file /usr/lib/systemd/system/supervisord.service from install of cloudera-manager-agent-6.2.1-1426065.el7.x86_64 conflicts with file from package supervisor-3.4.0-1.el7.noarch

时间: 2024-03-05 09:48:28 浏览: 23
这是一个文件冲突的错误,因为两个软件包都安装了同一个文件 /usr/lib/systemd/system/supervisord.service。解决这个问题的方法是,你需要卸载 supervisor-3.4.0-1.el7.noarch 这个软件包,再安装 cloudera-manager-agent-6.2.1-1426065.el7.x86_64 这个软件包。你可以使用以下命令卸载 supervisor 软件包: ``` sudo yum remove supervisor ``` 卸载完 supervisor 软件包后,再重新安装 cloudera-manager-agent 软件包即可。
相关问题

Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/named.service to /usr/lib/systemd/system/named.service

这个引用是关于创建符号链接的操作。通过执行这个命令,将/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/named.service链接到/usr/lib/systemd/system/named.service。这个操作的目的是将named服务添加到系统的启动项中,使其在系统启动时自动运行。 #### 引用[.reference_title] - *1* [关于在contos7安装docker出现Created symlink from /路径/路径/...的问题](https://blog.csdn.net/weixin_59539033/article/details/127646903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [<Linux> Ubuntu 开机应用自启动](https://blog.csdn.net/qq_23922117/article/details/108880982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

/usr/lib/systemd/system/dhcpd.service

`/usr/lib/systemd/system/dhcpd.service`是DHCP服务器服务的systemd服务单元文件路径。DHCP(动态主机配置协议)是一种网络协议,用于在网络上自动分配IP地址和其他网络参数。如果你想了解更多关于DHCP服务器的信息,可以查看该服务单元文件或者参考DHCP服务器的相关文档。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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