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。

MySQL表的索引优化策略包括:1.为经常查询的列创建索引;2.使用联合索引提高多列查询效率;3.定期检查和优化索引,避免滥用和失效;4.选择合适的索引类型和列,监控和优化索引,编写高效查询语句。通过这些方法,可以显着提升MySQL查询性能。

在MySQL中优化数据更新和删除操作可以通过以下步骤实现:1.使用索引,如CREATEINDEXidx_last_order_dateONcustomers(last_order_date);2.进行批量操作,减少锁定时间;3.避免全表扫描,使用合适的索引和WHERE子句;4.使用事务提高性能和原子性;5.监控和优化,利用慢查询日志识别性能瓶颈。

修改MySQL默认端口号的方法是:1.打开配置文件sudonano/etc/my.cnf;2.在[mysqld]部分添加或修改port=3307;3.保存并退出编辑器;4.重启MySQL服务sudosystemctlrestartmysql,这样可以提高数据库的安全性并解决端口冲突问题。

调整MySQL初始配置参数可以显着提升数据库性能。 1.设置innodb_buffer_pool_size为4GB可减少InnoDB表的磁盘I/O,提升查询性能。 2.在高并发环境下,设置innodb_thread_concurrency为0可提高性能,但需谨慎管理线程数。

MySQLhandlesconcurrencyusingamixofrow-levelandtable-levellocking,primarilythroughInnoDB'srow-levellocking.ComparedtootherRDBMS,MySQL'sapproachisefficientformanyusecasesbutmayfacechallengeswithdeadlocksandlacksadvancedfeatureslikePostgreSQL'sSerializa

mysqlHandLestActionSefectefectionalytheinnodbengine,supportingAcidPropertiessimilartopostgresqlesqlandoracle.1)mySqluessRepeTableReadAbleDasthEdefaultIsolationLelealevel,该canbeadjustEdToreDtoreDtoreadCommententCommententCommententCommententCommittedForHigh-TrafficsCenarios.2)

最佳实践包括:1)理解数据结构和MySQL处理方式,2)适当索引,3)避免SELECT*,4)使用合适的JOIN类型,5)谨慎使用子查询,6)使用EXPLAIN分析查询,7)考虑查询对服务器资源的影响,8)定期维护数据库。这些做法能使MySQL查询不仅快速,还具备可维护性、可扩展性和资源效率。


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