eclipse下hadoop1.2.1 使用FileSystem 读取hdfs上的文件时发生读取的文件不存在错误

其他技术论坛 > 分布式计算/Hadoop [问题点数:20分,结帖人lishaohui0804]
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eclipsehadoop1.2.1 hdfs 文件操作

package com.hdfs; import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.nio.file.Files...import org.apache.hadoop.conf.Configu...

Hadoop读取文件的方法,及其错误解决

hadoop读取文件错误

直接在eclipse上运行hdfs上文件会出现的问题及解决方法

问题 1 问题显示:  Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/...解决办法:到hadoop/lib中去找到commons-loggin.jar包,hadoop-0.20.2的是:commons-logging-1.0.4.jar,导入

java对HDFS文件的操作——FileSystem

1 1 Hadoop 提供一类api可以通过java工程操作hdfs中的文件,包括:文件打开,读写,删除等、  目录的创建,删除,读取目录中所有文件等。 2 2 需要处理hadoop文件程序需要引入下面jar包,可以hadoop-1.2.1\...

Hadoop读取XML配置文件

原来我要实现的是最基本的将本地文件拷贝到HDFS上去,所以写了下面的程序: package com.lcy.hadoop.file; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import ...

Hadoop学习笔记(二)Hadoop 分布式文件系统 HDFS:1.HDFS基础

HDFS客户端操作(开发重点) 1. HDFS客户端环境准备 2. HDFS的API操作 3. HDFS的I/O流操作

Hadoop HDFS

1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示。 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,...

hadoop(四)HDFS的Java客户端编程

Hadoop都是运行在Linux系统的,在windows下eclipse中运行mapreduce程序,要首先安装Windows运行的支持插件(我的是hadoop2.6-common-bin.zip) <dependency> <groupId>org....

Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理

Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》 基本信息 作者: 蔡斌 陈湘萍 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111417668 上架时间:2013-4-22 出版日期:2013 年4月 开本:16开 ...

【Spring Boot Web容器集成调用Hbase】 java.io.IOException: No FileSystem for scheme : hdfs

Maven项目使用没有任何问题,但是使用Spring boot 项目就出问题,怀疑是容器问题,查阅了相当多的资料,所有的大部分解决方案都是 拷贝core-site.xml到本地项目中,然后将下列配置添加到core-site.xml配置文件中,...

大数据技术原理与应用1HadoopHDFS

第1讲 大数据概述 1.1 大数据时代 1.2 大数据概念和影响 1.3 大数据的应用 ...2.3 Hadoop的安装与使用 2.4 Hadoop集群的部署和使用 第3讲 分布式文件系统HDFS 3.1 分布式文件系统HDFS简介 3.2 HDFS相关概念 3.3...

Hadoop(HDFS)知识点总结

随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系 统管理的磁盘中,但是方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理堕胎机器文件, 这就是分布式文件管理系统;HDFS只是分布式文件...

独家 | 一文读懂Hadoop(二)HDFS

2017年年初apache发行了Hadoop3.0,也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化,不仅如此,各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用,这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Ha...

HDFS客户端的权限错误:Permission denied

搭建了一个Hadoop的环境,Hadoop集群环境部署在几个Linux服务器,现在想使用windows的Java客户端来操作集群中的HDFS文件,但是在客户端运行出现了如下的认证错误,被折磨了几天,问题终得以解决。以此文记录...

HDFS架构+shell操作+客户端操作+读写流程

文章目录1、章HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.1 HDFS产生背景1.2 HDFS定义1.2 HDFS优缺点1.2.1优点1.2.2缺点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小(面试重点)2、 HDFS的Shell操作(开发重点)3、 HDFS客户端操作...

Hadoop常见问题处理技巧汇总

1、用./bin/spark-shell启动spark遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to ...

大数据学习-Hadoop生态章---(一)HDFS

大数据学习-Hadoop生态章 ...Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFSHadoop的思想之源: 来自于Google 03年发布3大论文, GFS、mapreduce、 Bigtable ;Dougcutting用J...

大数据知识梳理(HadoopHDFS)(整理中。。。)

大数据知识梳理(HadoopHDFS)(更新中。...第2讲 大数据处理架构Hadoop2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用 第3讲 分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统...

Hadoop错误总结

 vWARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable     问题:源代码编译问题,可能是32为,你的机器是64位,需要重新...

hadoop集群部署

Hadoop集群分布式安装 1.Hadoop简介 2 2.环境说明 4 3.ubuntu安装JDK 5 4.安装ssh服务 6 5.安装hadoop 7 6.常用端口配置 12                                       ...

Hadoop学习(十一)——hadoop下的HA机制

笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人,希望在平日的工作学习中,挖掘数据的价值,找寻数据的秘密,笔者认为,数据的价值仅仅只体现在企业中,个人也可以体会到数据的魅力,用技术力量探索行为密码,让大数据...

Hadoop使用常见问题以及解决方法

Hadoop使用常见问题以及解决方法 1:Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out Answer: 程序里面需要打开多个文件,进行分析,系统一般默认数量是1024,(用ulimit -a可以...

大数据技术之(HDFS

HDFS第1章 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义HDFS概述1.2 HDFS 优缺点HDFS优缺点1.3 HDFS 组成架构第2章 HDFS的Shell操作(面试开发重点)第3章 HDFS客户端操作(开发重点)第4章 HDFS的数据流(面试重点)第1章 HDFS...

Hadoop、Spark系列(一)拨云见雾

 客户端创建文件的请求其实并没有立即发送给Namenode,事实,在刚开始阶段HDFS客户端会先将文件数据缓存到本地的一个临时文件。应用程序的写操作被透明地重定向到这个临时文件。当这个临时文件累积的数据量超过一...

学习大数据,最容易发生的常见错误,解决方案(绝大多数问题)

1、用./bin/spark-shell启动spark遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1&...

什么是Hadoop的HA机制?

之前的版本中没有HA机制1.1 HA的运作机制(1)hadoop-HA集群运作机制介绍所谓HA,即高可用(7*24小时中断服务)实现高可用最关键的是消除单点故障hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的...

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Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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