Hadoop常见错误和处理方式_光环大数据Hadoop培训

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hadoop错误--集群启动master时namenode进程无法启动

hadoop错误--集群启动master时namenode进程⽆法启动1. 执⾏./sbin/start-dfs.sh后查看进程发现namecode进程没有启动成功，2.查看对于⽇志⽂件logs/hadoop-root-namenode-VM-0-16-centos.log，出现如下错误提⽰：2020-07-25 09:57:51,331 INFO org.apache.hadoop.http.HttpServer2: HttpServer.start() threw a non Bind IOException.BindException: Port in use: master:50070at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.constructBindException(HttpServer2.java:1198)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.bindForSinglePort(HttpServer2.java:1220)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.openListeners(HttpServer2.java:1279)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.start(HttpServer2.java:1134)at NodeHttpServer.start(NameNodeHttpServer.java:177)at Node.startHttpServer(NameNode.java:869)at Node.initialize(NameNode.java:691)at Node.<init>(NameNode.java:937)at Node.<init>(NameNode.java:910)at Node.createNameNode(NameNode.java:1643)at Node.main(NameNode.java:1710)Caused by: .BindException: Cannot assign requested addressat .bind0(Native Method)at .bind(Net.java:433)at .bind(Net.java:425)at sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl.bind(ServerSocketChannelImpl.java:223)at sun.nio.ch.ServerSocketAdaptor.bind(ServerSocketAdaptor.java:74)at org.eclipse.jetty.server.ServerConnector.openAcceptChannel(ServerConnector.java:351)at org.eclipse.jetty.server.ServerConnector.open(ServerConnector.java:319)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.bindListener(HttpServer2.java:1185)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.bindForSinglePort(HttpServer2.java:1216)... 9 more2020-07-25 09:57:51,336 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSystemImpl: Stopping NameNode metrics system...2020-07-25 09:57:51,337 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSystemImpl: NameNode metrics system stopped.2020-07-25 09:57:51,337 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSystemImpl: NameNode metrics system shutdown complete. 2020-07-25 09:57:51,337 ERROR Node: Failed to start namenode..BindException: Port in use: master:50070at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.constructBindException(HttpServer2.java:1198)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.bindForSinglePort(HttpServer2.java:1220)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.openListeners(HttpServer2.java:1279)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.start(HttpServer2.java:1134)at NodeHttpServer.start(NameNodeHttpServer.java:177)at Node.startHttpServer(NameNode.java:869)at Node.initialize(NameNode.java:691)at Node.<init>(NameNode.java:937)at Node.<init>(NameNode.java:910)at Node.createNameNode(NameNode.java:1643)at Node.main(NameNode.java:1710)Caused by: .BindException: Cannot assign requested addressat .bind0(Native Method)at .bind(Net.java:433)at .bind(Net.java:425)at sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl.bind(ServerSocketChannelImpl.java:223)at sun.nio.ch.ServerSocketAdaptor.bind(ServerSocketAdaptor.java:74)at org.eclipse.jetty.server.ServerConnector.openAcceptChannel(ServerConnector.java:351)at org.eclipse.jetty.server.ServerConnector.open(ServerConnector.java:319)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.bindListener(HttpServer2.java:1185)at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.bindForSinglePort(HttpServer2.java:1216)... 9 more2020-07-25 09:57:51,338 INFO org.apache.hadoop.util.ExitUtil: Exiting with status 1: .BindException: Port in use: master:50070 2020-07-25 09:57:51,375 INFO Node: SHUTDOWN_MSG:3. 解决⽅案：修改vim /etc/hosts，将本机映射IP修改成内⽹IP（申请的腾讯云主机有内⽹IP和外⽹IP）另外的SecondaryNameNode，资源管理节点等其他slave节点也是同样修改/etc/hosts的本机为当前节点内⽹IP,查看后也恢复 4. 重新执⾏./sbin/start-dfs.sh后查看进程发现namecode进程：。

解决Hadoop使用中常见的问题

解决Hadoop使用中常见的问题在大数据时代，Hadoop已经成为了处理海量数据的重要工具。

然而，随着Hadoop的普及，一些常见的问题也随之出现。

本文将探讨这些问题并提供解决方案，帮助用户更好地使用Hadoop。

一、数据丢失问题在使用Hadoop时，数据丢失是一个常见的问题。

这可能是由于硬件故障、网络问题或软件错误引起的。

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：1. 数据备份：在Hadoop集群中，数据通常会被复制到多个节点上。

这样，即使一个节点发生故障，数据仍然可以从其他节点中恢复。

因此，我们应该确保数据的备份策略已经正确配置。

2. 定期监控：通过监控Hadoop集群的状态，我们可以及时发现并解决数据丢失的问题。

可以使用一些监控工具，如Ambari、Ganglia等，来实时监控集群的健康状况。

二、任务执行时间过长问题在处理大规模数据时，任务执行时间过长是一个普遍存在的问题。

这可能是由于数据倾斜、节点负载不均衡等原因引起的。

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：1. 数据倾斜处理：当某个任务的输入数据不均匀地分布在各个节点上时，会导致某些节点的负载过重，从而影响整个任务的执行效率。

我们可以通过数据倾斜处理算法，如Dynamic Partitioning、Salting等，将数据均匀地分布到各个节点上，从而提高任务的执行效率。

2. 节点负载均衡：通过调整Hadoop集群的配置，我们可以实现节点负载的均衡。

例如，可以使用Hadoop的资源管理器（ResourceManager）来动态分配任务给各个节点，从而使得节点的负载更加均衡。

三、数据安全问题随着大数据的快速发展，数据安全问题变得尤为重要。

在Hadoop中，数据安全主要包括数据的保密性和完整性。

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：1. 数据加密：我们可以使用Hadoop提供的加密功能来保护数据的机密性。

可以使用Hadoop的加密文件系统（HDFS Encryption）来对数据进行加密，从而防止未经授权的访问。

Hadoop基础知识培训

挖掘算法(Mahout) 搜索(Solr) Sqoop 数据仓库(Hive) 数据库(Hbase) 批处理(Pig) MapReduce Tez Spark Storm
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数据快速的并行处理。为了实现这个目标，我们需要竟可能多的机器同时工作。
• Cient会和名称节点达成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要拷贝数据的3个数据节点列表。然后Client将会把每块数据直接写入数据节点中（通常是TCP 协议）。名称节点只负责提供数据的位置和数据在族群中的去处（文件系统元数据）。
• 第二个和第三个数据节点运输在同一个机架中，这样他们之间的传输就获得了高带宽和低延时。只到这个数据块被成功的写入3个节点中，下一个就才会开始。
• 如果名称节点死亡，二级名称节点保留的文件可用于恢复名称节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又冲当与他们主节点通信的守护进程。守护进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于名称节点。

hadoop权限错误Permissiondenied：user=root,access=W。。。

hadoop权限错误Permissiondenied：user=root,access=W。

关于不能执⾏Hadoop命令并报权限问题执⾏错误1、Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x mkdir: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-xput: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x这些类似的权限问题都属于同类问题，他是我说我们的执⾏Hadoop命令的⽤户没有，执⾏权限。

刚开始我想解决问题的思路是，将当前⽤户授权。

（这种想法是不正确的，不要为了简化输⼊命令，就试图修改这些东西）现在的想法：⽤的他指定的⽤户去执⾏[root@cdh1 data]#sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /newFile或者[root@cdh1 data]#sudo -u hdfs dfhs dfs -mkdir /newFile更简单的是，先进⼊这个⽤户，su hdfs然后在这上⾯执⾏相应的命令就ok我顺便说⼀下，为什么会出现这样的问题。

如果你是⽤tar 包解压缩的⽅式，⼿动配置的，肯定不会出现这些问题。

我第⼀次是⽤，cloudera manager 安装，选择的是enterprise 60天的那个。

安装完成也没有问题。

第⼆次是⽤现在这种⽅式安装的。

选择的是第⼀个，免费版。

其实这个也不算是安装上的问题。

因为你⽤yarn安装的时候，他默认会⽤这个⽤户安装，这个就相当于，Linux的超级⽤户，他是Hadoop的超级⽤户组的⽤户。

Hadoop平台上大数据处理的使用教程

Hadoop平台上大数据处理的使用教程大数据处理已经成为当今企业分析和决策制定的关键领域。

Hadoop 作为一个开源的大数据处理平台，提供了一种可靠、可扩展且高效的方式来存储和处理大规模数据。

本教程将为您介绍如何在Hadoop平台上进行大数据处理，并给出详细的操作步骤和示例。

## 第一部分：Hadoop平台的安装和配置1. 下载Hadoop：从Hadoop官方网站获取最新的Hadoop二进制文件，并解压到本地文件夹。

2. 配置Hadoop环境：编辑Hadoop配置文件，设置必要的参数，如文件系统地址、数据节点和任务跟踪器等。

3. 启动Hadoop：通过命令行启动Hadoop集群，可以使用start-all.sh脚本来同时启动所有的Hadoop进程。

## 第二部分：Hadoop中的存储和数据管理1. 分布式文件系统（HDFS）：使用Hadoop分布式文件系统来存储大规模数据。

学习如何创建、移动和删除文件，以及如何设置和管理文件的副本。

2. Hadoop YARN：了解Hadoop的资源管理系统，学习如何提交和管理应用程序，并了解如何配置YARN队列来优化任务调度。

3. 数据加载和导入：学习如何将数据加载到Hadoop集群中，可以通过命令行工具或使用Hadoop的数据导入工具，如Sqoop和Flume。

## 第三部分：Hadoop上的数据处理1. MapReduce：学习如何使用MapReduce编写分布式数据处理程序。

使用Java编写Map和Reduce函数，将任务提交到Hadoop集群，并了解如何监视任务的执行。

2. Pig：了解Pig语言，它是一种类似SQL的高级脚本语言，用于高效地进行数据分析和转换。

学习如何编写Pig脚本，并将其提交到Hadoop集群进行执行。

3. Hive：学习如何使用Hive进行数据查询和分析。

了解Hive的数据模型和查询语言（HiveQL），并编写HiveQL脚本来查询和处理数据。

[大数据运维]第28讲：Hadoop平台常见故障汇总以及操作系统性能调优

[⼤数据运维]第28讲：Hadoop平台常见故障汇总以及操作系统性能调优第28讲：Hadoop 平台常见故障汇总以及操作系统性能调优⾼俊峰（南⾮蚂蚁）Hadoop ⽇常运维问题及其解决⽅法1.如何下线⼀个 datanode 节点?当⼀个 datanode 节点所在的服务器故障或者将要退役时，你需要在 Hadoop 中下线这个节点，下线⼀个 datanode 节点的过程如下。

（1）修改 hdfs-site.xml ⽂件如下选项，找到 namenode 节点配置⽂件 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml：<property><name>dfs.hosts.exclude</name><value>/etc/hadoop/conf/hosts-exclude</value></property>（2）修改 hosts-exclude ⽂件执⾏如下操作，在 hosts-exclude 中添加需要下线的 datanode 主机名：vi /etc/hadoop/conf/hosts-exclude172.16.213.188（3）刷新配置在 namenode 上以 hadoop ⽤户执⾏下⾯命令，刷新 hadoop 配置：[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -refreshNodes（4）检查是否完成下线执⾏如下命令，检查下线是否完成：[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -report也可以通过 NameNode 的 50070 端⼝访问 Web 界⾯，查看 HDFS 状态，需要重点关注退役的节点数，以及复制的块数和进度。

2.某个 datanode 节点磁盘坏掉怎么办？如果某个 datanode 节点的磁盘出现故障，那么该节点将不能进⾏写⼊操作，并导致 datanode 进程退出，针对这个问题，你可以如下解决：⾸先，在故障节点上查看 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml ⽂件中对应的 dfs.datanode.data.dir 参数设置，去掉故障磁盘对应的⽬录挂载点；然后，在故障节点上查看 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml ⽂件中对应的 yarn.nodemanager.local-dirs 参数设置，去掉故障磁盘对应的⽬录挂载点；最后，重启该节点的 DataNode 服务和 NodeManager 服务即可。

大数据学习踩坑之HADOOP_HOMEandhadoop.home.dirareunset.

⼤数据学习踩坑之HADOOP_HOMEandhadoop.home.dirareunset.问题描述：java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset.at org.apache.hadoop.util.Shell.checkHadoopHomeInner(Shell.java:448)at org.apache.hadoop.util.Shell.checkHadoopHome(Shell.java:419)at org.apache.hadoop.util.Shell.<clinit>(Shell.java:496)at org.apache.hadoop.util.StringUtils.<clinit>(StringUtils.java:79)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache$Key.<init>(FileSystem.java:2972)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache$Key.<init>(FileSystem.java:2968)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2830)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:389)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$1.run(FileSystem.java:171)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$1.run(FileSystem.java:168)at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)at erGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1844)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:168)at com.demo.zhulong.utils.FileUtils.uploadToHdfs(FileUtils.java:209)at com.demo.zhulong.controller.ImagesController.upload(ImagesController.java:151)⽇志描述内容很清楚，没有设置 HADOOP_HOME 和 hadoop.home.dir 两项。

Hadoop中的任务失败处理方法探讨

Hadoop中的任务失败处理方法探讨在大数据时代，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于各个领域。

然而，由于庞大的计算量和复杂的网络环境，Hadoop中的任务失败问题时常出现。

本文将探讨Hadoop中的任务失败处理方法，以提高系统的稳定性和可靠性。

一、任务失败的原因分析Hadoop中的任务失败可以由多种原因引起。

首先，网络故障是常见的原因之一。

由于数据在分布式环境中传输，网络连接的不稳定性可能导致任务失败。

其次，硬件故障也是任务失败的常见原因。

服务器或存储设备的故障可能导致任务无法正常执行。

此外，程序错误、资源不足等因素也可能导致任务失败。

二、任务失败的处理方法1. 任务重试任务重试是最常见的任务失败处理方法之一。

当任务失败时，系统可以自动重新执行该任务，直到成功为止。

任务重试可以通过设置重试次数和时间间隔来控制。

这种方法适用于由于网络故障或临时资源不足导致的任务失败。

2. 容错机制容错机制是一种可以在任务失败时保持系统运行的方法。

Hadoop中的容错机制主要包括备份和故障转移。

备份是指将任务的输入数据和计算结果保存在多个节点上，以防止数据丢失。

故障转移是指当一个节点发生故障时，系统可以自动将任务转移到其他可用节点上继续执行。

容错机制可以提高系统的可靠性和稳定性，但也会增加系统的负载和存储开销。

3. 错误日志和报警及时发现和处理任务失败是保障系统稳定运行的重要环节。

Hadoop中的错误日志和报警机制可以帮助管理员及时发现任务失败，并采取相应的措施。

系统可以记录任务失败的原因和位置，并生成错误日志。

管理员可以通过监控系统的报警机制及时收到任务失败的通知，并进行排查和处理。

4. 自动化监控和调度自动化监控和调度是预防任务失败的重要手段。

Hadoop中的监控系统可以实时监测系统的运行状态和任务执行情况。

当系统出现异常时，监控系统可以自动发出警报，并采取相应的措施。

调度系统可以根据系统负载和资源情况，合理分配任务，避免资源不足和任务失败。

云计算与粒计算_光环大数据培训

云计算与粒计算_光环大数据培训云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。

云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享 ...云计算云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。

云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。

云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。

云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等技术，这些技术都是针对云计算做的很好的补充，满足多样化的市场应用需求。

本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。

其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。

在1997年时，美国一大学教授首次在论文中提出了粒计算，这标志着涉及多学科的一个应用研究领域产生。

此后，国外诸多学者对它进行了研究，提出了许多有关粒计算的理论、方法和模型，现已成为研究模糊的、不较精确的、不完整的及海量信息处理的重要工具。

粒计算是一个含义广泛的术语，覆盖了所有有关粒的理论、方法学、技术和工具的研究，并认为粒计算是模糊信息粒化、Rough集理论和区间计算的超集，是粒数学的子集。

粒计算是在问题求解中使用粒子，构建信息粒化，将一类对象基于不可分辨关系、相似性等特征划分为一系列粒。

粒计算模型分为两大类：一类以处理不确定性为主要目标，如以模糊处理为基础的计算模型，以粗糙集为基础的模型，侧重于计算对象的不确定性处理。

模糊概念是粒计算的主要组成部分;另一类则以多粒度计算为目标，如商空间理论。

如何使用Hadoop处理大数据

如何使用Hadoop处理大数据随着互联网和互联技术的飞速发展，数据的规模不断扩大，如何高效地管理和处理海量的数据成为了各个领域所面临的重要挑战。

在这个背景下，Hadoop作为一种分布式计算框架，逐渐走进了大数据处理的领域。

本文旨在介绍Hadoop的基本概念和使用方法，以帮助读者更好地理解和应用此工具来处理大数据。

一、Hadoop概述Hadoop是一个开源的、基于Java语言的分布式计算框架。

最初由Apache公司开发，并在2006年贡献给了Apache开源社区。

Hadoop是基于Google公司研发的Google File System（GFS）和MapReduce的思想而发展出来的。

它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个模块。

HDFS主要用于大数据的存储，而MapReduce则是基于HDFS的数据计算框架。

除此之外，Hadoop还包括一些较为基础的组件，如ZooKeeper、HBase、Spark等。

二、Hadoop的使用1. Hadoop的安装Hadoop的安装比较简单，只需要下载Hadoop的安装包、运行相应的脚本即可。

但在安装过程中，需要进行一些参数配置和环境变量的设置，才能够使Hadoop正常运行。

安装完成后，可以通过执行“hadoop version”来检查安装结果。

2. Hadoop的使用使用Hadoop主要可以通过以下两种方式：（1）Hadoop shell：Hadoop shell是一个基于命令行的操作界面，可以通过HDFS shell和MapReduce shell两个模块来进行大数据的存储和计算操作。

比如，可以通过hadoop fs -ls /来查看当前HDFS 中的文件目录，通过hadoop fs -put local_file_path hadoop_path来将本地文件上传到HDFS中，通过hadoop jar mapreducejarinput_path output_path JobName来运行Hadoop的MapReduce程序。

光环大数据要做数据分析首先解决的两类数据质量问题_光环大数据培训

光环大数据要做数据分析首先解决的两类数据质量问题_光环大数据培训为了能够系统化地、高效地解决出现的任何问题，我们必须学会将这些问题分而治之。

毕竟，知己知彼方是解决问题的首重至要。

由此，我们才会发现解决之道就在其中。

而对于提高数据质量同样适用：每一个解决问题的方法都有不同的阶段与角度。

当一个数据质量改进程序在启动时，仅知道数据库中有多少错误计算或重复录入是远远不够的。

不止于此，我们还需要知道不同类型的错误在收集的资源中是如何分配的。

据Jim barker 一篇很有意思的博客所述，数据的质量被分解成两种不同类型。

而在本文中，我会带领大家仔细区分这些“类型”有何不同，并且如何利用这些“类型”在开发预算中确保我们的优势资源放在何处。

数据类型被誉为“数据博士”的Jim barker，借用了一个简单的医学概念来定义数据质量问题。

在他的博客中介绍了如何将这两种“类型”组合在一起，并且成功激发了那些一直纠结于找到在数据库中拉低数据质量的幺蛾子的数据分析师们的兴趣。

I型数据质量问题我们可以使用自动化工具检测到。

II型数据质量问题就非常隐秘了。

大家都知道它是存在的，但它看不见摸不着，更处理不了，因为它需要放在特殊情境才能被检测到。

它们之间的区别简而言之可归纳为如下几点：I型数据质量问题首先需要“知其然”才能来检测数据的完整性、一致性、唯一性和有效性。

这些属性靠数据质量软件甚至手动很好地找到。

你不需要有很多的背景知识，或者数据分析经验。

只要按照4个属性验证它的存在，就可以判定它错误的。

例如，如果我们在性别领域插入一个3，我们就可以判定它到底是不是一个有效值。

II型数据质量问题需要“知其所以然”来检测时效性、一致性和准确性属性。

需要研究能力、洞察力和经验，而不是简简单单就可以找得出来的。

这些数据集经常从表面上看起来没有问题。

但幺蛾子往往存在于细节中，需要时间去发现。

Jim举的例子就是一份退休人员的雇佣记录。

如果我们不知道他们早已退休的话，是看不出来这个数据是错的。

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可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。

修改办法：修改2个文件。

/etc/security/limits.confvi /etc/security/limits.conf加上：* soft nofile 102400* hard nofile 409600$cd /etc/pam.d/$sudo vi login添加 session required /lib/security/pam_limits.so针对第一个问题我纠正下答案：这是reduce 预处理阶段shuffle时获取已完成的map的输出失败次数超过上限造成的，上限默认为5。

引起此问题的方式可能会有很多种，比如网络连接不正常，连接超时，带宽较差以及端口阻塞等。

通常框架内网络情况较好是不会出现此错误的。

2：Too many fetch-failuresAnswer:出现这个问题主要是结点间的连通不够全面。

1) 检查、/etc/hosts要求本机ip对应服务器名要求要包含所有的服务器ip + 服务器名2) 检查 .ssh/authorized_keys要求包含所有服务器（包括其自身）的public key3：处理速度特别的慢出现map很快但是reduce很慢而且反复出现reduce=0% Answer:结合第二点，然后修改conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=40004：能够启动 datanode ，但无法访问，也无法结束的错误在重新格式化一个新的分布式文件时，需要将你NameNode上所配置的.dir 这一namenode用来存放NameNode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除，同时将各DataNode上的dfs.data .dir的路径DataNode存放块数据的本地文件系统路径的目录也删除。

大数据开发技术中常见错误及解决方案分析

大数据开发技术中常见错误及解决方案分析在大数据开发技术中，常见错误及解决方案可以从以下几个方面进行分析：1.数据质量问题：数据质量问题是大数据开发中最常见的错误之一，例如数据丢失、重复、错误、格式不规范等。

解决方案可以采用数据清洗和数据校验的方法，包括使用ETL工具进行数据清洗、制定数据质量检查规则、采用自动化工具进行数据校验等。

2.资源利用不充分：在大数据开发中，由于数据量巨大，资源利用不充分的问题较为常见。

这可能是由于任务调度不合理、资源分配不当等原因导致的。

解决方案可以采用资源管理工具进行资源优化分配，根据任务的优先级和资源需求，合理分配集群资源，提高资源利用率。

3.任务超时：由于数据量大以及处理复杂，大数据开发中任务超时的问题比较常见。

任务超时可能是由于数据倾斜、算法复杂度高、集群资源不足等原因导致的。

解决方案可以采用优化算法、数据分片、增加集群资源等方式来解决任务超时的问题。

4.安全问题：5.数据模型设计问题：在大数据开发中，数据模型的设计是至关重要的，一个合理的数据模型可以提高数据处理效率。

常见的错误包括冗余数据、数据关联不当、数据类型选择不合理等。

解决方案可以采用数据建模工具，设计合理的数据模型，减少数据冗余，优化数据访问效率。

6.集群性能问题：由于数据量大，大数据开发中的集群性能问题比较普遍。

例如集群负载不均衡、节点故障导致的任务失败等。

解决方案可以采用集群监控工具，对集群资源进行实时监控，及时发现并解决性能问题，提高集群稳定性和可用性。

总之，大数据开发技术中常见的错误及解决方案分析，可以从数据质量、资源利用、任务超时、安全、数据模型设计和集群性能等方面来进行分析和解决。

通过合理的调优和优化，可以提高大数据处理的效率和可靠性。

Hadoop中的数据丢失问题的解决方案

Hadoop中的数据丢失问题的解决方案在大数据时代，Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于各个行业。

然而，随着数据规模的不断增大，Hadoop面临的挑战也日益增加。

其中一个主要问题就是数据丢失。

数据丢失不仅会导致数据完整性的丧失，还可能对业务产生严重影响。

本文将探讨Hadoop中数据丢失问题的解决方案。

首先，我们需要了解Hadoop中数据丢失的原因。

Hadoop是一个分布式文件系统，数据被划分成多个块并存储在不同的节点上。

这种分布式存储方式带来了高可靠性和高性能的优势，但也增加了数据丢失的风险。

数据丢失可能由于硬件故障、网络问题、软件错误等原因造成。

特别是在大规模集群中，硬件故障是常见的情况。

当一个节点发生故障时，存储在该节点上的数据可能会丢失，从而导致数据不完整。

为了解决Hadoop中的数据丢失问题，我们可以采取以下几种方案：1. 数据备份和冗余存储：数据备份是一种常见的解决方案。

通过将数据备份到其他节点或存储设备，可以防止数据丢失。

Hadoop提供了多种备份策略，如副本数配置等。

通过配置适当的副本数，可以确保数据的冗余存储，从而提高数据的可靠性。

当一个节点发生故障时，系统可以自动从其他节点中恢复数据，保证数据的完整性。

2. 数据校验和容错：数据校验是一种用于检测和纠正数据错误的技术。

Hadoop 中的数据校验和容错机制可以帮助我们检测和纠正数据丢失问题。

Hadoop使用校验和来验证数据的完整性，并通过重新计算校验和来修复数据错误。

这种机制可以帮助我们及时发现数据丢失，并尽可能地恢复数据。

3. 监控和预警系统：建立一个有效的监控和预警系统是解决数据丢失问题的重要一环。

通过监控系统，我们可以实时监测集群中节点的状态和数据的完整性。

一旦发现异常情况，系统可以及时发出预警，以便及时采取措施来防止数据丢失。

监控和预警系统可以帮助我们快速响应数据丢失问题，并采取相应的措施来保护数据。

4. 定期备份和恢复：除了实时备份和冗余存储外，定期备份和恢复也是一种有效的解决方案。

hadoop报错ERROR：Cannotsetpriorityofnamenodeprocess

hadoop报错ERROR：Cannotsetpriorityofnamenodeprocess hadoop在启动时报错如下：Starting namenodes on [733ec62951d5]733ec62951d5: ERROR: Cannot set priority of namenode process 868Starting datanodeslocalhost: ERROR: Cannot set priority of datanode process 9742022-01-15 13:56:41,689 ERROR conf.Configuration: error parsing conf core-site.xml注意到是因为core-site.xml配置⽂件错误⽽引起的。

经过修改后，正确的core-site.xml配置⽂件如下：xml version="1.0" encoding="UTF-8"><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://172.17.0.3:9000</value></property></configuration>正确的hdfs-site.xml配置⽂件如下：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>。

《Hadoop大数据处理实战》教学课件第四章(Hadoop大数据处理实战)

每一个DataNode都会开启一个块扫描进程（DataBlockScanner），来定期验证其存储的block的正确性，并将验证错误的block交给NameNode进行处理。
数据错误与恢复
4.2.2 NameNode和DataNode错误处理
NameNode上保存了元数据信息，如果NameNode节点损坏，HDFS中的所有文件都会丢失，并且用户也不能根据 DataNode上的block重新构建HDFS文件。因此，确保NameNode的容错性是十分重要的。
（4）采用流式数据访问。为了获得高吞吐量的数据访问，HDFS上的应用主要采用流式数据访问方式，即边收集数据边处理数据。因此，HDFS适用于批量数据处理，而非用户交互式数据处理。
（5）支持移动计算。如果将应用程序请求的计算在其操作的数据附近执行，而不是将数据移动到运行应用程序的位置，可以极大地减少网络拥塞并提高系统的整体吞吐量，从而提高计算效率，尤其是当数据文件很大时提升效果更加明显。此外，HDFS还为应用程序提供了移动计算的接口。
HDFS概述
在HDFS中，数据文件按块进行存储可以带来如下好处：
（1）可以存储任意大小的数据文件，不用再受单个节点磁盘容量大小的限制。例如，在单个节点存储100 TB甚至10 PB的文件几乎是不可能的，但HDFS采用物理切块的设计，可以将这些文件数据切分成多个block，分别存储在集群中的各个节点上。
SecondaryNameNode实际上是通过在文件系统中设置一个检查点（checkpoint）来帮助NameNode管理元数据，从而使NameNode能够快速、高效地工作。但是，它并非第二个NameNode，仅是NameNode的一个辅助工具。
SecondaryNameNode不仅提升了集群性能，还保存了NameNode的元数据信息，这在一定程度上提高了元数据的安全性和可靠性。

光环大数据培训_大数据经典案例与谬误

光环大数据培训_大数据经典案例与谬误光环大数据培训机构，1 纸牌屋案例提到大数据在互联网视频领域的商业应用，业界曾经流传着这样一个谎言——通过分析3000万北美用户观看视频的行为数据，发现凯文.斯派西、大卫.芬奇和英剧《纸牌屋》3个关键词的受众存在交集，由此预测将三种元素结合在一起的片子将会大火特火，因此成功推出这部剧集。

事实上，翻拍英剧《纸牌屋》的创意来自制片方MRC公司。

当时这家电影公司正准备转型拍摄电视剧，并打算用自己手里积攒的电影资源大干一场，碰巧公司的一位实习生在飞机上看了这部英国旧剧集。

也就是说，促使《纸牌屋》诞生的决定性因素根本就不是“大数据”，而是影视圈里永恒的关键词——“资金”和“人脉”。

2 啤酒尿布案例“啤酒与尿布”案例是大数据营销的一个神话，据媒体称是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例。

根据大数据发现的相关性，沃尔玛决定把尿布和啤酒摆在一起出售，这个奇怪的举措使尿布和啤酒的销量双双增加。

按理说，这个了不起的发现应该给所有超市带来启示，大家都应纷纷效仿才对，可实际上，如果我们到超市去认真观察一下，就会发现根本没有类似的物品摆放，相近的都很少。

追溯这宗噱头十足的新闻的根源，调查者已经证明，这个江湖传说只是数据分析公司的经理人虚构出来的故事。

3 怀孕的女高中生案例一个更为耸动的大数据案例是“怀孕的女高中生”。

据说Target百货公司通过大数据模型建立“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠产品的广告寄发给顾客。

《纽约时报》甚至报道了Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他的高中生女儿怀孕了。

但在这个成功的营销事件的背后，是这些优惠广告只是随机的发送给用户，其中大量收到优惠广告的妇女并非孕妇，当然她们只是把广告扔进垃圾桶，不会为此闹上门找Target公司理论。

检视另外一些著名的大数据案例案例，我们已经知道波士顿市“颠簸的街道”项目失败了，谷歌流感趋势预测也失败了。

深度学习的核心掌握训练数据的方法_光环大数据培训

深度学习的核心掌握训练数据的方法_光环大数据培训今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一：训练数据。

深度学习已经在现实世界得到了广泛运用，例如：无人驾驶汽车，收据识别，道路缺陷自动检测，以及交互式电影推荐等等。

我们大部分的时间并不是花在构建神经网络上，而是处理训练数据。

深度学习需要大量的数据，然而有时候仅仅标注一张图像就需要花费一个小时的时间！所以我们一直在考虑：能否找到一个方法来提升我们的工作效率？是的，我们找到了。

现在，我们很自豪的将Supervisely令人惊叹的新特性公诸于世：支持AI 的标注工具来更快速地分割图像上的对象。

在本文中，我们将重点介绍计算机视觉，但是，类似的思路也可用在大量不同类型的数据上，例如文本数据、音频数据、传感器数据、医疗数据等等。

重点：数据越多，AI越智能让我们以吴恩达非常著名的幻灯片开始，首先对其进行小小的修改。

深度学习的表现优于其它机器学习算法早已不是什么秘密。

从上图可以得出以下结论。

结论 0：AI产品需要数据。

结论 1：获得的数据越多，AI就会越智能。

结论 2：行业巨头所拥有的数据量远超其它企业。

结论 3：AI产品的质量差距是由其所拥有的数据量决定的。

网络架构对AI系统的表现影响很大，但是训练数据的多少对系统表现的影响最大。

致力于数据收集的公司可以提供更好的AI产品并获得巨大的成功。

常见错误：AI全都是关于构建神经网络的。

如上图所示，当人们一想到AI，就会想到算法，但是也应该考虑到数据。

算法是免费的：谷歌和其他巨头更倾向于向世界分享他们最先进的(state-of-the-art)研究成果，但是他们从不会共享数据。

许多人已经跳上了人工智能潮流的列车，并且创造了极棒的构建和训练神经网络的工具，然而关注训练数据的人却少的可怜。

当企业打算将人工智能转换成实际应用时，会倾尽全部工具用于训练神经网络，却没有用于开发训练数据上的工具。

吴恩达说论文已经足够了，现在让我们来构建AI吧！好主意，我们完全赞同。

hadoop一些常见报错的解决方式

hadoop⼀些常见报错的解决⽅式Failed to set setXIncludeAware(true) for parser遇到此问题通常是jar包冲突的问题。

⼀种情况是我们向java的lib⽂件夹加⼊我们⾃⼰的jar包导致hadoop引⽤jar包的冲突。

解决⽅式就是删除我们⾃⼰向系统加⼊的jar包，⼜⼀次配置。

将⾃⼰的jar包或者外部jar放⼊系统⽂件夹会在编译程序时带来⽅便，可是这不是⼀种好习惯，我们应该通过改动CLASSPATH的⽅式指定jar包路径。

Cannot lock storage /tmp/hadoop-root/dfs/name. The directory isalready locked这个错误通常是我们在某次配置失败后。

hadoop创建该⽂件夹，锁定之后失败退出造成的。

解决⽅式就是删除tmp⽂件夹下hadoop创建的相关⽂件夹。

然后⼜⼀次配置。

localhost Name or service not known在配置hadoop单节点环境时。

须要利⽤ssh登录localhost。

假设依照⽹上的⽅式配置之后还是不能正确登录localhost，并报上述错误，能够检查/etc/sysconfig/network和 /etc/hosts下的localhost名字是否⼀致。

有时在某个⽂件⾥localhost是凝视掉的。

ls: Cannot access .: No such file or directory.当在hadoop中执⾏ls命令时常会出现这个错误，这个错误是指hdfs⽂件系统中当前⽂件夹为空，并⾮指本地⽂件系统中当前⽂件夹为空。

当我们使⽤hdfs⽂件系统时，会默认进⼊/user/username下，这个⽂件夹不存在于本地⽂件系统，⽽是由hdfs内部管理的⼀个⽂件夹。

当我们第⼀次使⽤ls命令时，/user/username下是空的。

所以会提⽰上述错误。

当我们加⼊新的⽂件之后就不再报该错。