hadoop学习2--hdfs详解

本文为一篇来自ITEYE博客的转载文章,原始链接见文末。由于原文内容缺失,无法提供具体摘要。
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
"C:\Program Files\Java\jdk-17\bin\java.exe" -Didea.launcher.port=54222 "-Didea.launcher.bin.path=D:\hadoop\IntelliJ IDEA Community Edition 2018.3.6\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath "D:\hadoop\Hadoop\target\classes;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\client\hadoop-client-api-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\client\hadoop-client-runtime-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\client\hadoop-client-minicluster-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-kms-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-nfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-common-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-common-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-nfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-rbf-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-client-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-httpfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-rbf-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-client-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-native-client-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-native-client-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-hs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-app-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-core-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-common-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-shuffle-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-c
05-07
<think>好的,我现在需要帮助用户解决Hadoop 3.1.4的启动命令配置问题,特别是关于JDK 17和IDEA Community Edition 2018.3.6的classpath路径分析。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容和之前的问题。 用户提到了几个关键点:Hadoop运行配置问题、启动命令的构成,以及classpath路径分析。引用中提到了ClassNotFoundException,JAVA_HOME未设置的问题,还有修改hadoop-env.sh和yarn.application.classpath的配置。此外,用户还提到了完全分布式环境的搭建步骤,比如移动和解压安装包,配置workers文件和环境变量。 首先,ClassNotFoundException通常和类路径有关,可能是驱动类没找到,或者打包的jar文件没有正确包含所需的类。用户使用JDK 17,需要注意Hadoop版本是否兼容,因为Hadoop 3.1.4可能对JDK 17的支持有限,官方文档可能推荐的是JDK 8或11。这时候可能需要确认兼容性,或者调整JDK版本。 接下来是启动命令的配置。Hadoop启动通常通过start-dfs.sh和start-yarn.sh,这些脚本会读取Hadoop的配置文件,比如hadoop-env.sh,里面需要正确设置JAVA_HOME。用户提到使用JDK 17,所以必须确保hadoop-env.sh中的JAVA_HOME指向正确的JDK路径,例如export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk-17。如果路径错误,会导致JAVA_HOME找不到,从而引发各种错误。 关于classpath,用户需要运行hadoop classpath命令获取路径,并将结果添加到yarn.application.classpath的配置中。这确保YARN能够找到所有的依赖库。同时,如果用户使用IDEA进行开发,需要确保项目中的classpath配置正确,包括Hadoop的库和JDK 17的版本。IDEA 2018.3.6可能较旧,可能需要检查是否支持JDK 17,或者是否需要升级插件。 另外,用户的环境变量配置在/etc/profile.d/my_env.sh中,需要确认Hadoop和JDK的路径是否正确设置,并且通过source命令使其生效。同时,workers文件中的节点名称是否正确,比如master、slave1、slave2是否与实际的主机名对应,SSH免密登录是否配置,这些都是启动分布式环境的关键步骤。 可能用户遇到的错误包括:ClassNotFoundException(类路径问题)、JAVA_HOME未设置(环境变量或配置文件错误)、或者节点通信问题(workers配置或SSH问题)。需要一步步检查这些方面,确认每个配置项的正确性。 最后,用户可能需要了解如何在IDEA中配置Hadoop项目,添加正确的依赖库,并设置运行参数,确保打包后的jar包含所有需要的类,并且Hadoop的classpath正确指向这些依赖。同时,考虑到JDK 17的新特性,比如模块化系统,可能需要调整Hadoop的启动脚本或依赖项,避免不兼容的问题。</think>### Hadoop 3.1.4 启动命令配置详解(JDK-17 + IDEA 2018.3.6) #### 一、核心配置项分析 1. **JAVA_HOME配置** 修改 `$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh` 文件,明确指定JDK-17路径: ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk-17 ``` 若未配置,会触发 `Error: JAVA_HOME is not set` 错误[^2]。 2. **Classpath动态获取** 运行 `hadoop classpath` 获取当前Hadoop类路径,输出结果需添加到 `yarn-site.xml` 的 `yarn.application.classpath` 配置项中: ```xml <property> <name>yarn.application.classpath</name> <value>/opt/module/hadoop-3.1.4/etc/hadoop:/opt/module/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/*:...</value> </property> ``` 该路径包含Hadoop核心库和第三方依赖[^3]。 3. **IDEA项目配置要点** - 确保 `pom.xml` 中Hadoop依赖版本与集群版本一致(3.1.4) - 设置编译兼容性为JDK-17: ```xml <properties> <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target> </properties> ``` #### 二、典型启动命令结构 完整作业提交命令示例: ```bash hadoop jar your-job.jar com.example.MainClass \ -D mapreduce.job.queuename=default \ /input/path /output/path ``` - `hadoop jar`:Hadoop执行入口 - `-D` 参数:动态配置MapReduce参数 - 末尾参数:程序自定义输入输出路径 #### 三、JDK-17兼容性问题 需注意: 1. Hadoop 3.1.4 官方支持最高JDK11,使用JDK-17需重新编译Hadoop源码: ```bash mvn clean package -Pdist,native -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true -Djava.version=17 ``` 2. 若出现 `UnsupportedClassVersionError`,需检查IDEA的编译输出目标版本设置 #### 四、调试技巧 1. **环境验证命令**: ```bash # 检查JAVA_HOME echo $JAVA_HOME # 验证Hadoop类路径 hadoop classpath ``` 2. **日志定位**: - NameNode日志:`$HADOOP_HOME/logs/hadoop-*-namenode-*.log` - YARN日志:通过 `yarn logs -applicationId <app_id>` 获取
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