cdh 6.3.2 hadoop 版本

时间: 2023-05-16 22:03:13 浏览: 85
CDH 6.3.2是一种云计算平台软件,它内置了多种数据管理工具和分布式计算框架,其中包括Apache Hadoop。Hadoop是一种分布式计算框架,能够在大规模集群上处理海量数据。CDH 6.3.2包含的Hadoop版本是2.7.5,它支持分布式存储系统HDFS和分布式计算引擎MapReduce,能够快速、高效地处理不同类型的数据。此外,CDH 6.3.2还支持 Apache Spark、Apache Hive、Apache Pig、Apache Impala以及Apache Kafka等数据处理工具和消息系统,使得用户能够根据自己的需求选择最适合的数据管理方式。总的来说,CDH 6.3.2及其内置的Hadoop版本是一套稳定、高效的大数据处理平台,可应用于各种数据密集型场景,如数据分析、机器学习、人工智能等。
相关问题

cdh6.3.2.tar 下载

CDH是Cloudera Distribution for Hadoop的缩写,是一个基于Apache Hadoop的开源软件分发版本。cdh6.3.2.tar是CDH 6.3.2版本的软件包文件。在进行CDH 6.3.2的下载时,可以按照以下步骤进行: 1. 打开Cloudera官方网站,并进入下载页面。 2. 在下载页面中,找到CDH 6.3.2的版本,并点击下载链接。 3. 在弹出的下载页面中,选择合适的下载链接,可以选择HTTP下载或者Torrent下载,根据自己的实际情况选择合适的下载方式。 4. 点击下载链接后,浏览器会开始下载cdh6.3.2.tar文件。 5. 下载完成后,可以在指定的下载目录中找到cdh6.3.2.tar文件。 6. 使用合适的解压软件,如WinRAR或7-Zip等,解压cdh6.3.2.tar文件。 7. 解压完成后,你将得到CDH 6.3.2版本的安装文件,可以根据需要进行进一步的配置和安装。 总结:要下载CDH 6.3.2版本,可以通过Cloudera官方网站找到相应的下载链接,选择合适的下载方式进行下载,然后解压得到安装文件。

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CDH 6.3.2 是何种高度集成的大数据平台,它基于 Apache Hadoop 架构并提供了一系列功能和工具来支持大规模数据存储、分析和处理。它是 Cloudera 公司开发和维护的一个集成解决方案。 在下载 CDH 6.3.2 之前,您需要访问 Cloudera 官方网站或者其他可信资源获取下载链接。在下载页面,您需要选择适合您操作系统的版本,如 CentOS、Ubuntu 等,并且确保选择的版本与您的操作系统版本兼容。 下载 CDH 6.3.2 之后,您可以按照安装指南来完成安装过程。在安装过程中,您需要按照提示一步一步进行安装,并根据需要自定义配置。 安装 CDH 6.3.2 之后,您可以使用其提供的各种工具和组件来处理大数据。CDH 6.3.2 提供了多个核心组件,如 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)、YARN(资源调度和管理系统)、MapReduce(分布式计算框架)、HBase(分布式 NoSQL 数据库)、Hive(数据仓库基础设施)等。 总之,下载 CDH 6.3.2 是为了构建一个高度集成、易用且稳定的大数据平台。通过使用 CDH 6.3.2,您可以轻松管理和处理大规模数据,并开展各种数据分析、机器学习和深度学习等任务。

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### 回答1: CDH(Cloudera Distribution including Apache Hadoop)是一个大数据平台,提供了Hadoop生态系统的集成解决方案。CDH 6.3.2是CDH的一个特定版本,可用于构建和部署大规模的数据处理和分析环境。 要下载CDH 6.3.2的源代码,可以按照以下步骤进行: 1.打开Cloudera的官方网站(https://www.cloudera.com/)。在网站上,你可以找到关于CDH的相关信息和下载资源。 2.进入“产品”或“下载”页面,你可以浏览CDH的各个版本。找到CDH 6.3.2版本,并点击相应的下载链接。 3.在下载页面上,选择源代码下载选项。通常,Cloudera会提供一个压缩文件(例如tar或zip格式),其中包含完整的CDH 6.3.2版本的源代码。 4.下载完成后,解压缩源代码文件到你的本地计算机上的适当目录。这样你就可以访问CDH 6.3.2的源代码。 CDH的源代码通常是用Java编写的,并且采用了大量Hadoop和其他大数据技术的组件。如果你对大数据领域、Hadoop生态系统等有一定的了解,阅读和理解CDH的源代码可能会有所帮助。 总结一下,要下载CDH 6.3.2的源代码,你需要访问Cloudera的官方网站,并找到相应版本的下载链接。然后,将源代码文件下载到本地计算机并解压缩。这样你就可以开始阅读、理解和探索CDH的源代码了。 ### 回答2: CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)是一种开源的大数据分析平台,提供了完整的Hadoop生态系统。CDH 6.3.2是CDH系列的一个版本,包含了最新的Hadoop、HBase、Hive、Spark等组件,并且修复了一些已知的bug和安全漏洞。 CDH 6.3.2的源码可以通过Cloudera的官方网站进行下载。首先,你需要访问Cloudera网站,并在该网站上创建一个账号。然后,你可以登录自己的账号,进入CDH的下载页面。 在CDH的下载页面,你可以找到一些列的版本选择。在版本选择中,你可以选择下载CDH 6.3.2的源码。 下载CDH 6.3.2的源码可以选择两种方式,一种是通过源码压缩包进行下载,另一种是通过Git进行克隆。如果选择下载源码压缩包,你将获得一个压缩文件,解压后即可获取全部的源码文件。如果选择通过Git进行克隆,你需要在本地安装Git,并在命令行中使用指定的Git命令进行克隆。 下载CDH 6.3.2的源码后,你可以在本地进行研究和修改。源码中包含了各个组件的实现代码,可以帮助你更好地理解Hadoop生态系统的工作原理。同时,你也可以从源码中了解到CDH的最新特性和改进。 需要注意的是,CDH 6.3.2源码的下载可能需要一些时间,取决于你的网络速度和下载源的稳定性。在下载源码之前,还应该了解你计算机的硬件配置是否满足编译源码的要求。 总之,通过Cloudera官方网站你可以下载到CDH 6.3.2的源码,这将帮助你更好地理解和使用CDH平台。 ### 回答3: 在下载CDH 6.3.2源码之前,我们首先需要购买或获取Cloudera的许可证,因为CDH是Cloudera的商业产品。一旦我们获得了许可证,我们就可以按照以下步骤下载CDH 6.3.2源码: 1. 打开Cloudera的官方网站(https://www.cloudera.com/)并登录您的帐户。 2. 导航到“产品”或“下载”页面,查找CDH 6.3.2的源代码下载链接。 3. 单击源代码下载链接,将进入相关的下载页面。 4. 在下载页面上,您可能需要选择合适的操作系统和版本,然后选择“源代码”选项。 5. 开始下载源代码,这可能需要一些时间,具体取决于您的网络速度。 6. 下载完成后,您将得到一个压缩文件(通常是.tar.gz或.zip格式)。 7. 解压缩下载的源代码文件到您希望存储的目录。 请注意,下载CDH 6.3.2源码涉及到一些Cloudera的许可证要求和使用限制,您可能还需要阅读相关的许可证条款。此外,由于CDH是一个大型的分布式计算平台,源代码下载的文件可能很大,所以请确保您的设备有足够的存储空间和可靠的网络连接。 总之,通过Cloudera官方网站购买或获取许可证,然后按照下载CDH 6.3.2源码的步骤进行操作,您就可以获得CDH 6.3.2的源代码。
CDH(Cloudera Distribution Hadoop)是一个由Cloudera公司推出的大数据管理平台,它基于Apache Hadoop项目并集成了各种工具和组件,提供了一套全面的大数据解决方案。 CDH 6.3.2是CDH的一个版本,是Cloudera公司在CDH 6系列中发布的第三个小版本。安装包指的是CDH 6.3.2的软件安装包。 安装CDH 6.3.2需要按照以下步骤进行: 1. 下载安装包:在Cloudera的官方网站上下载CDH 6.3.2的安装包。根据操作系统的不同,选择对应的安装包下载。 2. 解压安装包:将下载的安装包解压到指定的目录中。可以使用命令行或图形界面工具进行解压。 3. 配置环境:根据系统要求,配置相应的环境变量和依赖项。这些配置包括Java、Hadoop配置文件等。 4. 启动CDH:使用命令行工具启动CDH服务。启动命令可以是启动整个CDH集群或者启动单个CDH服务。 5. 验证安装:使用Cloudera Manager或其他工具,验证CDH的安装是否成功。可以通过访问Cloudera Manager的Web界面来检查服务运行状态、集群健康状况等。 6. 配置和管理:根据具体需求,进行进一步的配置和管理。这包括添加和删除节点、调整资源分配、监控和管理数据流等任务。 通过以上步骤,就可以成功安装CDH 6.3.2并开始使用其提供的大数据管理和分析功能了。需要注意的是,安装CDH涉及到比较复杂的配置和管理过程,建议在安装之前仔细阅读相关文档和参考资料,并确保操作系统和硬件等环境满足CDH的要求。
CDH(Cloudera Distribution of Hadoop)是一种用于大数据处理的分布式计算框架,它包含了Hadoop、Spark、Hive等组件,用于存储、处理和分析大规模的数据。 Hudi是一种开源数据湖工具,它 stands for Hadoop Upserts Deletes Incremental,可以在数据湖中实现增量更新和删除操作。Hudi为大规模数据处理提供了高性能、低延迟和可靠性的解决方案,可以轻松处理PB级别的数据。 CDH 6.3.2与Hudi的结合,使得在CDH集群上使用Hudi变得更加简单。通过CDH的集成,用户可以直接在CDH集群中安装和配置Hudi,无需额外的安装步骤。此外,CDH还提供了一些工具和管理界面,帮助用户更好地管理和监控Hudi在集群中的运行。 使用CDH 6.3.2搭配Hudi,可以实现以下功能: 1. 增量更新和删除操作:Hudi可以在数据湖中实现增量更新和删除操作,从而减少数据处理的时间和资源消耗。 2. 事务支持:Hudi在CDH集群中提供了事务支持,确保数据的一致性和可靠性。 3. 数据索引和查询:Hudi支持数据索引和查询,能够快速检索和分析大规模的数据。 4. 增量同步和复制:Hudi还提供了增量同步和复制功能,可以将数据湖中的数据复制到其他系统或平台上进行进一步的处理和分析。 综上所述,CDH 6.3.2与Hudi的结合为大数据处理提供了更加灵活和高效的解决方案。通过它们的组合,用户可以在CDH集群中轻松地实现增量更新、删除和查询操作,从而更好地管理和处理大规模的数据。
### 回答1: 为了在CDH 6.3.2中集成Apache Atlas 2.1.0,需要按照以下步骤进行操作: 1. 准备工作: - 确保CDH集群已经安装和配置成功,并且可正常运行。 - 下载并解压Apache Atlas 2.1.0安装包,并将其上传到CDH集群的某一台主机上。 2. 配置Atlas: - 进入Atlas安装包的目录,编辑conf/atlas-env.sh文件,设置ATLAS_HOME和ATLAS_LOG_DIR变量。 - 编辑conf/atlas-application.properties文件,设置配置选项,如atlas.graph.index.search.backend=lucene和atlas.audit.hbase.tablename=ATLAS_HOOK。 - 如果需要使用LDAP进行用户身份验证,编辑conf/atlas-application.properties,设置atlas.authentication.method=LDAP,并配置相关的LDAP连接参数。 3. 配置Hadoop集成: - 进入CDH的HDFS配置目录,例如/etc/hadoop/conf.cloudera.hdfs/。 - 编辑hdfs-site.xml文件,在其中添加以下配置: <name>dfs.namenode.acls.enabled</name> <value>true</value> <name>dfs.namenode.acls.enabled</name> <value>true</value> - 重新启动HDFS服务,使配置生效。 4. 初始化Atlas: - 切换到Atlas安装包目录,运行bin/atlas_start.py脚本以启动Atlas服务。 - 运行bin/atlas_client.py脚本,执行create-hbase-schema命令初始化HBase表结构。 - 运行bin/atlas_client.py脚本,执行import-hive.sh命令初始化Hive元数据。 - 最后,运行bin/atlas_client.py脚本,执行import-hdfs.sh命令初始化HDFS元数据。 完成以上步骤后,CDH 6.3.2与Apache Atlas 2.1.0就成功集成起来了。Atlas将能够提供数据治理和元数据管理的功能,同时与CDH集群的各个组件相互交互,提供更加全面和可靠的数据管理支持。 ### 回答2: CDH 6.3.2是一种大数据平台,集成了各种开源的大数据软件,包括Hadoop、Hive、Spark等。而Atlas 2.1.0则是一种开源的元数据管理和数据治理平台。 将CDH 6.3.2与Atlas 2.1.0集成,可以为大数据平台提供更全面和高效的元数据管理功能。具体的集成步骤如下: 1. 下载和安装CDH 6.3.2:首先,需要从Cloudera官网下载CDH 6.3.2的安装包,并按照官方说明进行安装配置。 2. 下载和安装Atlas 2.1.0:接下来,需要从Apache Atlas官网下载Atlas 2.1.0的安装包,并按照官方说明进行安装配置。 3. 配置Atlas与CDH集成:在安装完成之后,需要修改CDH的配置文件,以便与Atlas集成。通过编辑Cloudera Manager的配置文件,将Atlas的相关配置信息添加进去,配置包括Atlas的运行路径、端口号等。 4. 启动Atlas服务:Atlas服务是一个后台服务,负责元数据管理功能。设置完成后,需要启动Atlas服务,以便使之在CDH平台上生效。通过Cloudera Manager界面,找到Atlas服务,并启动它。 5. 验证集成效果:在Atlas服务启动后,可以登录Atlas的Web界面,验证集成效果。在Atlas中,可以添加和管理各种元数据,比如数据表、数据列等。通过Atlas,可以方便地搜索和浏览CDH中的元数据信息,实现数据治理的目标。 总的来说,将CDH 6.3.2与Atlas 2.1.0集成可以提升大数据平台的元数据管理和数据治理能力。通过将两者集成,可以更方便地管理和查询各种元数据信息,为数据分析和挖掘提供更好的支持。 ### 回答3: CDH 6.3.2 是Cloudera提供的开源大数据平台,而Atlas 2.1.0 是Apache Atlas 提供的元数据管理和数据治理工具。要将Atlas 2.1.0 集成到CDH 6.3.2 中,需要按照以下步骤进行操作: 1. 安装CDH 6.3.2:首先,需要按照Cloudera官方文档提供的指南,从Cloudera官方网站下载并安装CDH 6.3.2。这个过程需要确保与系统的要求相符,包括硬件要求和操作系统版本等。 2. 安装Apache Atlas 2.1.0:接下来,需要从Apache Atlas官方网站下载并安装Atlas 2.1.0 的二进制包。同样,这个过程也需要根据官方文档中的指南进行操作,确保安装过程正确无误。 3. 配置CDH 6.3.2 和Atlas 2.1.0:一旦安装完毕,需要进行CDH和Atlas的配置。首先,需要编辑CDH 6.3.2 的配置文件,将Atlas相关的配置选项添加进去,并指定Atlas的元数据存储位置。然后,需要启动CDH的服务,包括Hadoop、Hive、HBase等。接着,在Atlas的配置文件中,需要指定Hadoop集群的地址和端口等信息。 4. 启动Atlas 2.1.0:配置完成后,可以启动Atlas 2.1.0 服务。这样,Atlas将能够连接到CDH 6.3.2,并开始收集、管理和治理集群中的元数据。 需要注意的是,由于CDH和Atlas都是复杂而庞大的系统,集成过程中可能会遇到各种问题和挑战。因此,在进行集成之前,确保事先熟悉了官方文档,并参考经验丰富的用户或社区中的指南和建议。
CM(Cloudera Manager)是一款用于管理大数据平台的工具,而CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)则是Cloudera提供的一套基于Hadoop的大数据解决方案。离线安装指的是在没有网络连接的情况下完成安装过程。 首先,我们需要下载CM 6.3和CDH 6.3.2的离线安装包。可以通过Cloudera官方网站或者其他可靠的渠道获取相关安装包。 在离线安装过程中,我们需要将安装包文件传输到目标机器上。可以通过使用U盘、移动硬盘或者通过本地网络将文件传输到目标机器上。 安装之前,确保目标机器满足CM 6.3和CDH 6.3.2的系统要求。这些要求包括特定的操作系统版本、硬件配置和依赖软件的安装。 接下来,解压安装包文件。可以使用相关解压工具(如tar命令)将压缩包文件解压到指定的目录中。 运行Cloudera Manager安装脚本。在解压后的安装包目录中,可以找到一个名为"cm-6.3.x-installer.bin"(x表示具体的版本号)的安装脚本。运行此脚本以启动安装过程。 根据安装脚本的提示,完成Cloudera Manager的安装。这包括选择安装目录、指定数据库选项、配置集群名称和选择其他相关配置。 在Cloudera Manager安装完成后,通过Web浏览器访问Cloudera Manager的Web界面。在Web界面中,可以配置和管理CDH集群。可以按照界面的引导完成相关配置,包括添加主机、指定集群角色和配置相关服务。 最后,通过Cloudera Manager管理界面安装CDH 6.3.2。在界面中选择要安装的版本,并按照界面的引导完成相关配置。这包括选择所需的服务和配置不同服务的参数。 总之,离线安装CM 6.3和CDH 6.3.2的过程包括下载安装包、传输文件、解压安装包、运行Cloudera Manager安装脚本、配置和管理Cloudera Manager,以及通过管理界面安装CDH 6.3.2。
在Kubernetes上部署CDH 6.3.2(Cloudera Distribution for Hadoop)需要一些步骤和配置。以下是一个大致的指南: 1. 创建Kubernetes集群:首先,你需要在Kubernetes平台上创建一个可用的集群,可以使用工具如kubeadm、kops、Minikube或Kubernetes云服务提供商(如GKE、AKS、EKS等)来创建。 2. 安装Helm:Helm是一个Kubernetes的包管理工具,可以帮助你管理和部署应用程序。安装Helm并将其配置为与你的Kubernetes集群配合使用。 3. 添加Helm Chart仓库:将Cloudera的Helm Chart仓库添加到Helm配置中,以获取CDH 6.3.2的Chart。 4. 配置CDH Helm Chart:创建一个Helm values文件,用于配置CDH部署。在该文件中,你可以指定CDH组件、节点数量、存储配置、网络设置等。 5. 安装CDH:使用Helm命令来安装CDH Chart。例如: shell helm install cdh cloudera/cdh --values your_values.yaml 将"your_values.yaml"替换为你创建的Helm values文件路径。 6. 监视和验证部署:使用Kubernetes的工具和命令来监视和验证CDH部署。你可以使用kubectl命令来查看Pod、Service和其他资源的状态。 请注意,这只是一个概述,并且具体的部署过程可能会因你的环境和需求而有所不同。你可能还需要配置网络和存储设置,以及根据你的要求定制其他CDH组件。 建议在部署CDH之前,详细阅读Cloudera的官方文档,并根据指南进行操作。这些文档提供了更详细和具体的部署说明,以及解决常见问题的方法。 请记住,在部署CDH之前,确保你的Kubernetes集群满足CDH的要求,并且你对Kubernetes和CDH的配置和管理有一定的了解。
### 回答1: 要将作业提交到CDH6.3.2的YARN集群上,需要使用以下命令: spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class <main-class> <application-jar> <application-arguments> 其中,<main-class>是你的应用程序的主类,<application-jar>是你的应用程序的jar包路径,<application-arguments>是你的应用程序的参数。 例如,如果你的应用程序的主类是com.example.MyApp,jar包路径是/path/to/myapp.jar,应用程序需要传递两个参数arg1和arg2,则提交作业的命令如下: spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.example.MyApp /path/to/myapp.jar arg1 arg2 提交作业后,Spark将在YARN集群上启动应用程序,并将日志输出到YARN的应用程序日志中。你可以使用YARN的命令行工具或Web UI来监视应用程序的运行状态和日志输出。 ### 回答2: 在CDH6.3.2框架中,使用spark-submit命令可以将作业提交到YARN资源管理器,实现分布式部署执行作业的功能。 具体步骤如下: 1. 在终端中使用spark-submit命令,指定主类名、执行参数等信息。 例如: bash spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --num-executors 3 \ --driver-memory 4g \ --executor-memory 2g \ --executor-cores 2 \ /path/to/examples.jar 100 --class参数指定执行的主类名,对应的jar文件已经上传至HDFS上。 --master参数指定使用YARN作为资源管理器,--deploy-mode参数指定执行模式为集群模式。 --num-executors参数指定申请的Executor个数。 --driver-memory参数指定Driver进程需要使用的内存大小,同样可以指定Executor进程的内存和核数。 2. 执行以上命令后,YARN资源管理器会为任务分配相应的资源,并启动作业执行。 3. 可以通过YARN界面查看作业的运行状况,包括Container的个数、启动时间、资源使用情况等。 4. 执行完成后,可以在日志文件和任务的输出目录中查看作业的输出结果。 总的来说,通过spark-submit命令提交作业到YARN非常方便,只需指定相应的参数即可实现作业的分布式部署,提高执行效率并节省时间。 ### 回答3: CDH 6.3.2 是包含了 Hadoop、Hive、Spark 等组件的大数据平台。要提交 Spark 作业到 YARN 集群,需要使用 spark-submit 命令。 首先,要确保已经安装了 CDH 6.3.2 和 Spark。然后,在本地编写好 Spark 作业代码,并上传到集群中的一个路径。 接下来,通过以下命令提交 Spark 作业: spark-submit \ --class com.example.YourMainClass \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --num-executors 4 \ --executor-memory 4g \ --executor-cores 2 \ /path/to/your/spark/job.jar \ arg1 arg2 其中,--class 参数指定主类,--master yarn 表示使用 YARN 集群作为 Spark 的资源管理器,--deploy-mode client 表示客户端模式, --num-executors、--executor-memory 和 --executor-cores 分别是设定 Spark 应用程序执行所需的 executor 数量、每个 executor 占用的内存和 CPU 核心数量。/path/to/your/spark/job.jar 是你上传的 Spark 作业包的路径,arg1 和 arg2 是你的应用程序所需要的参数。 提交成功后,Spark 应用程序就会在 YARN 上执行,输出结果会被打印到标准输出中或者存储到指定路径。 需要注意的是,提交的 Spark 作业路径和参数是相对于 YARN 集群上的路径和参数,而不是本地路径和参数。另外,如果采用了集群管理工具 Cloudera Manager 管理 CDH 6.3.2,也可以通过其提供的界面来提交 Spark 作业,更加方便快捷。

Stdoutput Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Stdoutput Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. Exit code of the Shell command 1 <<< Invocation of Shell command completed <<< java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.runActionMain(LauncherAM.java:410) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.access$300(LauncherAM.java:55) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM$2.run(LauncherAM.java:223) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.run(LauncherAM.java:217) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM$1.run(LauncherAM.java:153) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.main(LauncherAM.java:141) Caused by: org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherMainException at org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain.run(ShellMain.java:76) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherMain.run(LauncherMain.java:104) at org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain.main(ShellMain.java:63) ... 16 more Failing Oozie Launcher, Main Class [org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain], exit code [1] Oozie Launcher, uploading action data to HDFS sequence file: hdfs://nameservice0/user/admin/oozie-oozi/0000118-230724100647793-oozie-oozi-W/shell-af10--shell/action-data.seq Stopping AM Callback notification attempts left 0 Callback notification trying http://nn.hdfs.offline:11000/oozie/callback?id=0000118-230724100647793-oozie-oozi-W@shell-af10&status=FAILED Callback notification to http://nn.hdfs.offline:11000/oozie/callback?id=0000118-230724100647793-oozie-oozi-W@shell-af10&status=FAILED succeeded Callback notification succeeded

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