WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

时间: 2024-03-24 08:20:59 浏览: 325
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Hadoop 启动WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using

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这是一个警告信息，意思是无法在你的平台上加载本地的 Hadoop 库，但是程序会使用可用的内置 Java 类库来代替。这个警告通常不会影响程序的正常运行，但如果你需要使用 Hadoop 的本地库，则需要解决这个问题。你可以尝试安装适合你平台的 Hadoop 本地库，或者查看你的程序是否正确配置了 Hadoop 环境变量。
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WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Starting namenodes on [Java HotSpot(TM) Client VM warning: You have ...

WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

根据提供的引用内容，当出现"WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable"的警告时，这意味着无法加载本地的hadoop库。...

WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable

这个警告信息"WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable"是在启动Hadoop环境时遇到的异常告警问题。它表明Hadoop无法...

WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable是一个Hadoop启动异常告警问题。这个警告表示Hadoop无法加载本机库文件，但...

idea WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

这也是一个警告信息，表示在 IDEA 编辑器中缺少本地的 Hadoop 库，因此使用了内置的 Java 类。这个警告信息通常不会影响 IDEA 的正常使用，但如果需要使用 Hadoop 的一些本地功能，可能会出现问题。你可以尝试安装...

解决这个问题：WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 1

这个问题是Spark在启动时的日志级别默认设置为“WARN”，并提示无法加载本地的Hadoop库。这通常不会影响Spark的正常运行，但如果你需要调整日志级别，可以使用以下命令： sc.setLogLevel("ERROR") 这将将...

23/06/10 22:29:29 WARN Shell: Did not find winutils.exe: java.io.FileNotFoundException: java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset. -see https://wiki.apache.org/hadoop/WindowsProblems Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 23/06/10 22:29:29 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

它是因为在 Windows 系统上运行 Spark 时，Spark 会尝试加载 Hadoop 的本地库，但是由于 Hadoop 并没有被正确安装或配置，导致加载失败，所以 Spark 提示警告信息。 如果你不需要使用 Hadoop，可以忽略这个警告信息...

This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh 23/04/22 08:46:13 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Starting namenodes on [hadoop]

这是一个关于 Hadoop 的警告信息，告诉您使用的脚本已过时，应改用 start-dfs.sh 和 start-yarn.sh 脚本来启动 Hadoop。此外，还提示无法加载本地 Hadoop 库，因此使用内置的 Java 类。最后，向您展示开始启动 ...

2023-06-09 09:58:19,390 WARN [main] org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 2023-06-09 09:58:19,406 WARN [main] org.apache.hadoop.hdfs.shortcircuit.DomainSocketFactory: The short-circuit local reads feature cannot be used because libhadoop cannot be loaded.

这是 Hadoop 在启动时打印的一些警告信息。第一条警告信息是说无法加载本机代码库，因此将使用内置的 Java 类来代替。第二条警告信息是说由于无法加载 libhadoop 库，所以无法使用短路本地读取特性。这些警告信息...

Starting namenodes on [localhost] localhost: root@localhost: Permission denied (publickey,password). Starting datanodes localhost: root@localhost: Permission denied (publickey,password). Starting secondary namenodes [hadoop-virtual-machine] hadoop-virtual-machine: root@hadoop-virtual-machine: Permission denied (publickey,password). 2023-07-16 23:11:31,425 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

这个错误表示在尝试以root用户身份启动Hadoop服务时，出现了SSH密钥验证错误。可能是因为你的SSH密钥配置不正确或不匹配导致的。 请确保你已经正确配置了SSH密钥，并且密钥对应的公钥已经添加到了root用户的...

2023-06-12 15:06:20,253 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). ./bin/spark-shell: 行 47: 10517 已杀死 "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "$@"

这个警告信息表明 Spark 在启动时无法加载本地的 Hadoop 库，因此使用了内置的 Java 类。同时，Spark 将日志级别设置为 WARN 级别，可以使用 sc.setLogLevel(newLevel) 或 setLogLevel(newLevel) 方法来修改日志级别...

2023-05-29 22:16:14 WARN Utils:66 - Your hostname, xfw-VirtualBox resolves to a loopback address: 127.0.1.1; using 10.218.226.129 instead (on interface enp0s3) 2023-05-29 22:16:14 WARN Utils:66 - Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address 2023-05-29 22:16:24 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "shiyan4.2.py", line 7, in <module> sc = SparkContext("local","Simple App") File "/home/hadoop/.local/lib/python2.7/site-packages/pyspark/context.py", line 136, in __init__ conf, jsc, profiler_cls) File "/home/hadoop/.local/lib/python2.7/site-packages/pyspark/context.py", line 213, in _do_init self._encryption_enabled = self._jvm.PythonUtils.isEncryptionEnabled(self._jsc) File "/home/hadoop/.local/lib/python2.7/site-packages/py4j/java_gateway.py", line 1531, in __getattr__ "{0}.{1} does not exist in the JVM".format(self._fqn, name)) py4j.protocol.Py4JError: org.apache.spark.api.python.PythonUtils.isEncryptionEnabled does not exist in the JVM

这是一个报错信息，看起来是在运行一个名为 "shiyan4.2.py" 的 Python 脚本时出现了问题。报错信息中提到了 SparkContext，这可能意味着该脚本在使用 Apache Spark 进行分布式计算。报错信息中还提到了一个警告，...

from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: network_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="LoanAmountStreaming") ssc = StreamingContext(sc, 1) # 创建输入DStream lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) # 创建输入DStream # 解析每个JSON对象 提取数据 data = lines.map(json.loads) customer_amounts = data.map(lambda obj: (obj["name"], obj["amount"])) # 求和 customer_totals = customer_amounts.reduceByKey(lambda a,b: a + b) # 打印 customer_totals.pprint() # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination() 2023-06-09 09:19:17 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "ex3.py", line 24, in <module> data = lines.map(json.loads) NameError: name 'json' is not defined

这段代码是一个使用 Spark Streaming 实现的网络单词计数程序，与之前的程序唯一不同的是在解析每个 JSON 对象时需要使用 json 库中的 loads() 方法对字符串进行解析，但是在代码中没有正确导入 json 库，所以会抛出...

2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) 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 py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

这段信息是一个 Python 的错误堆栈（traceback），看起来是在使用 Spark 读取 MySQL ...您可以参考这篇文章进行处理：[How to resolve java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver error in Spark]...
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