sqoop提交任务成功但在8088上显示我的mr是失败的，在查看log的时候显示下面的错误

yszhong123 2017-11-08 09:05:18

java.lang.Exception: Unknown container. Container either has not started or has already completed or doesn't belong to this node at all.

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⼤数据培训课程安排⼤数据发展如⽕如荼，近年来，许多⼩伙伴都加⼊了⼤数据学习的⼤军，是⾃学还是参加专业的⼤数据培训，成了⼤家谈论的话题，但重点是，不管是⾃学⼤数据技术还是参加⼤数据培训，都要有⼀个好的学习⽅法和科学的⼤数据学习课程，我今天就把成都科多⼤数据公司的培训课程分享给⼤家，希望对学习⼤数据技术的⼩伙伴能有所帮助上图如果看的不是很清楚，我⾃⼰做了⼀个简单介绍，⽤通俗易懂的话语讲解给各位 ps：第⼀⾄第四阶段是我将java基础添加上，如果有java基础的伙伴，⾃动跳到第五阶段从⼤数据技术开始第⼀阶段：静态⽹页基础（HTML+CSS） 1. 难易程度：⼀颗星 2. 课时量（技术知识点+阶段项⽬任务+综合能⼒）：48课时 3. 主要技术包括：html常⽤标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页⾯的设计制作⽅式等 4. 描述如下：从技术层⾯来说，该阶段使⽤的技术代码很简单、易于学习、⽅便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是⼤数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项⽬经理分析，满⾜这两点，⽬前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE⼜离不开页⾯技术。所以第⼀阶段我们的重点是页⾯技术。采⽤市场上主流的HTMl+CSS。第⼆阶段：JavaSE+JavaWeb 1. 难易程度：两颗星 2. 课时量（技术知识点+阶段项⽬任务+综合能⼒）：264课时 3. 主要技术包括：java基础语法、java⾯向对象（类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接⼝、常见类、内部类、常见修饰符等）、异常、集合、⽂件、IO、 MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、⼦查询、存储过程、事务、分布式事务) JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式 1. 描述如下：称为Java基础，由浅⼊深的技术点、真实商业项⽬模块分析、多种存储⽅式的设计与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后⾯所有阶段的都要基于此阶段，也是学习⼤数据紧密度最⾼的阶段。本阶段将第⼀次接触团队开发、产出具有前后台（第⼀阶段技术+第⼆阶段的技术综合应⽤）的真实项⽬。第三阶段：前端框架 1. 难易程序：两星 2. 课时量（技术知识点+阶段项⽬任务+综合能⼒）：64课时 3. 主要技术包括：JavaScript、Jquery、注解反射⼀起使⽤，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、 Maven、easyui 4. 描述如下：前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们⽹页内容更加的丰富，当然如果从市场⼈员层⾯来说，有专业的前端设计⼈员，我们设计本阶段的⽬标在于前端的技术可以更直观的锻炼⼈的思维和设计能⼒。同时我们也将第⼆阶段的⾼级特性融⼊到本阶段。使学习者更上⼀层楼。第四阶段：企业级开发框架 1. 难易程序：三颗星 2. 课时量（技术知识点+阶段项⽬任务+综合能⼒）：176课时 3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro 、redis、流程引擎activity，爬⾍技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离 4. 描述如下：如果将整个JAVA课程⽐作⼀个糕点店，那前⾯三个阶段可以做出⼀个武⼤郎烧饼 (因为是纯⼿⼯-太⿇烦），⽽学习框架是可以开⼀个星巴克（⾼科技设备-省时省⼒）。从J2EE开发⼯程师的任职要求来说，该阶段所⽤到的技术是必须掌握，⽽我们所授的课程是⾼于市场（市场上主流三⼤框架，我们进⾏七⼤框架技术传授）、⽽且有真实的商业项⽬驱动。需求⽂档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装⼿册等都会进⾏讲解。第五阶段：初识⼤数据 1. 难易程度：三颗星 2. 课时量（技术知识点+阶段项⽬任务+综合能⼒）：80课时 3. 主要技术包括：⼤数据前篇（什么是⼤数据，应⽤场景，如何学习⼤数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(⽂件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应⽤）、Hadoop⼊门（Hadoop组成、单机版环境、⽬录结构、 HDFS界⾯、MR界⾯、简单的SHELL、java访问hadoop）、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发⼯具使⽤、全分布式集群搭建)、 MapReduce应⽤(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运⾏、⽇志监控)、Hadoop⾼级应⽤(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使⽤⽅法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快

1.flume所需要的hdfs包 2.hive-conf ：hive-env.sh ;hive-log4j.properties ; hive-site.xml 3.telnet 和netcat 等四个 :netcat-1.10-891.2.x86_64.rpm ; telnet-server-0.17-47.el6_3.1.x86_64.rpm;xinetd-2.3.14-29.el6.x86_64.rpm telnet-0.17-47.el6_3.1.x86_64.rpm 4.2.5.0-native-snappy.tar.gz 5.FileZilla_3.32.0_win32-setup.exe 6.flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6.tar.gz 7.hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz 8.hbase-0.98.6-cdh5.3.6.tar.gz 9.hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz 10.oozie-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz 11.sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 12.zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 里面有联系方式，若有遗漏或链接失效，可联系

Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。本视频从讲解sqoop原理开始,详细讲述了sqoop的安装,使用案例和常用的命令,实现快速上手sqoop的使用

一、概述 Sqoop是一款开源的数据导入导出工具，可以将传统的关系型数据库导出至HDFS，也可以将HDFS中的数据导出至关系型数据库。官网： http://sqoop.apache.org/ 原理：在Hadoop生态体系中，计算基本依赖于MR，那么Sqoop也是如此，Sqoop就是将Sqoop语句翻译成MR程序，来实现一个数据导入和导出的操作。那就不难理解到Sqoop就是一个对于InpuFormat和OutputFormat进行特殊定制的MR程序。二、Sqoop安装 2.1 下载官方下载地址：htt

文章目录1、hive简介2、作用3、建库建表相关 1、hive简介 hive是facebook开源，并捐献给了apache组织，作为apache组织的顶级项目。 hive.apache.org hive是一个基于大数据技术的数据仓库技术 DataWareHouse (数仓) 数据库 DataBase 数据量级小，数据价值高数据仓库 DataWareHouse 数据体量大，数据价值低底层依附是HDFS,MapReduce 2、作用 Hiv

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