eclipse运行MapReduce程序出现找不到类

如果使用setJarByClass会出现找不到类,这个应该怎么解决呢?

图片说明

m0_46566965
Ei_minmin 刚学,请问您有解决的办法吗
26 天之前 回复
qq_38263867
甲仙芋头小眷村 同问同问 我太难受了 您解决了吗
2 个月之前 回复
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hadoop下eclipse运行mapreduce出错

我在hdfs上新建了input文件夹,将本地的txt上传到input,运行多表连接算法,出错input path not exits:hdfs:localhost9000/user/hadoop/input,configution我都配置过了,core.site.xml也配置了,为什么run会出错

在eclipse运行hadoop mapreduce例子报错

在终端运行hadoop带的例子正常,hadoop节点正常,错误如下 17/09/05 20:20:16 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 17/09/05 20:20:16 INFO Configuration.deprecation: session.id is deprecated. Instead, use dfs.metrics.session-id 17/09/05 20:20:16 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId= Exception in thread "main" java.net.ConnectException: Call From master/192.168.1.110 to localhost:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused 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.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:1479) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1412) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:229) at com.sun.proxy.$Proxy9.getFileInfo(Unknown Source) 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.$Proxy9.getFileInfo(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getFileInfo(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:707) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getFileInfo(DFSClient.java:1785) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$17.doCall(DistributedFileSystem.java:1068) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$17.doCall(DistributedFileSystem.java:1064) at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:1064) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.exists(FileSystem.java:1426) at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat.checkOutputSpecs(FileOutputFormat.java:145) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.checkSpecs(JobSubmitter.java:266) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:139) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1698) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1287) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1308) at mapreduce.Temperature.main(Temperature.java:202) Caused by: java.net.ConnectException: 拒绝连接 at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:717) at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:531) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:495) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:614) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:712) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$2900(Client.java:375) at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1528) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1451) ... 28 more

关于eclipse中运行mapreduce不是在hadoop集群环境运行而是在本地运行的问题

1.我用eclipse远程连接linux上的hadoop集群,跑Mapreduce程序都可以顺利完成,结果在集群里也可以看得到。 但是,跑程序的时候,我去集群上Jps没有我正在跑的程序 而且,我到job的web界面下,也没有我的MapReduce任务记录。。。 是不是eclipse其实在本地跑的,没有在集群中跑,我无法想明白,还请指教

运行mapreduce程序 没有报错 但是map没有输出结果?

用的这个代码:https://blog.csdn.net/daihanglai7622/article/details/84760611 本地运行此程序是正确的 有输出结果 但是 放到集群上运行 输出结果为空 查看日志 应该是 map就出错了 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/20/1574218622_84460.png) 本地上能运行 逻辑应该是没问题的 那应该是哪里出了问题? 新手求教 那个啥~我没有c币哎 好像不能悬赏…

eclipse在类中找不到 main 方法, 请将 main 方法定义为: public static void main

在类 LazyMapReduce.LazyMapReduce 中找不到 main 方法, 请将 main 方法定义为: public static void main(String[] args) 否则 JavaFX 应用程序类必须扩展javafx.application.Application 求大神解答一下问题出在哪里了 package LazyMapReduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.lib.HashPartitioner; 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.util.GenericOptionsParser; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class LazyMapReduce { public static void main(String args[]) throws IOException,InterruptedException,ClassNotFoundException { Configuration conf = new Configuration(); String[] iargs=new String[]{"hdfs://master:9000/Lazy_input","hdfs://master:9000/Lazy_input/output"}; String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,iargs).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("usage:intertedindex <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "LazyMapReduce"); job.setJarByClass(LazyMapReduce.class); job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); job.setMapperClass(Mapper.class); job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setJarByClass(HashPartitioner.class); job.setReducerClass(Reducer.class); job.setOutputKeyClass(LongWritable.class); job.setOutputValueClass(Text.class); job.setOutputKeyClass(TextOutputFormat.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }}

【新手】Hadoop MapReduce 执行中Map没有输出

hadoop - hadoop2.6 分布式 - 简单实例学习 - 统计某年的最高温度和按年份将温度从高到底排序 - 原明卓 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/lablenet/article/details/50608197#java 我按照这篇博客做的,运行结果见图。 ----------------------------------------------- 16/10/19 05:27:51 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same. 16/10/19 05:27:52 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 16/10/19 05:27:52 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library 16/10/19 05:27:52 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded 16/10/19 05:27:54 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201610190234_0013 16/10/19 05:27:55 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0% 16/10/19 05:28:24 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0% 16/10/19 05:28:41 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 20% 16/10/19 05:28:42 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 40% 16/10/19 05:28:50 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 46% 16/10/19 05:28:51 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 60% 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100% 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201610190234_0013 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Counters: 28 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Job Counters 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Launched reduce tasks=6 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_MAPS=26528 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=1 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Data-local map tasks=1 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_REDUCES=107381 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: File Output Format Counters 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Bytes Written=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=30 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=1393 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=354256 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: File Input Format Counters 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Bytes Read=1283 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Map output materialized bytes=30 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Map input records=46 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=30 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: CPU time spent (ms)=16910 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=195301376 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Combine input records=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=110 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Combine output records=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Physical memory (bytes) snapshot=331567104 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=0 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Virtual memory (bytes) snapshot=2264113152 16/10/19 05:29:01 INFO mapred.JobClient: Map output records=0 ----------------------------------------------- yyyy-MM-dd HH:mm:ss\t温度 example:1995-10-10 10:10:10 6.54 这是数据源格式,我把 RunJob中的 int year=c.get(1); String hot=ss[1].substring(0,ss[1].lastIndexOf("°C")); KeyPari keyPari=new KeyPari(); keyPari.setYear(year); 中的°C改成了\n。 ----------------------------------------------- 代码和博文的一样,只删掉了MAP里面的IF判断和修改了输入输出路径。求前辈们指教一下为什么会这样,深表感激。

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

关于IBM的Mapreduce tools发布jar文件的问题

为了方便开发mapreduce应用,下载了eclipse插件mapreduce tools,根据官方文档介绍,通过插件运行时,插件会通过SCP复制jar文件到hadoop目录上,然而实际使用当中却出现如下问题: java.lang.ClassNotFoundException: com.kingsoft.entry.WordCountEntry at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:200) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:188) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:306) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:251) at java.lang.ClassLoader.loadClassInternal(ClassLoader.java:319) at java.lang.Class.forName0(Native Method) at java.lang.Class.forName(Class.java:247) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:148) at org.apache.hadoop.mapred.JobShell.run(JobShell.java:194) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:79) at org.apache.hadoop.mapred.JobShell.main(JobShell.java:220) 仔细查看了一下,运行时插件通过ssh调用hadoop指令,执行jar,然而指定的jar文件/tmp/xxx.jar在服务器上并不存在,也就是插件并没有将jar文件scp到服务器上,请问有人碰到过类似的问题并解决么? [b]问题补充:[/b] To:badqiu 这个回答冒似......,真的没人知道? [b]问题补充:[/b] To:fishbottle 非常感谢你的热心帮忙,关于那个帖子,实际上他的问题和我的问题是不一样的,他是在运行过程中出现的问题,而我的问题是一开始就无法运行,因为没有jar包,而他的程序已经可以运行map了,IBM 这个工具官方的FAQ上有人提过和我一样的问题,但是也是没有回帖,有点郁闷,不管怎么说,仍然是非常感激你的回答,谢谢!

windwos平台搭建hadoop单点测试wordcount出错

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201801/17/1516163926_549558.png) datanode namenode nodemanager resourcemanager 正常启动 执行hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.3.jar wordcount /input/test.txt /output 后出现如上错误

使用了未经检查或不安全的操作

import java.lang.reflect.*; import java.util.Collection; public class ProxyInstan{ public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException,InstantiationException,IllegalAccessException,InvocationTargetException,SecurityException,NoSuchMethodException{ Class proxy1=Proxy.getProxyClass(Collection.class.getClassLoader(),Collection.class);//获取动态类字节码 //@SuppressWarnings({"unchecked"}) Constructor constructor=proxy1.getConstructor(InvocationHandler.class);//--------------获取相关参数构造函数 class MyInvocationHandler1 implements InvocationHandler{//-------------------------------关于InvocationHandler类型的类 @Override public Object invoke(Object proxy,Method method,Object[] args)throws Throwable{ return null; } } Collection collection=(Collection) constructor.newInstance(new MyInvocationHandler1());//利用构造函数实例化动态类 Collection collection1=(Collection) constructor .newInstance(new InvocationHandler() { @Override public Object invoke(Object proxy,Method method,Object[] args) throws Throwable{ return null; } }); //输出动态类实例对象 System.out.println(collection); System.out.println(collection1); } } 以上程序在Eclipse中能编译运行,有紧告 在命令行下不能运行,说使用了未经检查或不安全的操作,添加@SuppressWarnings({"unchecked"}) 编译通过。但无法加载运行,说找不到或无法加载主类 自学新手请教如何修改?

ClassNotFoundException: org.jsoup.Jsoup

hadoop 运行 jar ClassNotFoundException: org.jsoup.Jsoup Error: java.lang.ClassNotFoundException: org.jsoup.Jsoup 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 crawler.core.MinerLoader.parseMinersXML(MinerLoader.java:127) at crawler.core.MinerLoader.init(MinerLoader.java:80) at crawler.core.CrawlerContext.init(CrawlerContext.java:136) at crawler.jobs.CrawlDataJob$CrawlerMapper.setup(CrawlDataJob.java:56) at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:142) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:364) at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255) 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:1190) at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)

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本书是Qt中文版的参考手册,内容详尽易懂,详细介绍了Qt实现的各种内部原理,是一本不可多得的参考文献

Python可以这样学(第四季:数据分析与科学计算可视化)

董付国老师系列教材《Python程序设计(第2版)》(ISBN:9787302436515)、《Python可以这样学》(ISBN:9787302456469)配套视频,在教材基础上又增加了大量内容,通过实例讲解numpy、scipy、pandas、statistics、matplotlib等标准库和扩展库用法。

设计模式(JAVA语言实现)--20种设计模式附带源码

课程亮点: 课程培训详细的笔记以及实例代码,让学员开始掌握设计模式知识点 课程内容: 工厂模式、桥接模式、组合模式、装饰器模式、外观模式、享元模式、原型模型、代理模式、单例模式、适配器模式 策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代器模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式 课程特色: 笔记设计模式,用笔记串连所有知识点,让学员从一点一滴积累,学习过程无压力 笔记标题采用关键字标识法,帮助学员更加容易记住知识点 笔记以超链接形式让知识点关联起来,形式知识体系 采用先概念后实例再应用方式,知识点深入浅出 提供授课内容笔记作为课后复习以及工作备查工具 部分图表(电脑PC端查看):

进程监控软件 Performance Monitor中文版

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八数码的深度优先算法c++实现

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2021考研数学张宇基础30讲.pdf

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2019 Python开发者日-培训

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Python数据清洗实战入门

本次课程主要以真实的电商数据为基础,通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

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程序员的算法通关课:知己知彼(第一季)

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4小时玩转微信小程序——基础入门与微信支付实战

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利用 Python 爬取了 13966 条运维招聘信息,我得出了哪些结论?

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