m0_52835696的博客

Hive分区+分桶写入时易出现动态分区写入Bug，表现为Reduce阶段NullPointerException。这是由于Hive同时管理多分区多桶writer时存在逻辑缺陷。解决方案包括：1)改用静态分区+分桶；2)仅保留分区表；3)CTAS+分桶二次建表。建议优先使用分区表，避免分桶带来的复杂性，除非业务必须分桶优化。实践中，分区裁剪配合列存格式通常已能满足性能需求。

摘要：在部署三节点Hadoop集群时，出现DataNode丢失、YARN服务异常等问题。排查发现各节点主机名启动环境有错误（部分节点显示为"ubuntu"），导致服务间通信失败。解决方案包括：统一设置标准主机名、同步/etc/hosts文件、校验Hadoop配置并重启集群。该案例表明，分布式系统中主机名一致性对服务稳定运行至关重要，配置不当会引发连锁故障。

大数据平台部署问题解析：Guava冲突与文件编码异常 摘要：本文记录了在Hadoop 3.1.3环境部署Hive 3.1.3时遇到的典型问题。首先解决Guava版本冲突导致的NoSuchMethodError，通过统一依赖版本（Hadoop的Guava 27.0替换Hive的19.0）；其次处理Invalid UTF-8编码错误，重建纯净的hive-site.xml配置文件。两个案例分别展示了大数据环境中依赖管理和配置文件处理的要点：严格检查核心依赖版本对齐，确保配置文件采用标准UTF-8编码。解决方案采用

这是最关键的第一步，路径绝对不能错。登录到你的 Hadoop 服务器，进入 Hadoop 的安装目录，然后执行。Hadoop 不允许输出目录已存在。在重新运行作业前，需要先删除上一次失败时在 HDFS 上创建的输出目录。执行完以上步骤后，你的 MapReduce 作业应该就能在 YARN 上成功运行了。由于修改了 YARN 运行环境的配置，必须重启 YARN 服务才能使配置生效。示例）时，作业提交后很快就失败。在 YARN 上运行 MapReduce 作业（如。，以便它能正确设置环境变量。

内核的显卡驱动程序试图对显示器进行操作。结果 GPU 卡死了，从未回复。正在等待的那个 CPU 核心因此被卡住，最终导致了“软死锁”错误。这个参数会强制系统使用一个简单、通用的帧缓冲（framebuffer）驱动，这个驱动要稳定得多。因为博主的虚拟机是一台服务器（Ubuntu 22.04 server），我不需要为命令行提供图形加速功能。这在服务器上非常常见，尤其是在“无头”服务器（没有连接显示器）上。重启之后，内核将不会再尝试加载完整的 KMS 驱动，那些。错误以及随之而来的软死锁问题应该会彻底消失。