testA input put: input': No such file or directory: hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input'

时间: 2023-08-23 10:06:28 浏览: 162
这个错误提示表明你在 Hadoop 分布式文件系统上尝试访问一个不存在的文件或目录。可能的原因包括: 1. 输入路径错误:请检查输入路径是否正确。也许你打错了路径名或路径不存在。 2. 文件系统访问权限:请检查你是否有访问该路径的权限。也许你没有足够的权限来读取该路径。 3. Hadoop 集群配置:请检查 Hadoop 集群是否正确配置。也许你的 Hadoop 集群无法正常工作,导致你无法访问该路径。 你可以通过检查以上问题来解决这个错误。如果问题仍然存在,请提供更多信息,以便我能够提供更具体的建议。
相关问题

解决下面的错误 compile: [echo] JARPATH_join(project.all.jars.path)=/home/proj-ipanel-apk/sourcedir/android/packages/theme_ipanel/Ngbj40_TestA/libs/android-support-v4.jar [echo] JARPATH_join(project.target.class.path)=/home/joy/android-sdk-linux/platforms/android-14/android.jar [echo] JARPATH_join(project.target.class.path.join)=/home/proj-ipanel-apk/sourcedir/android/packages/theme_ipanel/Ngbj40_TestA/libs/extlib/classes.jar:/home/joy/android-sdk-linux/platforms/android-14/android.jar [javac] Compiling 13 source files to /home/proj-ipanel-apk/sourcedir/android/packages/theme_ipanel/Ngbj40_TestA/bin/classes [javac] /home/proj-ipanel-apk/sourcedir/android/packages/theme_ipanel/Ngbj40_TestA/src/tvos/tuning/test/DvbcTuningParametersTestAuto.java:23: cannot find symbol [javac] symbol : class AbsssTuningParameters [javac] location: package org.ngb.broadcast.dvb.tuning [javac] import org.ngb.broadcast.dvb.tuning.AbsssTuningParameters; [javac] ^ [javac] Note: Some input files use unchecked or unsafe operations. [javac] Note: Recompile with -Xlint:unchecked for details. [javac] 1 error

这个错误是由于编译器无法找到名为AbsssTuningParameters的类所导致的。 根据错误信息中的提示,代码中使用了import语句导入了org.ngb.broadcast.dvb.tuning.AbsssTuningParameters类,但是编译器无法找到这个类的定义。 要解决这个错误,你可以按照以下步骤进行检查和修复: 1. 确保你的项目中包含了AbsssTuningParameters类的源代码或编译后的类文件。如果没有,请确保你正确地导入了这个类的依赖项或库文件。 2. 检查导入语句中的包路径是否正确。确认包路径与实际文件路径一致,包括大小写和文件名。 3. 如果你已经确认AbsssTuningParameters类存在并且位置正确,那么可能是由于构建路径或编译设置问题导致编译器无法找到它。你可以尝试重新构建项目,检查构建路径和编译设置是否正确配置。 4. 如果你使用的是第三方库或依赖项,确保你已经正确地包含了这些库,并且在构建过程中可以访问到它们。 通过检查以上几个方面,你应该能够解决这个编译错误并成功编译你的项目。

编写程序并将程序文件保存为testa.py:雨后初晴,天蓝、草绿,天空出现了一道美丽的彩虹。参照 下图,使用turtle库绘制出这幅美丽的图画吧。(其中:草地、彩虹的位置和宽度自己设定;彩虹的 七色可以使用下列颜色常量 'red','orange','yellow','green','blue','indigo','p

好的,以下是绘制彩虹和草地的 Python 代码,你可以复制到 testa.py 文件中执行: ```python import turtle # 绘制草地 def draw_grass(): turtle.speed(10) turtle.penup() turtle.goto(-400, -200) turtle.pendown() turtle.fillcolor('green') turtle.begin_fill() turtle.goto(400, -200) turtle.goto(400, -100) turtle.goto(-400, -100) turtle.goto(-400, -200) turtle.end_fill() # 绘制彩虹 def draw_rainbow(): turtle.speed(10) turtle.penup() turtle.goto(-400, 100) turtle.pendown() turtle.pensize(10) colors = ['red','orange','yellow','green','blue','indigo','purple'] for color in colors: turtle.color(color) turtle.circle(400, 180) # 主函数 def main(): turtle.setup(800, 600) turtle.title('Rainbow') draw_grass() draw_rainbow() turtle.done() if __name__ == '__main__': main() ``` 这个程序使用了 turtle 库来绘制彩虹和草地。其中,`draw_grass()` 函数绘制了草地,`draw_rainbow()` 函数绘制了彩虹,`main()` 函数则是程序的入口,它先设置了窗口大小和标题,然后依次调用了绘制草地和绘制彩虹的函数,最后调用 `turtle.done()` 等待用户关闭窗口。你可以修改 `draw_grass()` 和 `draw_rainbow()` 函数来调整草地和彩虹的位置、宽度和颜色。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)

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