hdfs dfs -ls / 查询到的是本地文件目录,这是为什么?

已经配置了hadoop的环境变量,也source过了,但是只要不在hadoop/bin下面使用hdfs dfs -ls / 查询到的就是本地文件目录,并且报错:

Warning: fs.defaultFS is not set when running "ls" command.

如图:
图片说明
但如果在bin目录下,显示正确,如图:
图片说明
环境变量如图:
图片说明
上网查了有人说core-site.xml有问题,我不是这个问题,配置文件如下:
图片说明
请问有人知道这是怎么回事吗?

1个回答

使用which hadoop和which hdfs查看是否指向正确位置,若不是,则删掉错误位置处的文件,重新source,然后一切正常

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
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!
其他相关推荐
hadoop集群,hdfs dfs -ls / 目录出错
搭建了一个hadoop集群,用hdfs dfs -ls /命令,列出的是本地系统的根目录。 用hdfs dfs -ls hdfs://servicename/ 列出的目录才是hdfs上的目录,可能是什么原因? 执行hive创建的目录也是在本地系统目录上。 集群的配置如下 集群规划: 主机名 IP 安装的软件 运行的进程 hadoop01 192.168.175.129 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) hadoop02 192.168.175.127 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) hadoop03 192.168.175.126 jdk、hadoop ResourceManager hadoop04 192.168.175.125 jdk、hadoop ResourceManager hadoop05 192.168.175.124 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain hadoop06 192.168.175.123 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain hadoop07 192.168.175.122 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain windows:NLB LINUX:LVS 1.liunx虚拟机安装后,虚拟机连接模式要选择host-only模式。然后分配IP(以hadoop01为例) DEVICE="eth0" BOOTPROTO="static" ### HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7" IPV6INIT="yes" NM_CONTROLLED="yes" ONBOOT="yes" TYPE="Ethernet" UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c" IPADDR="192.168.175.129" ### NETMASK="255.255.255.0" ### GATEWAY="192.168.175.1" ### 2.修改主机名: vim /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=hadoop01 ### 3.关闭防火墙: #查看防火墙状态 service iptables status #关闭防火墙 service iptables stop #查看防火墙开机启动状态 chkconfig iptables --list #关闭防火墙开机启动 chkconfig iptables off 4.免登录配置: #生成ssh免登陆密钥 #进入到我的home目录 cd ~/.ssh ssh-keygen -t rsa (四个回车) 执行完这个命令后,会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥) 将公钥拷贝到要免登陆的机器上 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 或 若报错ssh-copy-id: ERROR: No identities found,是因为找不到公钥路径,加上-i然后再加上路径即可 则用 $ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub user@remote_ip 5.主机IP映射关系(/etc/hosts每台机器上都要配置全部映射关系) 192.168.175.129 hadoop01 192.168.175.127 hadoop02 192.168.175.126 hadoop03 192.168.175.125 hadoop04 192.168.175.124 hadoop05 192.168.175.123 hadoop06 192.168.175.122 hadoop07 6./etc/profile下配置java环境变量: export JAVA_HOME=/lichangwu/jdk1.7.0_79 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin #刷新profile source /etc/profile 若版本报错,vi /etc/selinux/config,设置SELINUX=disabled,然后重启虚拟机 7.安装zookeeper: 1.安装配置zooekeeper集群(在hadoop05上): 1.1解压 tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /lichangwu/ 1.2修改配置 cd /lichangwu/zookeeper-3.4.6/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg 修改:dataDir=/lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp 在最后添加: server.1=hadoop05:2888:3888 server.2=hadoop06:2888:3888 server.3=hadoop07:2888:3888 保存退出 然后创建一个tmp文件夹 mkdir /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp 再创建一个空文件 touch /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid 最后向该文件写入ID echo 1 > /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid 1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop06、hadoop07根目录下创建一个lichangwu目录:mkdir /lichangwu) scp -r /lichangwu/zookeeper-3.4.6/ hadoop06:/lichangwu/ scp -r /lichangwu/zookeeper-3.4.6/ hadoop07:/lichangwu/ 注意:修改hadoop06、hadoop07对应/lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid内容 itcast06: echo 2 > /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid itcast07: echo 3 > /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid 8.安装配置hadoop集群(在hadoop01上操作): 2.1解压 tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /lichangwu/ 2.2配置HDFS(hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下) #将hadoop添加到环境变量中 vim /etc/profile export JAVA_HOME=/lichangwu/jdk1.7.0_79 export HADOOP_HOME=/lichangwu/hadoop-2.4.1 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin #hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下 cd /lichangwu/hadoop-2.4.1/etc/hadoop 2.2.1修改hadoo-env.sh export JAVA_HOME=/lichangwu/jdk1.7.0_79 2.2.2修改core-site.xml <configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <!-- 指定hadoop临时目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/lichangwu/hadoop-2.4.1/tmp</value> </property> <!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value> </property> </configuration> 2.2.3修改hdfs-site.xml <configuration> <!--指定hdfs的nameservice为ns1,需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1</value> </property> <!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name> <value>hadoop01:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name> <value>hadoop01:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name> <value>hadoop02:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name> <value>hadoop02:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hadoop05:8485;hadoop06:8485;hadoop07:8485/ns1</value> </property> <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/lichangwu/hadoop-2.4.1/journal</value> </property> <!-- 开启NameNode失败自动切换 --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置失败自动切换实现方式 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 配置隔离机制方法,多个机制用换行分割,即每个机制暂用一行--> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value> sshfence shell(/bin/true) </value> </property> <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value> </property> </configuration> 2.2.4修改mapred-site.xml <configuration> <!-- 指定mr框架为yarn方式 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> 2.2.5修改yarn-site.xml <configuration> <!-- 开启RM高可靠 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定RM的cluster id --> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>yrc</value> </property> <!-- 指定RM的名字 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <!-- 分别指定RM的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>hadoop03</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoop04</value> </property> <!-- 指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> 2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置,因为要在itcast01上启动HDFS、在itcast03启动yarn, 所以itcast01上的slaves文件指定的是datanode的位置,itcast03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置) hadoop05 hadoop06 hadoop07 2.2.7配置免密码登陆 #首先要配置itcast01到hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 #在hadoop01上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点,包括自己 ssh-coyp-id hadoop01 ssh-coyp-id hadoop02 ssh-coyp-id hadoop03 ssh-coyp-id hadoop04 ssh-coyp-id hadoop05 ssh-coyp-id hadoop06 ssh-coyp-id hadoop07 #配置hadoop03到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 #在hadoop03上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点 ssh-coyp-id hadoop04 ssh-coyp-id hadoop05 ssh-coyp-id hadoop06 ssh-coyp-id hadoop07 #注意:两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置hadoop02到hadoop01的免登陆 在hadoop02上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa ssh-coyp-id -i hadoop01 2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点 scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop02:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop03:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop04:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop05:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop06:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop07:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ ###注意:严格按照下面的步骤 2.5启动zookeeper集群(分别在hadoop05、hadoop06、hadoop07上启动zk) cd /lichangwu/zookeeper-3.4.6/bin/ ./zkServer.sh start #查看状态:一个leader,两个follower ./zkServer.sh status 2.6启动journalnode(分别在在hadoop05、hadoop06、hadoop07上执行) cd /lichangwu/hadoop-2.4.1 sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode #运行jps命令检验,hadoop05、hadoop06、hadoop07上多了JournalNode进程 2.7格式化HDFS #在hadoop01上执行命令: hdfs namenode -format #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件, 这里我配置的是/lichangwu/hadoop-2.4.1/tmp,然后将/lichangwu/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到hadoop02的/lichangwu/hadoop-2.4.1/下。 scp -r tmp/ hadoop02:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ 2.8格式化ZK(在hadoop01上执行即可) hdfs zkfc -formatZK 2.9启动HDFS(在hadoop01上执行) sbin/start-dfs.sh 2.10启动YARN(#####注意#####:是在hadoop03上执行start-yarn.sh, 如果hadoop04上没有启动成功,则在hadoop04上再启动一次start-yarn.sh; 把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题,因为他们都要占用大量资源,所以把他们分开了,他们分开了就要分别在不同的机器上启动) sbin/start-yarn.sh 到此,hadoop-2.4.1配置完毕,可以统计浏览器访问: http://192.168.175.129:50070 NameNode 'hadoop01:9000' (active) http://192.168.175.127:50070 NameNode 'hadoop02:9000' (standby)
输入命令为:hdfs dfs -ls / ,什么也没返回,HFDS根目录下一片空白
我的是hadoop3.0,伪分布式部署已经按照教程起来了,为什么什么都搜不到呢 liugen@ubuntu:/$ jps 80624 DataNode 93379 Jps 80819 SecondaryNameNode 80493 NameNode
HADOOP集群主机上运行HADOOP相关命令回车后响应慢
HADOOP集群主机上运行HADOOP相关命令回车后响应慢,如集群主机上输入hive\hbase shell或者hdfs dfs -ls / 回车后终端响应非常慢,至少10秒上才出来 Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.1-1.cdh5.3.1.p0.5/jars/hive-common-0.13.1-cdh5.3.1.jar!/hive-log4j.properties hive>
Hadoop集群执行wordcount出现的一些报错信息
我是一个Hadoop学习的新手,请大家帮助一下,非常的感谢! 我自己在虚拟机使用docker搭建了一个Hadoop集群,docker镜像是使用的ubuntu18.04 首先我的Hadoop1主节点上开启了以下服务: ``` root@hadoop1:/usr/local/hadoop# jps 2058 NameNode 2266 SecondaryNameNode 2445 ResourceManager 2718 Jps ``` 下面是两个从节点的服务: ``` root@hadoop2:~# jps 294 DataNode 550 Jps 406 NodeManager ``` ``` root@hadoop3:~# jps 543 Jps 399 NodeManager 287 DataNode ``` hadoop1(主节点)在云端创建一个/data/input的文件夹结构 ``` root@hadoop1:/usr/local/hadoop#bin/hdfs dfs -mkdir -p /data/input WARNING: An illegal reflective access operation has occurred WARNING: Illegal reflective access by org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil (file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.9.2.jar) to method sun.security.krb5.Config.getInstance() WARNING: Please consider reporting this to the maintainers of org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil WARNING: Use --illegal-access=warn to enable warnings of further illegal reflective access operations WARNING: All illegal access operations will be denied in a future release ``` 就是上面的一堆警告,下面我每执行一次bin/hdfs dfs都会有这个警告,请问这种警告对于整个Hadoop集群有没有影响,怎样将这个警告消除。 ``` 下面这是将test1文件推送带云端时也出现同样的报警 root@hadoop1:/usr/local/hadoop#bin/hdfs dfs -put test1 /data/input WARNING: An illegal reflective access operation has occurred WARNING: Illegal reflective access by org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil (file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.9.2.jar) to method sun.security.krb5.Config.getInstance() WARNING: Please consider reporting this to the maintainers of org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil WARNING: Use --illegal-access=warn to enable warnings of further illegal reflective access operations WARNING: All illegal access operations will be denied in a future release ``` 这是查看推送到云端文件的时候也出现这种报警 ``` root@hadoop1:/usr/local/hadoop#bin/hdfs dfs -ls /data/input WARNING: An illegal reflective access operation has occurred WARNING: Illegal reflective access by org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil (file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.9.2.jar) to method sun.security.krb5.Config.getInstance() WARNING: Please consider reporting this to the maintainers of org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil WARNING: Use --illegal-access=warn to enable warnings of further illegal reflective access operations WARNING: All illegal access operations will be denied in a future release Found 1 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 60 2019-09-15 08:07 /data/input/test1 ``` 这是执行share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar也出现这种报警 ``` root@hadoop1:/usr/local/hadoop#bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /data/input/test1 /data/output/test1 WARNING: An illegal reflective access operation has occurred WARNING: Illegal reflective access by org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil (file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.9.2.jar) to method sun.security.krb5.Config.getInstance() WARNING: Please consider reporting this to the maintainers of org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil WARNING: Use --illegal-access=warn to enable warnings of further illegal reflective access operations WARNING: All illegal access operations will be denied in a future release ``` 这是执行后查看wordcount的执行结果也出现这种报警 ``` root@hadoop1:/usr/local/hadoop# bin/hdfs dfs -cat /data/output/test1/part-r-00000 WARNING: An illegal reflective access operation has occurred WARNING: Illegal reflective access by org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil (file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.9.2.jar) to method sun.security.krb5.Config.getInstance() WARNING: Please consider reporting this to the maintainers of org.apache.hadoop.security.authentication.util.KerberosUtil WARNING: Use --illegal-access=warn to enable warnings of further illegal reflective access operations WARNING: All illegal access operations will be denied in a future release first 1 hello 2 is 2 my 2 test1 1 testwordcount 1 this 2 ``` 有哪位大神能否帮我看一下这个问题如何解决,非常感谢!
hadoop 本地文件不能显示
我将文件上传到hdfs中了,但为什么在本地的datan ode中什么也看不见呢?求解 <property> <name>dfs.namenode.dir</name> <value>/home/du/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.dir</name> <value>/home/du/data</value> </property><span></span> 在/tmp中有2个.txt文件 du@du-Vostro-1088:~/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop fs -ls / Found 3 items drwxr-xr-x - du supergroup 0 2014-12-11 22:52 /du drwxr-xr-x - du supergroup 0 2014-12-11 22:52 /hello drwxr-xr-x - du supergroup 0 2014-12-11 22:48 /tmp 但在本地的datanode中就什么也看不见呢?namenode中也没见元数据啊?怎么回事?
hadoop中wordcount使用IKsegmenter分词器后本地编译运行通过,打成jar包后报IKsegmenter类无法找到
使用eclipse在本地上编译运行的时候没有问题,output能够获得正常结果。 但是使用hadoop运行时就会报错,之前没有使用过ecipse,在网上找了半天,export里面的选项来回试了一下也没成功..以下是报错信息: ``` 19/11/19 20:57:39 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at bigdata-senior01.chybinmy.com/192.168.100.10:8032 19/11/19 20:57:40 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 1 19/11/19 20:57:40 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1 19/11/19 20:57:41 INFO Configuration.deprecation: yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.enabled is deprecated. Instead, use yarn.system-metrics-publisher.enabled 19/11/19 20:57:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1574165004078_0005 19/11/19 20:57:41 INFO conf.Configuration: resource-types.xml not found 19/11/19 20:57:41 INFO resource.ResourceUtils: Unable to find 'resource-types.xml'. 19/11/19 20:57:41 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = memory-mb, units = Mi, type = COUNTABLE 19/11/19 20:57:41 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = vcores, units = , type = COUNTABLE 19/11/19 20:57:42 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1574165004078_0005 19/11/19 20:57:42 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://bigdata-senior01.chybinmy.com:8088/proxy/application_1574165004078_0005/ 19/11/19 20:57:42 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1574165004078_0005 19/11/19 20:57:49 INFO mapreduce.Job: Job job_1574165004078_0005 running in uber mode : false 19/11/19 20:57:49 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 19/11/19 20:57:53 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1574165004078_0005_m_000000_0, Status : FAILED Error: java.lang.ClassNotFoundException: org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358) at com.example.test.ChineseWordCount$TokenizerMapper.map(ChineseWordCount.java:36) at com.example.test.ChineseWordCount$TokenizerMapper.map(ChineseWordCount.java:1) at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:146) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:793) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:177) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1893) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:171) 19/11/19 20:57:58 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1574165004078_0005_m_000000_1, Status : FAILED Error: java.lang.ClassNotFoundException: org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358) at com.example.test.ChineseWordCount$TokenizerMapper.map(ChineseWordCount.java:36) at com.example.test.ChineseWordCount$TokenizerMapper.map(ChineseWordCount.java:1) at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:146) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:793) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:177) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1893) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:171) 19/11/19 20:58:03 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1574165004078_0005_m_000000_2, Status : FAILED Error: java.lang.ClassNotFoundException: org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358) at com.example.test.ChineseWordCount$TokenizerMapper.map(ChineseWordCount.java:36) at com.example.test.ChineseWordCount$TokenizerMapper.map(ChineseWordCount.java:1) at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:146) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:793) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:177) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1893) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:171) 19/11/19 20:58:11 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 19/11/19 20:58:12 INFO mapreduce.Job: Job job_1574165004078_0005 failed with state FAILED due to: Task failed task_1574165004078_0005_m_000000 Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 19/11/19 20:58:12 INFO mapreduce.Job: Counters: 13 Job Counters Failed map tasks=4 Killed reduce tasks=1 Launched map tasks=4 Other local map tasks=3 Data-local map tasks=1 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=12897 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0 Total time spent by all map tasks (ms)=12897 Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=12897 Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=13206528 Map-Reduce Framework CPU time spent (ms)=0 Physical memory (bytes) snapshot=0 Virtual memory (bytes) snapshot=0 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.10.0]$ bin/hdfs dfs -ls / Found 4 items drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2019-11-19 20:13 /input drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2019-11-19 20:54 /output drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2019-11-19 20:58 /output2 drwx------ - hadoop supergroup 0 2019-11-19 20:16 /tmp ```
mapreduce,貌似是overide,求助
报错: zxy@zxy-virtual-machine:/usr/hadoop/hadoop-2.4.0$ hadoop jar WordCount.jar WordCount /input /output 15/04/23 07:12:49 INFO Configuration.deprecation: session.id is deprecated. Instead, use dfs.metrics.session-id 15/04/23 07:12:49 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId= 15/04/23 07:12:50 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 15/04/23 07:12:50 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1 15/04/23 07:12:51 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_local168934583_0001 15/04/23 07:12:51 WARN conf.Configuration: file:/home/zxy/hadoop_tmp/mapred/staging/zxy168934583/.staging/job_local168934583_0001/job.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval; Ignoring. 15/04/23 07:12:51 WARN conf.Configuration: file:/home/zxy/hadoop_tmp/mapred/staging/zxy168934583/.staging/job_local168934583_0001/job.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.attempts; Ignoring. 15/04/23 07:12:52 WARN conf.Configuration: file:/home/zxy/hadoop_tmp/mapred/local/localRunner/zxy/job_local168934583_0001/job_local168934583_0001.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval; Ignoring. 15/04/23 07:12:52 WARN conf.Configuration: file:/home/zxy/hadoop_tmp/mapred/local/localRunner/zxy/job_local168934583_0001/job_local168934583_0001.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.attempts; Ignoring. 15/04/23 07:12:52 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://localhost:8080/ 15/04/23 07:12:52 INFO mapreduce.Job: Running job: job_local168934583_0001 15/04/23 07:12:52 INFO mapred.LocalJobRunner: OutputCommitter set in config null 15/04/23 07:12:52 INFO mapred.LocalJobRunner: OutputCommitter is org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter 15/04/23 07:12:52 INFO mapred.LocalJobRunner: Waiting for map tasks 15/04/23 07:12:52 INFO mapred.LocalJobRunner: Starting task: attempt_local168934583_0001_m_000000_0 15/04/23 07:12:52 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorProcessTree : [ ] 15/04/23 07:12:52 INFO mapred.MapTask: Processing split: hdfs://localhost:9000/input/data.txt:0+57 15/04/23 07:12:52 INFO mapred.MapTask: Map output collector class = org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer 15/04/23 07:12:53 INFO mapreduce.Job: Job job_local168934583_0001 running in uber mode : false 15/04/23 07:12:53 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: (EQUATOR) 0 kvi 26214396(104857584) 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: mapreduce.task.io.sort.mb: 100 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: soft limit at 83886080 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufvoid = 104857600 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396; length = 6553600 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: Spilling map output 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufend = 36; bufvoid = 104857600 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396(104857584); kvend = 26214376(104857504); length = 21/6553600 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0 15/04/23 07:12:55 INFO mapred.LocalJobRunner: map task executor complete. 15/04/23 07:12:55 WARN mapred.LocalJobRunner: job_local168934583_0001 java.lang.Exception: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 3 at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:462) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:522) Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 3 at WordCount$TokenizerMapper.map(WordCount.java:35) at WordCount$TokenizerMapper.map(WordCount.java:1) at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:145) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:340) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job$MapTaskRunnable.run(LocalJobRunner.java:243) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 15/04/23 07:12:55 INFO mapreduce.Job: Job job_local168934583_0001 failed with state FAILED due to: NA 15/04/23 07:12:55 INFO mapreduce.Job: Counters: 0 zxy@zxy-virtual-machine:/usr/hadoop/hadoop-2.4.0$ hadoop fs -ls /output
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
JSON解析——net.sf.json.JSONObject
简介 在程序开发过程中,在参数传递,函数返回值等方面,越来越多的使用JSON。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,同时也易于机器解析和生成、易于理解、阅读和撰写,而且Json采用完全独立于语言的文本格式,这使得Json成为理想的数据交换语言。 JSON建构于两种结构: “名称/值”对的集合(A Collection of name/va...
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个没有钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
2019年还剩1天,我从外包公司离职了
这日子过的可真快啊,2019年还剩1天,外包公司干了不到3个月,我离职了
我一个37岁的程序员朋友
周末了,人一旦没有点事情干,心里就瞎想,而且跟几个老男人坐在一起,更容易瞎想,我自己现在也是 30 岁了,也是无时无刻在担心自己的职业生涯,担心丢掉工作没有收入,担心身体机能下降,担心突...
计算机网络的核心概念
这是《计算机网络》系列文章的第二篇文章 我们第一篇文章讲述了计算机网络的基本概念,互联网的基本名词,什么是协议以及几种接入网以及网络传输的物理媒体,那么本篇文章我们来探讨一下网络核心、交换网络、时延、丢包、吞吐量以及计算机网络的协议层次和网络攻击。 网络核心 网络的核心是由因特网端系统和链路构成的网状网络,下面这幅图正确的表达了这一点 那么在不同的 ISP 和本地以及家庭网络是如何交换信息的呢?...
python自动下载图片
近日闲来无事,总有一种无形的力量萦绕在朕身边,让朕精神涣散,昏昏欲睡。 可是,像朕这么有职业操守的社畜怎么能在上班期间睡瞌睡呢,我不禁陷入了沉思。。。。 突然旁边的IOS同事问:‘嘿,兄弟,我发现一个网站的图片很有意思啊,能不能帮我保存下来提升我的开发灵感?’ 作为一个坚强的社畜怎么能说自己不行呢,当时朕就不假思索的答应:‘oh, It’s simple. Wait for me for a ...
一名大专同学的四个问题
【前言】   收到一封来信,赶上各种事情拖了几日,利用今天要放下工作的时机,做个回复。   2020年到了,就以这一封信,作为开年标志吧。 【正文】   您好,我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要向您请教。   先说一下我的基本情况,高考失利,不想复读,来到广州一所大专读计算机应用技术专业。学校是偏艺术类的,计算机专业没有实验室更不用说工作室了。而且学校的学风也不好。但我很想在计算机领...
复习一周,京东+百度一面,不小心都拿了Offer
京东和百度一面都问了啥,面试官百般刁难,可惜我全会。
Java 14 都快来了,为什么还有这么多人固守Java 8?
从Java 9开始,Java版本的发布就让人眼花缭乱了。每隔6个月,都会冒出一个新版本出来,Java 10 , Java 11, Java 12, Java 13, 到2020年3月份,...
达摩院十大科技趋势发布:2020 非同小可!
【CSDN编者按】1月2日,阿里巴巴发布《达摩院2020十大科技趋势》,十大科技趋势分别是:人工智能从感知智能向认知智能演进;计算存储一体化突破AI算力瓶颈;工业互联网的超融合;机器间大规模协作成为可能;模块化降低芯片设计门槛;规模化生产级区块链应用将走入大众;量子计算进入攻坚期;新材料推动半导体器件革新;保护数据隐私的AI技术将加速落地;云成为IT技术创新的中心 。 新的画卷,正在徐徐展开。...
轻松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城应用
首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API ...
讲真,这两个IDE插件,可以让你写出质量杠杠的代码
周末躺在床上看《拯救大兵瑞恩》 周末在闲逛的时候,发现了两个优秀的 IDE 插件,据说可以提高代码的质量,我就安装了一下,试了试以后发现,确实很不错,就推荐给大家。 01、Alibaba Java 代码规范插件 《阿里巴巴 Java 开发手册》,相信大家都不会感到陌生,其 IDEA 插件的下载次数据说达到了 80 万次,我今天又贡献了一次。嘿嘿。 该项目的插件地址: https://github....
Python+OpenCV实时图像处理
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较: yea...
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
害怕面试被问HashMap?这一篇就搞定了!
声明:本文以jdk1.8为主! 搞定HashMap 作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不够好,我想今天这篇文章会非常适合你,至少,看了今天这篇文章,以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中,我个人觉得HashMap还是挺复杂的,如果真的想把它搞得明明白...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
程序员如何通过造轮子走向人生巅峰?
前言:你所做的事情,也许暂时看不到成果。但不要灰心,你不是没有成长,而是在扎根。 程序员圈经常流行的一句话:“不要重复造轮子”。在计算机领域,我们将封装好的组件、库,叫做轮子。因为它可以拿来直接用,直接塞进我们的项目中,就能实现对应的功能。 有些同学会问,人家都已经做好了,你再来重新弄一遍,有什么意义?这不是在浪费时间吗。 殊不知,造轮子是一种学习方式,能快速进步,造得好,是自己超强能力的表...
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
阿里面试一个ArrayList我都能跟面试官扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
良心推荐,我珍藏的一些Chrome插件
上次搬家的时候,发了一个朋友圈,附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多,于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家,随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件,由于支持 Markdown 直接转电子邮...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
Idea 中最常用的10款插件(提高开发效率),一定要学会使用!
学习使用一些插件,可以提高开发效率。对于我们开发人员很有帮助。这篇博客介绍了开发中使用的插件。
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
最全最强!世界大学计算机专业排名总结!
我正在参与CSDN200进20,希望得到您的支持,扫码续投票5次。感谢您! (为表示感谢,您投票后私信我,我把我总结的人工智能手推笔记和思维导图发送给您,感谢!) 目录 泰晤士高等教育世界大学排名 QS 世界大学排名 US News 世界大学排名 世界大学学术排名(Academic Ranking of World Universities) 泰晤士高等教育世界大学排名 中国共...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中得到前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
立即提问