在DataNode节点中的Hive CLI中执行 select count(*) from table_name 查询时报错: java.io.IOException: java.net.ConnectException: Call From Slave7.Hadoop/192.168.8.207 to 0.0.0.0:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException:
在DataNode节点中的Hive CLI中执行 select count(*) from table_name 查询时报错:java.io.IOException: java.net.ConnectException: Call From Slave7.Hadoop/192.168.8.207 to 0.0.0.0:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused at org.apache.hadoop.mapred.ClientServiceDelegate.invoke(ClientServiceDelegate.java:331) at org.apache.hadoop.mapred.ClientServiceDelegate.getJobStatus(ClientServiceDelegate.java:416) at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.getJobStatus(YARNRunner.java:522) at org.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.getJob(Cluster.java:183) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:580) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:578) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:416) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.getJobUsingCluster(JobClient.java:578) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.getJob(JobClient.java:596) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.HadoopJobExecHelper.progress(HadoopJobExecHelper.java:288) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.HadoopJobExecHelper.progress(HadoopJobExecHelper.java:547) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecDriver.execute(ExecDriver.java:426) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask.execute(MapRedTask.java:136) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Task.executeTask(Task.java:153) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TaskRunner.runSequential(TaskRunner.java:85) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.launchTask(Driver.java:1472) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.execute(Driver.java:1239) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.runInternal(Driver.java:1057) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:884) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:874) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:268) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:220) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:423) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.executeDriver(CliDriver.java:792) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:686) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:625) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:616) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)从错误信息中需要访问端口
10020
可以大概看出,DataNode 需要访问?MapReduce JobHistory Server,如果没有修改则用默认值:?0.0.0.0:10020
。需要修改配置文件?mapred-site.xml
??:
<property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <!-- 配置实际的主机名和端口--> <value>Master.Hadoop:10020</value> </property>再在Hive shell中执行查询就可以了。 —————– ?EOF?@Michael Sun?—————–
原文地址:java.net.ConnectException: to 0.0.0.0:10020 failed, 感谢原作者分享。

MySQLDIFFERSFromothersqlDialictsinsyntaxforlimit, auto-imprémentation, stringcomparison, sous-questionnaires et performanceanalysis.1) MySqluseSlimit, WhilesQlServerUseStopandorAnUseSrownum.2)

Le partitionnement MySQL améliore les performances et simplifie la maintenance. 1) Diviser les grandes tables en petits morceaux par des critères spécifiques (tels que les gammes de dattes), 2) Divisez physiquement les données en fichiers indépendants, 3) MySQL peut se concentrer sur des partitions connexes lors de l'interrogation, 4) L'optimiseur de requête peut ignorer les partitions non liées, 5) le choix de la bonne stratégie de partition et le maintenir régulièrement est la clé.

Comment accorder et révoquer les autorisations dans MySQL? 1. Utilisez la déclaration de subvention pour accorder des autorisations, telles que GrantallPrivilegesondatabase_Name.to'Username'@'host '; 2. Utilisez la déclaration de révocation pour révoquer les autorisations, telles que Revokeallprivilegesondatabase_name.from'username'@'host 'pour garantir la communication opportune des modifications d'autorisation.

INNODB convient aux applications qui nécessitent un support de transaction et une concurrence élevée, tandis que Myisam convient aux applications qui nécessitent plus de lectures et moins d'écritures. 1.InNODB prend en charge les verrous de transaction et de bancs, adaptés aux systèmes de commerce électronique et bancaire. 2.Myisam fournit une lecture et une indexation rapides, adaptées aux systèmes de blogs et de gestion de contenu.

Il existe quatre types de jointures principales dans MySQL: innerjoin, gauche, droite et fullouterjoin. 1.Innerjoin Renvoie toutes les lignes dans les deux tableaux qui remplissent les conditions de jointure. 2.Leftjoin Renvoie toutes les lignes de la table de gauche, même s'il n'y a pas de lignes correspondantes dans la table droite. 3. Le droit est contraire à la gauche et renvoie toutes les lignes dans la table droite. 4.FulLouterJoin Renvoie toutes les lignes dans les deux tableaux qui se rencontrent ou ne remplissent pas les conditions de jointure.

MySQLoffersVariousStorageEngines, chacune, chacun desCasses: 1) InnodbisidealForApplications newedingacidcompenciance and highcurrency, soutenant les transactions et manqueurs

Les vulnérabilités de sécurité courantes dans MySQL incluent l'injection SQL, les mots de passe faibles, la configuration d'autorisation incorrecte et les logiciels unpudés. 1. L'injection SQL peut être évitée en utilisant des instructions de prétraitement. 2. Les mots de passe faibles peuvent être évités en utilisant de force des stratégies de mot de passe solides. 3. Une mauvaise configuration d'autorisation peut être résolue par examen régulier et ajustement des autorisations utilisateur. 4. Les logiciels unpus peuvent être corrigés en vérifiant et mise à jour régulièrement la version MySQL.

L'identification des requêtes lentes dans MySQL peut être réalisée en activant les journaux de requête lents et en définissant des seuils. 1. Activer les journaux de requête lents et définir les seuils. 2. Afficher et analyser les fichiers journaux de requête lente et utiliser des outils tels que MySqlDumpSlow ou Pt-Query-digest pour une analyse approfondie. 3. Optimisation des requêtes lentes peut être réalisée grâce à l'optimisation de l'index, à la réécriture de la requête et à l'évitement de l'utilisation de Select *.


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