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时间: 2024-08-15 15:00:42 浏览: 49
Apache HBase是一个开源的、基于列族(Column Family)的NoSQL数据库,它运行在Hadoop生态系统之上,用于处理大规模分布式数据存储和实时查询。HBase的设计目标是提供高吞吐量的数据读取和写入能力,同时保持类似关系型数据库的数据一致性。它的核心特性包括稀疏列存储、动态伸缩以及强大的行级和列族级别的数据模型。 Apache HBase官网链接:[https://hbase.apache.org/](https://hbase.apache.org/) 提供了大量的文档、教程和技术细节,帮助用户了解如何安装、配置和使用HBase,以及最新的发展动态和社区支持。
相关问题

[atguigu@node11 hbase]$ ./bin/start-hbase.sh SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hbase/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.30.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] mkdir: 无法创建目录"/usr/local/hbase/bin/../logs": 权限不够 running master, logging to /usr/local/hbase/bin/../logs/hbase-atguigu-master-node11.out /usr/local/hbase/bin/hbase-daemon.sh:行195: /usr/local/hbase/bin/../logs/hbase-atguigu-master-node11.out: 没有那个文件或目录 head: 无法打开"/usr/local/hbase/bin/../logs/hbase-atguigu-master-node11.out" 读取数据: 没有那个文件或目录

这个错误信息显示了多个 SLF4J 绑定的问题,以及一个无法创建目录和找不到日志文件的问题。 针对这些问题,可以尝试以下解决方法: 1. 多个 SLF4J 绑定的问题可以忽略,因为实际绑定的是 Log4jLoggerFactory。 2. 创建目录和日志文件的问题,可能是因为没有写入权限导致的。可以尝试使用 root 用户或者具有写入权限的用户来启动 HBase。 另外,你可以进入 HBase 的 bin 目录下,手动创建 logs 目录,以及在 logs 目录下创建 hbase-atguigu-master-node11.out 文件,然后再次尝试启动 HBase。例如: ``` cd /usr/local/hbase/bin sudo mkdir ../logs sudo touch ../logs/hbase-atguigu-master-node11.out sudo chmod -R 777 ../logs ./start-hbase.sh ``` 如果问题仍然存在,请提供更多信息,我会尽力帮助你解决。

23/07/23 16:19:48 ERROR AsyncProcess: Failed to get region location org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.apache.hadoop.hbase.util.ByteStringer at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.translateException(RpcRetryingCaller.java:241) at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java:214) at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallableWithReplicas$RetryingRPC.call(ScannerCallableWithReplicas.java:364) at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallableWithReplicas$RetryingRPC.call(ScannerCallableWithReplicas.java:338) at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithRetries(RpcRetryingCaller.java:137) at org.apache.hadoop.hbase.client.ResultBoundedCompletionService$QueueingFuture.run(ResultBoundedCompletionService.java:65) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.apache.hadoop.hbase.util.ByteStringer at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.RequestConverter.buildRegionSpecifier(RequestConverter.java:1041) at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.RequestConverter.buildScanRequest(RequestConverter.java:492) at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientSmallReversedScanner$SmallReversedScannerCallable.call(ClientSmallReversedScanner.java:291) at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientSmallReversedScanner$SmallReversedScannerCallable.call(ClientSmallReversedScanner.java:276) at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java:212) ... 7 more

这个错误是由于在HBase客户端中找不到org.apache.hadoop.hbase.util.ByteStringer类引起的。这个类可能没有正确加载或初始化,导致出现NoClassDefFoundError异常。这可能是由于缺少相关的依赖库或配置问题引起的。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确保你的项目中包含了正确的HBase依赖库。检查你的项目配置文件(如pom.xml或build.gradle)中是否添加了正确的HBase依赖。 例如,如果你使用Maven构建项目,可以在pom.xml文件中添加以下依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>版本号</version> </dependency> ``` 2. 检查HBase的配置文件,确保配置正确。特别是检查hbase-site.xml文件中是否包含了正确的配置信息。 3. 如果以上步骤都没有解决问题,尝试重新编译和构建你的项目,以确保所有依赖项都正确加载和链接。 希望这些步骤能够帮助你解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文和详细信息,以便我更好地帮助你。

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org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Unable to load configured region split policy 'org.apache.phoenix.schema.MetaDataSplitPolicy' for table 'SYSTEM.CATALOG' Set hbase.table.sanity.checks to false at conf or table descriptor if you want to bypass sanity checks at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.warnOrThrowExceptionForFailure(TableDescriptorChecker.java:296) at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.sanityCheck(TableDescriptorChecker.java:109) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:2025) at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.createTable(MasterRpcServices.java:657) at org.apache.hadoop.hbase.shaded.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:413) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:133) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:338) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:318) org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Unable to load configured region split policy 'org.apache.phoenix.schema.MetaDataSplitPolicy' for table 'SYSTEM.CATALOG' Set hbase.table.sanity.checks to false at conf or table descriptor if you want to bypass sanity checks at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.warnOrThrowExceptionForFailure(TableDescriptorChecker.java:296) at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.sanityCheck(TableDescriptorChecker.java:109) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:2025) at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.createTable(MasterRpcServices.java:657) at org.apache.hadoop.hbase.shaded.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:413) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:133) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:338) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:318)

Warning: No configuration directory set! Use --conf <dir> to override. Info: Including Hadoop libraries found via (/opt/hadoop-3.1.2/bin/hadoop) for HDFS access Info: Including HBASE libraries found via (/opt/hbase-2.2.6/bin/hbase) for HBASE access 错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.flume.tools.GetJavaProperty Info: Including Hive libraries found via (/opt/hive-3.1.2) for Hive access + exec /opt/jdk1.8.0_351/bin/java -Xmx20m -cp '/opt/flume-1.9.0/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/*:/opt/hbase-2.2.6/conf:/opt/jdk1.8.0_351//lib/tools.jar:/opt/hbase-2.2.6:/opt/hbase-2.2.6/lib/shaded-clients/hbase-shaded-client-byo-hadoop-2.2.6.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/audience-annotations-0.5.0.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/commons-logging-1.2.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/findbugs-annotations-1.3.9-1.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core4-4.2.0-incubating.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/log4j-1.2.17.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-api-1.7.25.jar:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/*:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hbase-2.2.6/conf:/opt/hive-3.1.2/lib/*' -Djava.library.path=:/opt/hadoop-3.1.2/lib/native org.apache.flume.node.Application --name a1 --conf/opt/flume-1.9.0/conf --conf-file/opt/flume-1.9.0/conf/dhfsspool.conf-Dflume.root.logger=DEBUG,consol SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/flume-1.9.0/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hive-3.1.2/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 2023-06-08 17:26:46,403 ERROR node.Application: A fatal error occurred while running. Exception follows. org.apache.commons.cli.UnrecognizedOptionException: Unrecognized option: --conf/opt/flume-1.9.0/conf at org.apache.commons.cli.Parser.processOption(Parser.java:363) at org.apache.commons.cli.Parser.parse(Parser.java:199) at org.apache.commons.cli.Parser.parse(Parser.java:85) at org.apache.flume.node.Application.main(Application.java:287)

[root@zhaosai conf]# sqoop import --connect jdbc:mysql://zhaosai:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --target-dir /user/news --fields-terminated-by “;” --hive-import --hive-table news -m 1 Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../hbase does not exist! HBase imports will fail. Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation. Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail. Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation. Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation. 23/06/10 16:07:14 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7 23/06/10 16:07:15 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. 23/06/10 16:07:15 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 23/06/10 16:07:15 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation 23/06/10 16:07:15 ERROR sqoop.Sqoop: Got exception running Sqoop: java.lang.RuntimeException: Could not load db driver class: com.mysql.jdbc.Driver java.lang.RuntimeException: Could not load db driver class: com.mysql.jdbc.Driver at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.makeConnection(SqlManager.java:875) at org.apache.sqoop.manager.GenericJdbcManager.getConnection(GenericJdbcManager.java:59) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.execute(SqlManager.java:763) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.execute(SqlManager.java:786) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.getColumnInfoForRawQuery(SqlManager.java:289) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.getColumnTypesForRawQuery(SqlManager.java:260) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.getColumnTypes(SqlManager.java:246) at org.apache.sqoop.manager.ConnManager.getColumnTypes(ConnManager.java:327) at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.getColumnTypes(ClassWriter.java:1872) at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generate(ClassWriter.java:1671) at org.apache.sqoop.tool.CodeGenTool.generateORM(CodeGenTool.java:106) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.java:501) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.run(ImportTool.java:628) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:147) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252)

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1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。

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"该文主要深入解析了wav文件格式,详细介绍了其基于RIFF标准的结构以及包含的Chunk组成。" 在多媒体领域,WAV文件格式是一种广泛使用的未压缩音频文件格式,它的基础是Resource Interchange File Format (RIFF) 标准。RIFF是一种块(Chunk)结构的数据存储格式,通过将数据分为不同的部分来组织文件内容。每个WAV文件由几个关键的Chunk组成,这些Chunk共同定义了音频数据的特性。 1. RIFFWAVE Chunk RIFFWAVE Chunk是文件的起始部分,其前四个字节标识为"RIFF",紧接着的四个字节表示整个Chunk(不包括"RIFF"和Size字段)的大小。接着是'RiffType',在这个情况下是"WAVE",表明这是一个WAV文件。这个Chunk的作用是确认文件的整体类型。 2. Format Chunk Format Chunk标识为"fmt",是WAV文件中至关重要的部分,因为它包含了音频数据的格式信息。例如,采样率、位深度、通道数等都在这个Chunk中定义。这些参数决定了音频的质量和大小。Format Chunk通常包括以下子字段: - Audio Format:2字节,表示音频编码格式,如PCM(无损)或压缩格式。 - Num Channels:2字节,表示音频的声道数,如单声道(1)或立体声(2)。 - Sample Rate:4字节,表示每秒的样本数,如44100 Hz。 - Byte Rate:4字节,每秒音频数据的字节数,等于Sample Rate乘以Bits Per Sample和Num Channels。 - Block Align:2字节,每个样本数据的字节数,等于Bits Per Sample除以8乘以Num Channels。 - Bits Per Sample:2字节,每个样本的位深度,影响声音质量和文件大小。 3. Fact Chunk(可选) Fact Chunk标识为'fact',虽然不是所有WAV文件都包含此Chunk,但它提供了额外的样本信息,如实际的样本数,对于非整数倍采样率的文件尤其有用。 4. Data Chunk Data Chunk标识为'data',是WAV文件中真正包含音频样本数据的部分。其ID后面是4字节的Size字段,表示数据区域的大小,不包括ID和Size本身。这个Chunk的内容就是连续的音频样本值,根据Format Chunk定义的格式进行编码。 所有Chunk的大小字段都是以低字节在前,高字节在后的顺序存储,这是遵循了RIFF格式的规定。理解这些Chunk的结构和内容对于处理和分析WAV文件至关重要,无论是编程处理音频数据还是进行音频文件的转换和编辑。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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【递归算法揭秘】:阶乘问题的7个高效实现技巧

![【递归算法揭秘】:阶乘问题的7个高效实现技巧](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230927121458/What-is-Factorial.png) # 1. 递归算法的基本原理 递归算法是一种通过函数自身调用自身以解决问题的编程技巧。它允许问题被拆分成更小的子问题,每个子问题都与原问题具有相同的结构。这种算法通常用于解决可以自然分解为相似子问题的问题,如树或图的遍历。 在递归中,关键的概念是基本情况(base case)和递归步骤(recursive step)。基本情况定义了递归的终止条件,确保算法不会无限