当jar在hdfs的时候提交spark job报错 40C

(一)jar不在hdfs上的时候提交spark任务成功,使用的命令:
spark-submit --master spark://192.168.244.130:7077 --class cn.com.cnpc.klmy.common.WordCount2 --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 /root/modelcall-2.0.jar
(二)而当jar在hdfs上的时候提交spark任务报错:classNotFoundException呢?,命令如下:
spark-submit --master spark://192.168.244.130:7077 --class cn.com.cnpc.klmy.common.WordCount2 --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 hdfs://192.168.244.130:9000/mdjar/modelcall-2.0.jar

请教各位大咖这到底是什么原因造成的?望各位大咖不吝赐教!跪谢!!!

注:hdfs能够正常访问,代码里面产生的结果存在hdfs上(第一情况正常运行,在hdfs上能够查看到结果)

2个回答

跟你后来新问的一个一样,我在那边答了

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抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
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hdfs 上传/下载文件报错

上传 不报错。但是hdfs 上面的文件大小为0. 下载的时候 org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-127181180-172.17.0.2-1526283881280:blk_1073741825_1001 file=/wing/LICENSE.txt at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.chooseDataNode(DFSInputStream.java:946) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.blockSeekTo(DFSInputStream.java:604) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.readWithStrategy(DFSInputStream.java:844) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.read(DFSInputStream.java:896) at java.io.DataInputStream.read(DataInputStream.java:100) at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:85) at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:59) at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:119) at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:366) at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:338) at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:289) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.copyToLocalFile(FileSystem.java:2030) at hadoop.hdfs.HdfsTest.testDownLoad(HdfsTest.java:76) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.junit.runners.model.FrameworkMethod$1.runReflectiveCall(FrameworkMethod.java:50) at org.junit.internal.runners.model.ReflectiveCallable.run(ReflectiveCallable.java:12) at org.junit.runners.model.FrameworkMethod.invokeExplosively(FrameworkMethod.java:47) at org.junit.internal.runners.statements.InvokeMethod.evaluate(InvokeMethod.java:17) at org.junit.runners.ParentRunner.runLeaf(ParentRunner.java:325) at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner.runChild(BlockJUnit4ClassRunner.java:78) at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner.runChild(BlockJUnit4ClassRunner.java:57) at org.junit.runners.ParentRunner$3.run(ParentRunner.java:290) at org.junit.runners.ParentRunner$1.schedule(ParentRunner.java:71) at org.junit.runners.ParentRunner.runChildren(ParentRunner.java:288) at org.junit.runners.ParentRunner.access$000(ParentRunner.java:58) at org.junit.runners.ParentRunner$2.evaluate(ParentRunner.java:268) at org.junit.runners.ParentRunner.run(ParentRunner.java:363) at org.junit.runner.JUnitCore.run(JUnitCore.java:137) at com.intellij.junit4.JUnit4IdeaTestRunner.startRunnerWithArgs(JUnit4IdeaTestRunner.java:68) at com.intellij.rt.execution.junit.IdeaTestRunner$Repeater.startRunnerWithArgs(IdeaTestRunner.java:47) at com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.prepareStreamsAndStart(JUnitStarter.java:242) at com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:70) 求各位大佬帮忙看看。环境是在docker 上部署的, 1主2丛。jps查看 datanode和nameNode 都是活的。 网页访问50070 也能进入web 也,里面显示的节点也是活的。 在服务器上用 hdfs dfs -put /get 操作可以成功。 java 代码如下: private FileSystem createClient() throws IOException { //设置程序执行的用户为root System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root"); //指定NameNode的地址 Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS","hdfs://Master:9000"); //创建hdfs客户端 return FileSystem.get(conf); } @Test public void testMkdir() throws IOException { FileSystem client = createClient(); //创建目录 client.mkdirs(new Path(PATH)); //关闭客户端 client.close(); } @Test public void testUpload() throws Exception{ FileSystem client = createClient(); //构造输入流 InputStream in = new FileInputStream("d:\\bcprov-jdk16-1.46.jar"); //构造输出流 OutputStream out = client.create(new Path(PATH +"/bcprov.jar")); //上传 IOUtils.copyBytes(in, out ,1024); //关闭客户端 client.close(); } @Test public void testDownLoad() throws Exception{ FileSystem client = createClient(); //构造输入流 FSDataInputStream in = client.open(new Path("hdfs://Master:9000/wing/LICENSE.txt")); //构造输出流 OutputStream out = new FileOutputStream("d:\\hello.txt"); //下载 IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024, false); IOUtils.closeStream(in); IOUtils.closeStream(out); //关闭客户端 client.close(); } 其他api 调用是可以的,比如创建目录。

eclipse写的spark,不打jar包,如何提交到spark集群?

windows平台下,用eclipse每次写好spark代码后都要打jar包,然后发给Linux,然后spark-submit ...,一次下来就一两分钟,我感觉这样太麻烦了,尤其是写一句程序就调试一下的我,这基本不可能,想问问学过spark的前辈们,有没有办法,eclipse写好了spark程序,点下run就能自动提交到集群的?给个思路就行。我知道hadoop的hdfs和MapReduce都能实现这样的自动提交

hadoop集群下 spark 启动报错

``` Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 17/09/29 09:24:37 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable java.lang.IllegalArgumentException: Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder': at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spark$sql$SparkSession$$instantiateSessionState(SparkSession.scala:1053) at org.apache.spark.sql.SparkSession$$anonfun$sessionState$2.apply(SparkSession.scala:130) at org.apache.spark.sql.SparkSession$$anonfun$sessionState$2.apply(SparkSession.scala:130) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.sql.SparkSession.sessionState$lzycompute(SparkSession.scala:129) at org.apache.spark.sql.SparkSession.sessionState(SparkSession.scala:126) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$getOrCreate$5.apply(SparkSession.scala:938) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$getOrCreate$5.apply(SparkSession.scala:938) at scala.collection.mutable.HashMap$$anonfun$foreach$1.apply(HashMap.scala:99) at scala.collection.mutable.HashMap$$anonfun$foreach$1.apply(HashMap.scala:99) at scala.collection.mutable.HashTable$class.foreachEntry(HashTable.scala:230) at scala.collection.mutable.HashMap.foreachEntry(HashMap.scala:40) at scala.collection.mutable.HashMap.foreach(HashMap.scala:99) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:938) at org.apache.spark.repl.Main$.createSparkSession(Main.scala:97) ... 47 elided Caused by: org.apache.spark.sql.AnalysisException: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.fs.ParentNotDirectoryException: /tmp (is not a directory) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkIsDirectory(FSPermissionChecker.java:530) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkSimpleTraverse(FSPermissionChecker.java:522) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkTraverse(FSPermissionChecker.java:497) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1603) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1621) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.resolvePath(FSDirectory.java:542) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirMkdirOp.mkdirs(FSDirMkdirOp.java:51) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:2970) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:1078) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:637) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:447) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:989) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:845) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:788) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1807) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2455) ; at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.withClient(HiveExternalCatalog.scala:106) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.databaseExists(HiveExternalCatalog.scala:193) at org.apache.spark.sql.internal.SharedState.externalCatalog$lzycompute(SharedState.scala:105) at org.apache.spark.sql.internal.SharedState.externalCatalog(SharedState.scala:93) at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder.externalCatalog(HiveSessionStateBuilder.scala:39) at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder.catalog$lzycompute(HiveSessionStateBuilder.scala:54) at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder.catalog(HiveSessionStateBuilder.scala:52) at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder.catalog(HiveSessionStateBuilder.scala:35) at org.apache.spark.sql.internal.BaseSessionStateBuilder.build(BaseSessionStateBuilder.scala:289) at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spark$sql$SparkSession$$instantiateSessionState(SparkSession.scala:1050) ... 61 more Caused by: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.fs.ParentNotDirectoryException: /tmp (is not a directory) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkIsDirectory(FSPermissionChecker.java:530) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkSimpleTraverse(FSPermissionChecker.java:522) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkTraverse(FSPermissionChecker.java:497) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1603) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1621) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.resolvePath(FSDirectory.java:542) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirMkdirOp.mkdirs(FSDirMkdirOp.java:51) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:2970) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:1078) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:637) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:447) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:989) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:845) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:788) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1807) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2455) at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522) at org.apache.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.<init>(HiveClientImpl.scala:191) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.spark.sql.hive.client.IsolatedClientLoader.createClient(IsolatedClientLoader.scala:264) at org.apache.spark.sql.hive.HiveUtils$.newClientForMetadata(HiveUtils.scala:362) at org.apache.spark.sql.hive.HiveUtils$.newClientForMetadata(HiveUtils.scala:266) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.client$lzycompute(HiveExternalCatalog.scala:66) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.client(HiveExternalCatalog.scala:65) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog$$anonfun$databaseExists$1.apply$mcZ$sp(HiveExternalCatalog.scala:194) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog$$anonfun$databaseExists$1.apply(HiveExternalCatalog.scala:194) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog$$anonfun$databaseExists$1.apply(HiveExternalCatalog.scala:194) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.withClient(HiveExternalCatalog.scala:97) ... 70 more Caused by: org.apache.hadoop.fs.ParentNotDirectoryException: /tmp (is not a directory) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkIsDirectory(FSPermissionChecker.java:530) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkSimpleTraverse(FSPermissionChecker.java:522) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkTraverse(FSPermissionChecker.java:497) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1603) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1621) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.resolvePath(FSDirectory.java:542) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirMkdirOp.mkdirs(FSDirMkdirOp.java:51) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:2970) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:1078) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:637) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:447) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:989) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:845) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:788) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1807) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2455) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.instantiateException(RemoteException.java:106) at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.unwrapRemoteException(RemoteException.java:73) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.primitiveMkdir(DFSClient.java:3002) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.mkdirs(DFSClient.java:2970) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$21.doCall(DistributedFileSystem.java:1047) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$21.doCall(DistributedFileSystem.java:1043) at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.mkdirsInternal(DistributedFileSystem.java:1061) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.mkdirs(DistributedFileSystem.java:1036) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Utilities.createDirsWithPermission(Utilities.java:3679) at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.createRootHDFSDir(SessionState.java:597) at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.createSessionDirs(SessionState.java:554) at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:508) ... 84 more Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: /tmp (is not a directory) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkIsDirectory(FSPermissionChecker.java:530) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkSimpleTraverse(FSPermissionChecker.java:522) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkTraverse(FSPermissionChecker.java:497) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1603) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkTraverse(FSDirectory.java:1621) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.resolvePath(FSDirectory.java:542) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirMkdirOp.mkdirs(FSDirMkdirOp.java:51) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:2970) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:1078) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:637) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:447) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:989) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:845) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:788) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1807) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2455) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1475) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1412) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:229) at com.sun.proxy.$Proxy22.mkdirs(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:558) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:191) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102) at com.sun.proxy.$Proxy23.mkdirs(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.primitiveMkdir(DFSClient.java:3000) ... 94 more <console>:14: error: not found: value spark import spark.implicits._ ^ <console>:14: error: not found: value spark import spark.sql ^ Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.2.0 /_/ Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_144) Type in expressions to have them evaluated. Type :help for more information. scala> ```

window上eclipse连接HDFS,无法连接但不报错

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201708/16/1502873742_24024.png) 我使用maven连接虚拟机上的HDFS,在创建输出流时一直无法创建,也不报错 已关闭两者防火墙,hadoop权限也已经最高 不知道哪里的问题

使用livy提交spark任务失败

post地址:http://192.168.244.130:8998/batches body: {"file":"hdfs://192.168.244.130:9000/mdjar/modelcall-2.0.jar","className":"cn.com.cnpc.klmy.common.WordCount2"} 报错:xxx.ClassNotFoundException: cn.com.cnpc.klmy.common.WordCount2 请教各位大咖,我到底是哪里错了?大家有什么解决方案或者建议吗?望各位大咖不吝赐教!跪谢! 截图如下所示,图一:使用postman发送的截图,图二:livy的管理页面 图一:使用postman发送的截图 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/09/1541703626_743573.png) 图二:livy的管理页面 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/09/1541703430_346359.png) ``` 注:在linux服务使用spark-submit提交成功: ./spark-submit --master spark://192.168.244.130:7077 --class cn.com.cnpc.klmy.common.WordCount2 --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 /root/modelcall-2.0.jar ```

新手入门,HDFS获取文件系统是报错

**这是代码** ``` //获取文件系统 @Test public void getFileSystem() throws Exception{ //0创建配置信息对象 Configuration configuration = new Configuration(); //1获取文件系统 FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hffs://hadoop102:8020"), configuration, "root"); //2打印文件系统 System.out.println(fs.toString()); } ``` **报错内容:** ``` java.io.IOException: No FileSystem for scheme: hffs at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2644) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2651) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:92) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2687) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2669) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:371) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$1.run(FileSystem.java:160) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$1.run(FileSystem.java:157) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1657) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:157) at com.root.hdfs.HDFSClient.getFileSystem(HDFSClient.java:40) ```

spark2.0报错求大神帮忙!!!谢谢!!

代码如下(网上摘录代码): package com.gree.test; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import org.apache.spark.streaming.Durations; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext; import com.google.common.base.Optional; import scala.Tuple2; public class OnlineWordCount { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local[2]"); JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf,Durations.seconds(5)); jssc.checkpoint("hdfs://spark001:9000/wordcount_checkpoint"); JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("spark001", 9999); JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>(){ private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Iterator<String> call(String line) throws Exception { return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator(); } }); JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>(){ private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception { return new Tuple2<String, Integer>(word, 1); } }); JavaPairDStream<String, Integer> wordcounts = pairs.updateStateByKey( new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>(){ private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Optional<Integer> call(List<Integer> values, Optional<Integer> state) throws Exception { Integer newValue = 0; if(state.isPresent()){ newValue = state.get(); } for(Integer value : values){ newValue += value; } return Optional.of(newValue); } }); wordcounts.print(); jssc.start(); try { jssc.awaitTermination(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } jssc.close(); } } 报错位置为updateStateByKey位置: The method updateStateByKey(Function2<List<Integer>,Optional<S>,Optional<S>>) in the type JavaPairDStream<String,Integer> is not applicable for the arguments (new Function2<List<Integer>,Optional<Integer>,Optional<Integer>>(){}) 跪求大神解决。。。谢谢

ecplise内读取hadoop hdfs上的文件,报错,拒绝连接

Exception in thread "main" java.net.ConnectException: Call From dong-PC/192.168.1.51 to 192.168.1.92:9001 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(Unknown Source) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Unknown Source) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapWithMessage(NetUtils.java:792) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException(NetUtils.java:732) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1480) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1407) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:229) at com.sun.proxy.$Proxy9.getBlockLocations(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getBlockLocations(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:255) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source) at java.lang.reflect.Method.invoke(Unknown Source) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:187) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102) at com.sun.proxy.$Proxy10.getBlockLocations(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.callGetBlockLocations(DFSClient.java:1237) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getLocatedBlocks(DFSClient.java:1224) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getLocatedBlocks(DFSClient.java:1212) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength(DFSInputStream.java:303) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.openInfo(DFSInputStream.java:269) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.<init>(DFSInputStream.java:261) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.open(DFSClient.java:1537) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$3.doCall(DistributedFileSystem.java:303) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$3.doCall(DistributedFileSystem.java:299) at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.open(DistributedFileSystem.java:299) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.open(FileSystem.java:767) at test.HdfsOperate.readFile(HdfsOperate.java:105) at test.HdfsOperate.main(HdfsOperate.java:128) Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(Unknown Source) at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:531) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:495) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:609) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:707) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$2800(Client.java:370) at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1529) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1446) ... 25 more

用flume读取kafka数据到hdfs,source创建时报错Kafka topic must be specified

计划使用flume读取kafka的数据传送到hdfs上,结果错误如下 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/20/1584694939_566000.png) 但是我的kafka里确实有对应的topic,名字为topic_start,下面是我的配置文件 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/20/1584695029_280148.png) 不知道问题出在哪里,目前测试结果为kafka里的topic,flume都无法读取出来,求大佬帮忙解决一下这个问题。目前我毫无头绪,如果不行只能考录重新安装flume等办法了

hdfs挂载后共享后报错I/O设备错误

将hdfs挂载到linux下,然后共享,在windows下登录共享目录然后拷贝文件到共享目录时报错![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201506/12/1434091540_28424.png)

spark问题,怎么从hdfs获取目录下的文件名

如题,我想获取hdfs下的文件名怎么获取。用java Spark

hadoop hdfs 挂载报错

hadoop hdfs挂载在linux上市报错fuse-dfs didn't recognize /hadoop/hdfs,-2,然后打开/hadoop/hdfs时报输入输出目录错误

spark RDD中的元组如何按照指定格式保存到HDFS上?

请教一个问题:spark数据清洗的结果为RDD[(String, String)]类型的rdd,在这个RDD中,每一个元素都是一个元组。元组的key值是文件名,value值是文件内容,我现在想把整个RDD保存在HDFS上,让RDD中的每一个元素保存为一个文件,其中key值作为文件名,而value值作为文件内容。 应该如何实现呢? RDD好像不支持遍历,只能通过collect()方法保存为一个数组,再进行遍历,但是这样可能会把内存撑爆,目前的做法是先把RDD通过saveAsTextFile方法保存在HDFS上,然后再使用FSDataInputStream输入流对保存后的part文件进行遍历读取,使用输出流写到HDFS上,这样很耗时。 请问有没有好一点的方法,可以直接把RDD的内容写到HDFS上呢?

用java读取hdfs的.lzo_deflate文件报错

linux环境没有问题,hadoop环境、配置也没有问题,并且通过hdoop fs -text 指令能正常打开该压缩文件。但是用java读取就报错了,请大神帮忙看看,谢谢 代码如下: public static void main(String[] args) { String uri = "/daas/****/MBLDPI3G.2016081823_10.1471532401822.lzo_deflate"; Configuration conf = new Configuration(); String path = "/software/servers/hadoop-2.6.3-bin/hadoop-2.6.3/etc/hadoop/"; conf.addResource(new Path(path + "core-site.xml")); conf.addResource(new Path(path + "hdfs-site.xml")); conf.addResource(new Path(path + "mapred-site.xml")); try { CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf); CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(uri)); if (codec == null) { System.out.println("Codec for " + uri + " not found."); } else { CompressionInputStream in = null; try { in = codec.createInputStream(new java.io.FileInputStream(uri)); byte[] buffer = new byte[100]; int len = in.read(buffer); while (len > 0) { System.out.write(buffer, 0, len); len = in.read(buffer); } } finally { if (in != null) { in.close(); } } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 报错信息如下: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info. java.io.FileNotFoundException: /daas/***/MBLDPI3G.2016081823_10.1471532401822.lzo_deflate (没有那个文件或目录) at java.io.FileInputStream.open(Native Method) at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:146) at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:101) at FileDecompressor.main(FileDecompressor.java:53) 加载的jar包: <classpathentry kind="lib" path="lib/commons-cli-1.2.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/commons-collections-3.2.2.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/commons-configuration-1.6.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/commons-lang-2.6.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/commons-logging-1.1.3.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/guava-18.0.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/hadoop-auth-2.6.3.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/hadoop-common-2.6.3.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/hadoop-hdfs-2.6.3.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/htrace-core-3.0.4.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/log4j-1.2.17.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/protobuf-java-2.5.0.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/slf4j-api-1.7.5.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="lib/hadoop-lzo-0.4.20.jar"/>

Hive on spark查询报错。

求助!!!在hadoop使用Hive on spark执行Bigbench测试时,一直会有报错,log信息: FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create spark client. WARN: The method class org.apache.commons.logging.impl.SLF4JLogFactory#release() was invoked. WARN: Please see http://www.slf4j.org/codes.html#release for an explanation. An error occured while running command: ========== runEngineCmd -f /var/lib/hadoop-hdfs/Big-Bench/engines/hive/queries/q04/q04.sql ========== 在网上查了很多资料,有说版本不匹配的,有说是概率性问题,有没有大佬来瞅一眼啊。。哭了

在使用Spark Streaming向HDFS中保存数据时,文件内容会被覆盖掉,怎么解决?

我的Spark Streaming代码如下所示: ``` val lines=FlumeUtils.createStream(ssc,"hdp2.domain",22222,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) val words = lines.filter(examtep(_)) words.foreachRDD(exam(_)) //some other code def exam(rdd:RDD[SparkFlumeEvent]):Unit={ if(rdd.count()>0) { println("****Something*****") val newrdd=rdd.map(sfe=>{ val tmp=new String(sfe.event.getBody.array()) tmp }) newrdd.saveAsTextFile("/user/spark/appoutput/Temperaturetest") } } ``` 当words.foreachRDD(exam(_))中每次执行exam()方法的时候,都会执行newrdd.saveAsTextFile("/user/''''''"),但是HDFS上Temperaturetest文件夹里的内容每次都会被覆盖掉,只保存着最后一次saveAsTextFIle的内容,怎样才能让所有数据都存储到Temperaturetest中呢??

从hdfs中读取数据并用spark操作时出现问题

我从集群环境的hdfs中读取数据,然后处理数据时出现问题,在循环里面添加的对象在循环外就没有了,初学spark和scala,请大佬指点. object Test { case class Passenger(name: String, txn_date: String, txn_time: String, txn_station: String, ticket_type: String, trans_code: String, sub: String, txn_station_id: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val inputFile = "hdfs://Master:9000/user/hadoop/input/tmp.txt" val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val text = sc.textFile(inputFile) //25 lines like "000025643 " "20141201" "060912" "0328" "88" "22" "" from hdfs val Passengers = new ArrayBuffer[Passenger]() for (line <- text) { val points = for (i <- 0 until (line.length) if (line.charAt(i) == '"')) yield { i } val items = for (i <- 0 until (points.length) if (i % 2 == 0)) yield { if (!line.slice(points(i).toString.toInt + 1, points(i + 1).toString.toInt).equals("")) { line.slice(points(i).toString.toInt + 1, points(i + 1).toString.toInt).trim } else "null" } val tmp:Passenger=new Passenger(items(0).trim, items(1), items(2), items(3), items(4), items(5), "null", items(6)) println(tmp) //it is Passenger(000026853,20141201,060921,0325,88,21,null,null) [no problem] Passengers.append(tmp) println(Passengers.length) //1,2,3.....25 [no problem] } println("----------------------------" + Passengers.length) //it is 0!!!! why? val passengersArray = Passengers.toArray val customersRDD = sc.parallelize(passengersArray) val customersDF = customersRDD.toDF() } } ``` ```

spark streaming监控hdfs的文件变化

spark streaming中有对hdfs中新增文件的监控,但是如何对具体的某个文件进行监控呢,比如文件a后面增加了一行,如何才能get到这个信息呢 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201610/08/1475916517_4375.jpg)

Python操作Hdfs,upload报错erron-3

我尝试过hdfs和pyhdfs库操作hdfs,不过两种方式都是在操作upload时报错,在网上找不到答案,希望有大神可以指点一下。 搭hdfs的同事告诉我,操作是用9000的端口,不过不知道为什么9000端口报404,操作50070没问题,可以新建文件夹,查看目录。 ``` >>> from hdfs import * >>> client = Client("http://192.168.xx.xxx:50070") >>> client.list("/") [u'tmp', u'user'] >>> client.upload("/tmp/kenvs", "/home/test.txt") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/ubuntu1604/.local/lib/python2.7/site-packages/hdfs/client.py", line 605, in upload raise err urllib3.exceptions.NewConnectionError: <urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f48193a2690>: Failed to establish a new connection: [Errno -3] Temporary failure in name resolution ```

初级玩转Linux+Ubuntu(嵌入式开发基础课程)

课程主要面向嵌入式Linux初学者、工程师、学生 主要从一下几方面进行讲解: 1.linux学习路线、基本命令、高级命令 2.shell、vi及vim入门讲解 3.软件安装下载、NFS、Samba、FTP等服务器配置及使用

我以为我对Mysql事务很熟,直到我遇到了阿里面试官

太惨了,面试又被吊打

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

Python数据分析与挖掘

92讲视频课+16大项目实战+源码+¥800元课程礼包+讲师社群1V1答疑+社群闭门分享会=99元 &nbsp; 为什么学习数据分析? &nbsp; &nbsp; &nbsp; 人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的?数据分析就是。 &nbsp; &nbsp; &nbsp; 从海量数据中获得别人看不见的信息,创业者可以通过数据分析来优化产品,营销人员可以通过数据分析改进营销策略,产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业,掌握了数据分析能力,往往在其岗位上更有竞争力。 &nbsp;&nbsp; 本课程共包含五大模块: 一、先导篇: 通过分析数据分析师的一天,让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法,对数据分析师不在迷惑。 &nbsp; 二、基础篇: 围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开,帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。 &nbsp; 三、数据采集篇: 通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路:数据从何来的问题,讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎实数据采集能力,避免没有数据可分析的尴尬。 &nbsp; 四、分析工具篇: 讲解数据分析避不开的科学计算库Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。 &nbsp; 五、算法篇: 算法是数据分析的精华,课程精选10大算法,包括分类、聚类、预测3大类型,每个算法都从原理和案例两个角度学习,让你不仅能用起来,了解原理,还能知道为什么这么做。

如何在虚拟机VM上使用串口

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C++语言基础视频培训课程:本课与主讲者在大学开出的程序设计课程直接对接,准确把握知识点,注重教学视频与实践体系的结合,帮助初学者有效学习。本教程详细介绍C++语言中的封装、数据隐藏、继承、多态的实现等入门知识;主要包括类的声明、对象定义、构造函数和析构函数、运算符重载、继承和派生、多态性实现等。 课程需要有C语言程序设计的基础(可以利用本人开出的《C语言与程序设计》系列课学习)。学习者能够通过实践的方式,学会利用C++语言解决问题,具备进一步学习利用C++开发应用程序的基础。

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2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

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通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

Python数据分析师-实战系列

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YOLOv3目标检测实战系列课程

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从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

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大学期末考试与高中的考试存在很大的不同之处,大学的期末考试成绩是主要分为两个部分:平时成绩和期末考试成绩。平时成绩和期末考试成绩总分一般为一百分,然而平时成绩与期末考试成绩所占的比例不同会导致出现不同

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c语言项目开发实例

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