处理MapReduce中的报错Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntax

本文分享了在使用Hadoop MapReduce进行离线代码编写时遇到的路径配置错误及解决方案。作者最初将输入输出路径设置为本地路径,导致程序无法在Hadoop集群上正确运行。通过调整代码,将路径更改为HDFS上的绝对路径,成功解决了问题。

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写好MapReduce线下代码后,生成 example-mr-1.2.jar包上传并解压运行,如下:
[root@bigdata01 ~]# hadoop jar example-mr-1.2.jar
Exception in thread “main” java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: D:%5Cinput

认真看了报错后,发现,错误来自MAIN方法中的本地路径无法读取,查看代码后,发现WordCountClient文件中:
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(“D:\input”));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(“D:\output”));
里面的代码被我写到了本地路径,所以hadoop无法读取,于是修改如下:
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/wordcount/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wordcount/output"));
恢复后重新打开maven建包,然后上传输入:
hadoop jar example-mr-1.2.jar;
这次果然成功!

### Java 编译错误分析 `java.lang.Error: Unresolved compilation problem` 是一种运行时异常,通常发生在尝试执行存在编译期未解决的问题的代码时。这种错误可能由多种原因引起,例如语法错误、缺失依赖项或不匹配的方法签名等[^1]。 #### 可能的原因及解决方案 以下是可能导致此问题的一些常见原因及其对应的解决方法: 1. **语法错误** 如果 `SparseMatrixMultiply.java` 文件第 91 行存在语法错误,则需要仔细检查该行以及其上下文中的代码逻辑是否有误。常见的语法错误包括括号不匹配、分号遗漏或其他拼写错误[^2]。 2. **类路径配置问题** 当项目缺少必要的库文件或者类路径设置不当,也可能引发此类错误。建议验证项目的构建工具(如 Maven 或 Gradle)是否正确加载了所需的依赖项,并确认 IDE 的环境变量已正确定义[^3]。 3. **方法调用冲突** 若第 91 行涉及某个方法调用而该方法尚未实现或参数列表不符合预期定义,则会触发类似的编译失败情况。应重新审视被调函数的具体声明部分并调整至兼容状态[^4]。 4. **IDE缓存问题** 某些情况下,集成开发环境中可能存在缓存数据未能及时更新的情况,从而误导开发者认为程序存在问题。可以清理IDE内部缓存后再试一次完整的重建过程来排除干扰因素[^5]。 下面提供一段简单的伪代码用于演示如何定位具体位置上的潜在隐患: ```java public class SparseMatrixMultiply { public static void main(String[] args) throws Exception{ int[][] matrixA = {{1,0},{0,2}}; int[][] matrixB = {{3,0},{0,4}}; try { multiplyMatrices(matrixA,matrixB); // 假设此处为line 91 } catch (Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); } } private static void multiplyMatrices(int[][] a,int [][]b)throws ArithmeticException{} } ``` 以上示例中假设multiplyMatrices是一个自定义操作两矩阵相乘的功能模块,在实际应用前需确保其实现细节无误且满足输入条件约束。
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