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講師回答 / 徐老師
如果想要構(gòu)造某種格式的大量數(shù)據(jù),可以自己寫(xiě)一個(gè)代碼循環(huán)進(jìn)行迭代即可,在循環(huán)內(nèi)部按照一定格式組裝數(shù)據(jù),最后通過(guò)輸出日志或者直接寫(xiě)文件的方式就可以得到對(duì)應(yīng)的大量數(shù)據(jù)了。

講師回答 / 徐老師
課程中需要用到的軟件安裝包、以及相關(guān)代碼都在網(wǎng)盤(pán)中了:鏈接:https://pan.baidu.com/s/1LaTqzY5NR9pv5-Xg5sWWOA?提取碼:1234?

講師回答 / 徐老師
json數(shù)據(jù)的資料、sqoop相關(guān)的資料已經(jīng)上傳到這個(gè)網(wǎng)盤(pán)鏈接中了鏈接:https://pan.baidu.com/s/1AhKOkvsob_ugADZaQc6RlQ?提取碼:dy6j
數(shù)據(jù)去哪里拿呀

講師回答 / 徐老師
這個(gè)課程中的問(wèn)題無(wú)法實(shí)時(shí)推送給我這個(gè)賬號(hào),所以回復(fù)的比較晚,一般我會(huì)隔幾天來(lái)看一下大家提的問(wèn)題,最近比較忙,中間耽擱的時(shí)間就長(zhǎng)了一些,抱歉

講師回答 / 徐老師
Hadoop里面其實(shí)包含了HDFS集群和YARN集群。根據(jù)你的意思來(lái)看應(yīng)該是說(shuō)的HDFS的主節(jié)點(diǎn)NameNode把,如果NameNode節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的內(nèi)存滿了,可以考慮使用federation聯(lián)邦機(jī)制(需要用到多個(gè)NameNode節(jié)點(diǎn)),這樣可以提高NameNode節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)能力。此時(shí)每個(gè)NameNode負(fù)責(zé)維護(hù)一個(gè)命名空間,命名空間簡(jiǎn)單理解就是一個(gè)HDFS目錄,這個(gè)HDFS目錄下文件的元數(shù)據(jù)信息就存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的這個(gè)NameNode內(nèi)存中。其他的NameNode負(fù)責(zé)維護(hù)其他的命名空間,這樣整個(gè)HDFS集群的存儲(chǔ)...

講師回答 / 徐老師
看起來(lái)像是沒(méi)有格式化成功。最直接的定位方法是查看/data/hadoop_repo目錄下的日志文件,進(jìn)程沒(méi)有成功啟動(dòng)的話在對(duì)應(yīng)的日志文件中會(huì)有報(bào)錯(cuò)信息
收獲頗多,徐老師技術(shù)過(guò)硬。

已采納回答 / 徐老師
sqoop底層會(huì)生成mapreduce任務(wù),所以在控制臺(tái)看不到錯(cuò)誤的具體信息,需要到Y(jié)ARN界面中查看任務(wù)的具體報(bào)錯(cuò)信息。根據(jù)你這個(gè)業(yè)務(wù)來(lái)分析的話,是從hdfs中將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到mysql中,大概率是由于hdfs中數(shù)據(jù)的mysql中表的字段個(gè)數(shù)、或者字段類型不匹配導(dǎo)致的問(wèn)題,想要定位到具體問(wèn)題,還是要到Y(jié)ARN上查看這個(gè)任務(wù)的具體錯(cuò)誤日志才能真正定位
.分布式存儲(chǔ) 分布式計(jì)算 集群的集中管理
沒(méi)有下載資料啊
資料里面沒(méi)有該案列的數(shù)據(jù)呀

講師回答 / 徐老師
不好意思,剛看到,解決了就好,這種情況基本上都是集群配置層面的問(wèn)題

已采納回答 / 徐老師
核心錯(cuò)誤日志是這一句:Caused by: java.net.UnknownHostException: hadoop100表示不認(rèn)識(shí)hadoop100這個(gè)主機(jī)名,需要配置hostname以及/etc/hosts
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課程須知
學(xué)習(xí)中需要用到這些工具: —Linux —IDEA —Hadoop —MySQL —Sqoop —Echarts(圖表展示) 你需要有這些基礎(chǔ): —熟悉Java語(yǔ)言和IDEA開(kāi)發(fā)工具 —有一定的Linux基礎(chǔ)和Shell編程基礎(chǔ) —有一定的MySQL基礎(chǔ)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、Hadoop3.0集群安裝部署 2、Hadoop三大核心組件(HDFS+MapReduce+Yarn)的核心原理和使用 3、使用Hadoop進(jìn)行海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析

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