做一个简单的记录。· 注:我的操作系统环境是Ubuntu-20.04.3,安装的JDK版本为jdk1.8.0_301,安装的Hadoop版本为hadoop2.7.1。(不确定其他版本是否会出现版本兼容问题)Hadoop安装步骤如下: 一、更新apt和安装vim编辑器 二、配置本机无密码登录SSH 三、安装JAVA环境 四、下载安装Hadoop 五、伪分布式搭建一、更新apt和安装vim编辑器1、更新aptsudoapt-getupdate2、安装vim
一、设置免密登录1、系统偏好设置-----共享----勾选远程登录,所有用户2、打开终端,输入命令ssh-keygen-trsa,一直回车即可2.查看生成的公钥和私钥 cd~/.ssh ls会看到~/.ssh目录下有两个文件:①私钥:id_rsa②公钥:id_rsa.pub3.将公钥内容写入到~/.ssh/authorized_keys中 cat~/.ssh/id_rsa.pub>>~/.ssh/authorized_keys4.测试在terminal终端输入 sshlocalhost如果出现以下询问输入yes,不需要输入密码就能登录,说明配置成功Areyousureyouw
博学之,审问之,慎思之,明辨之,笃行之🏂hiveonspark搭建好后,任务提交会有问题,因为通过hive会话提交的任务一直存在且不会结束(除非关掉这个hive会话),根本原因是这些任务提交到了Yarn的同一个队列中,前面的任务没有执行完毕后面的任务不会执行,所以解决办法是增加一个Yarn队列,指定任务提交的队列,这样就不会出现任务的阻塞。目录一、情景复现二、原因三、Yarn队列配置—增加队列1.情景复现:搭建好hiveonspark后,在命令行直接进入hive会话,提交任务后,在ResourceManager上jps查看进程可以看到有个进程ApplicationMaster一直存在,打开Re
目录SparkStreaming的核心是DStream一、DStream简介二.DStream编程模型三.DStream转换操作SparkStreaming的核心是DStream一、DStream简介1.Spark Streaming提供了一个高级抽象的流,即DStream(离散流)。2.DStream的内部结构是由一系列连续的RDD组成,每个RDD都是一小段由时间分隔开来的数据集。二.DStream编程模型三.DStream转换操作transform()1.在3个节点启动zookeeper集群服务$zkServer.shstart2.启动kafka(3个节点都要)$/opt/module/k
目录基本语法一、上传二、下载三、其他增删改查操作3.1增3.2删3.3改3.4查基本语法hadoopfs和 hdfsdfs(hadoopfs和hdfsdfs命令等效。)-hdfs dfs只能操作HDFS文件系统-hadoopfs可操作任意文件系统,不仅仅是hdfs文件系统,使用范围更广[root@hadoop102hadoop-3.1.3]$bin/hadoopfs[-appendToFile...][-cat[-ignoreCrc]...][-chgrp[-R]GROUPPATH...][-chmod[-R]PATH...][-chown[-R][OWNER][:[GROUP]]PATH..
我正在为HDFS中的写入实现一个数据节点故障转移,当block的第一个数据节点发生故障时,HDFS仍然可以写入一个block。算法是。首先,将识别故障节点。然后,请求一个新block。HDFSportapi提供了excludeNodes,我用它来告诉Namenode不要在那里分配新的block。failedDatanodes被识别为失败的数据节点,它们在日志中是正确的。req:=&hdfs.AddBlockRequestProto{Src:proto.String(bw.src),ClientName:proto.String(bw.clientName),ExcludeNodes:f
我们在搭建完hadoop集群时,初次启动HDFS集群,需要对主节点进行格式化操作,其本质是清理和做一些准备工作,因为此时的HDFS在物理上还是存在的。而且主节点格式化操作只能进行一次。那我们在格式化时,不小心格式化多次,就会导致主从节点之间互相不识别。然后导致启动hadoop集群时,主节点的namenode进程可能不会启动或者从节点的datanode可能不会启动。这里给出一种解决方法:我们在配置hadoop的配置文件core-site.xml时,其中有一组参数hadoop.tmp.dir,它的值指定的是配置hadoop的临时目录我们把tmp目录删除,再重新格式化即可。先进入/export/se
目录摘要大屏可视化预览如何安装Hadoop集群数据集介绍项目部署流程一键化配置环境和参数一键化建立hive数据表Flume配置及自动加载数据到hive中数据分析mysql接收数据表格sqoop将hive表导入到MySQL中可视化效果总结每文一语摘要本项目需要部署的可以私信博主!!!!!!!!!本文介绍了基于Hadoop的电商广告点击数的分析与可视化,以及相应的Shell脚本执行和大屏可视化设计。首先,我们介绍了Hadoop的基本原理和使用方法,包括如何安装和配置Hadoop集群。然后,我们介绍了如何使用HadoopMapReduce框架对电商广告点击数据进行分析和处理,包括数据的清洗、转换和统