2023-06-10 06:10:14,356 INFO mapreduce.Job: Job job_1686300831839_0056 failed with state FAILED due to: Task failed task_1686300831839_0056_m_000001 Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 killedMaps:0 killedReduces: 0 2023-06-10 06:10:14,536 INFO mapreduce.Job: Counters: 9 Job Counters Failed map tasks=1 Killed map tasks=3 Launched map tasks=4 Data-local map tasks=4 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=20374 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0 Total time spent by all map tasks (ms)=20374 Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=20374 Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=20862976 2023-06-10 06:10:14,561 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 2023-06-10 06:10:14,566 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 19.7479 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-10 06:10:14,582 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead 2023-06-10 06:10:14,582 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 2023-06-10 06:10:14,582 ERROR mapreduce.ExportJobBase: Export job failed! 2023-06-10 06:10:14,585 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed! at org.apache.sqoop.mapreduce.ExportJobBase.runExport(ExportJobBase.java:445) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.exportTable(SqlManager.java:931) at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.exportTable(ExportTool.java:80) at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.run(ExportTool.java:99) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:147) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:76) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252)
时间: 2023-12-28 22:06:06 浏览: 238
这段日志是一个Sqoop工具导出数据时发生的错误信息。其中，导出作业“job_1686300831839_0056”失败，原因是其中一个任务“task_1686300831839_0056_m_000001”执行失败。在计数器方面，总共有9个计数器被记录，其中有1个map任务失败，3个map任务被杀死，4个map任务被启动，所有的map任务都在本地数据块上执行，总共的map任务耗时20秒，共消耗了20374个vcore毫秒和20862976个MB毫秒的资源。此外，还有两个计数器组被警告信息所提醒，分别是“FileSystemCounters”和“org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter”，它们都已经被弃用，建议使用“org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter”和“org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter”代替。在导出数据时，共传输了0字节的数据，在19.75秒内完成，导出了0条记录。最后，导出作业失败，导致导出工具“ExportTool”抛出了异常。
相关问题
安装sqoop INFO mapreduce.Job: Job job_local16268663_0001 running in uber mode : false 2023-06-07 14:42:05,241 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2023-06-07 14:42:05,244 INFO mapreduce.Job: Job job_local16268663_0001 failed with state FAILED due to: NA 2023-06-07 14:42:05,260 INFO mapreduce.Job: Counters: 8
这个错误信息也非常简略，无法直接判断具体错误原因。但是根据错误信息可以判断是 MapReduce 任务执行失败了，可能是以下原因之一：
1. MapReduce 程序代码中存在错误，例如 Java 语法错误、逻辑错误等。
2. Hadoop 集群中某个节点出现故障或者资源不足，导致任务无法正常执行。
3. 输入数据格式不正确，导致任务无法正常执行。
您可以查看 Hadoop 的日志文件，查找更详细的错误信息。另外，您可以尝试重新编写 MapReduce 程序代码、检查 Hadoop 集群状态、或者检查输入数据格式是否正确等。
2023-06-11 17:01:33,405 INFO mapreduce.Job: Job job_local1793376280_0001 running in uber mode : false 2023-06-11 17:01:33,408 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2023-06-11 17:01:33,409 INFO mapreduce.Job: Job job_local1793376280_0001 failed with state FAILED due to: NA 2023-06-11 17:01:33,414 INFO mapreduce.Job: Counters: 0 2023-06-11 17:01:33,422 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 2023-06-11 17:01:33,423 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 1.8984 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-11 17:01:33,425 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead 2023-06-11 17:01:33,425 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 2023-06-11 17:01:33,426 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed!
这段日志显示了一个 MapReduce 任务的执行情况，该任务执行的是 Sqoop 的数据导出操作。具体的执行过程如下：
1. 首先，日志记录了该任务的运行模式为非 Uber 模式（即不是在 YARN 上运行），并且 Map 和 Reduce 的进度都为 0%。
2. 然后，日志记录了该任务的状态为 FAILED，但是没有指明失败的原因（NA）。
3. 统计计数器的信息被记录在日志中，同时，也出现了一条警告信息，提示 FileSystemCounters 这个计数器已经被废弃，建议使用新的计数器。
4. 接着，日志记录了数据导出的情况，包括传输的字节数和数据记录数。
5. 最后，日志记录了导出操作失败的信息，但没有给出具体的失败原因。
综合来看，这段日志显示了一次 Sqoop 导出操作失败的情况，需要进一步排查失败原因。可以查看更详细的日志或者检查数据源和目标数据库的连接情况。
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全国江河水系图层shp文件包下载
资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip"
地理信息系统（GIS）是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中，矢量数据是一种常见的数据格式，它可以精确表示现实世界中的各种空间特征，包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。
本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件，这些图层是以shapefile（shp）格式存在的，是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成，包括主文件（.shp）、索引文件（.shx）、属性表文件（.dbf）等。每个文件都存储着不同的信息，例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置，.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件（.lyr），这是一个特殊的文件格式，它用于保存图层的样式和属性设置，便于在GIS软件中快速重用和配置图层。
文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息，如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。
而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr，这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示，包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征，有助于快速识别和分析不同的河流。
值得注意的是，河流按照流量、流域面积或长度等特征，可以被划分为不同的等级，如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准，反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流；而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。
总而言之，这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据，研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布，为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时，这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域，以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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知识点：
一、点云基础知识
1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。
2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。
3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。
二、二值化处理概述
1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。
2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。
3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。
三、点云二值化技术
1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。
2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。
3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。
四、二值化测试数据的处理流程
1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。
2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。
3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。
4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。
5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。
五、测试数据集的结构与组成
1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。
2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。
3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。
六、相关软件工具和技术
1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。
2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。
3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。
七、应用场景分析
1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。
2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。
3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。
综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
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