Hadoop问题记录：Wrong FS: hdfs://hp5-249:9000/, expected: file:///

一般在对文件操作的时候可能出现这个问题，可能是打开文件的时候出错，也可能是对目录进行遍历的时候出问题。

出现这种问题一般是在eclipse中运行hadoop的时候出现，直接切换到shell下发送命令，可能不会出现这个问题。

假设当前在eclipse的项目目录下，具体解决办法如下：

cp $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml ./bin
cp $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml ./bin

接着在eclipse项目中点击右键-->Run as --> run on hadoop，就可以在控制台上正常输出信息了。

时间： 2024-10-22 23:44:01

Hadoop问题记录：Wrong FS: hdfs://hp5-249:9000/, expected: file:///的相关文章

Hadoop 2.8.x 分布式存储 HDFS 基本特性, Java示例连接HDFS

02_note_分布式文件系统HDFS原理与操作,HDFS API编程:2.x下HDFS新特性,高可用,联邦,快照 HDFS基本特性 /home/henry/app/hadoop-2.8.1/tmp/dfs/name/current - on namenode cat ./VERSION namespaceID (空间标识号,类似集群识别号) /home/henry/app/hadoop-2.8.1/tmp/dfs/data – on datanode ls -lR blk_1073741844

hadoop程序问题：java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs:/ expected file:///

Java代码如下: FileSystem fs = FileSystem.get(conf); in = fs.open(new Path("hdfs://192.168.130.54:19000/user/hmail/output/part-00000")); 抛出异常如下: Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://192.168.130.54:

hadoop异常记录

下面遇到问题,提供了一些解决办法,希望有所帮助 1:Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out 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-failures Answer: 出现这个问题主要

Hadoop学习之路(2)Hdfs分布式文件系统

@[TOC] 1.Hadoop架构 Hadoop由三个模块组成:分布式存储HDFS.分布式计算MapReduce.资源调度引擎Yarn 2.HDFS体系架构 2.1NameNode NameNode负责:文件元数据信息的操作以及处理客户端的请求 NameNode管理:HDFS文件系统的命名空间NameSpace. NameNode维护:文件系统树(FileSystem)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据信息(matedata)维护文件到块的对应关系和块到节点的对应关系 Na

hadoop mapreduce开发实践之HDFS文件分发by streaming

1.分发HDFS文件(-cacheFile) 需求:wordcount(只统计指定的单词),但是该文件非常大,可以先将该文件上传到hdfs,通过-cacheFile的方式进行分发: -cachefile hdfs://host:port/path/to/file#linkname #选项在计算节点上缓存文件,streaming程序通过./linkname的方式访问文件. 思路:mapper和reducer程序都不需要修改,只是在运行streaming的时候需要使用-cacheFile 指定hdf

hadoop mapreduce开发实践之HDFS压缩文件（-cacheArchive）

1.分发HDFS压缩文件(-cacheArchive) 需求:wordcount(只统计指定的单词[the,and,had...]),但是该文件存储在HDFS上的压缩文件,压缩文件内可能有多个文件,通过-cacheArchive的方式进行分发: -cacheArchive hdfs://host:port/path/to/file.tar.gz#linkname.tar.gz #选项在计算节点上缓存文件,streaming程序通过./linkname.tar.gz的方式访问文件. 思路:redu

hadoop知识点记录

浅谈在shell脚本中使用HQL访问hive hadoop知识点记录,布布扣,bubuko.com

王家林的云计算分布式大数据Hadoop征服之旅：HDFS&MapReduce&HBase&Hive&集群管理

一:课程简介: 作为云计算实现规范和实施标准的Hadoop恰逢其时的应运而生,使用Hadoop用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发出分布式程序,从而可以使用众多廉价的计算设备的集群的威力来高速的运算和存储,而且Hadoop的运算和存储是可靠的.高效,的.可伸缩的,能够使用普通的社区服务器出来PB级别的数据,是分布式大数据处理的存储的理想选择. 本课程会助你深入浅出的掌握Hadoop开发(包括HDFS.MapReduce.HBase.Hive等),并且在此基础上掌握Hadoop集群的配置.维

Hadoop 安装记录

第一步:打开/etc 下面的 profile文件,在其中加入环境变量设置的代码 done JAVA_HOME=/home/hadoop/installer/jdk7u65 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JRE_HOME PATH CLASSPATH unset i 第二步:打开终端terminal,输入画横线的两行命令,就出