Hadoop——Hive相关问题汇总

(1) 连接数据库时SSL问题

 解决方法:useSSL=false要放最后

(2) jdbc:hive2://localhost:10091: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException): User: Áõ¸ is not allowed to impersonate root org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:User: Áõ¸ is not allowed to impersonate root

解决方法:

1、在core-site.xml添加:

<property>
	<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
	<value>*</value>
</property>
<property>
	<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
	<value>*</value>
</property>

2、修改hive-site.xml:

(3) Hive连接MySQL异常

查看可能原因:

1、注意MySQL的驱动包mysql-connector-java-x.x.xx-bin.jar是否已经正确拷贝到$HIVE_HOME/lib下

2、检查hive-site.xml中数据库相关属性是否配置正确。

3、注意是否MySQL的版本存在问题,或者服务的版本与驱动版本不匹配。

(4) HiveServer2端口冲突

输入hive.cmd --service hiveserver2显示默认端口10000被占用。

解决方法:修改配置文件hive-site.xml中的hive.server2.thrift.port属性值为未被占用的端口,重启HiveServer2即可。

(5) Required field 'client_protocol' is unset! Struct:TOpenSessionReq(client_protocol:null, configuration:{set:hiveconf:hive.server2.thrift.resultset.default.fetch.size=1000, use:database=default}).

版本不匹配,JDBC驱动程序的版本可能比Hive服务器的版本高。

解决方法:降低JDBC驱动到合适版本。

数据集介绍:多类别动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类别动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:6,860张图片 - 验证集:1,960张图片 - 测试集:980张图片 总计:9,800张含动态场景的动物图像 分类类别: Alpaca(羊驼)、Camel(骆驼)、Fox(狐狸)、Lion(狮子)、Mouse(鼠类)、Ostrich(鸵鸟)、Pig(猪)、Rabbit(兔子)、Rhinoceros(犀牛)、Shark(鲨鱼)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Whale(鲸鱼) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标检测所需的归一化坐标及类别索引,适用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 数据特性: 覆盖航拍、地面视角等多种拍摄角度,包含动态行为捕捉及群体/单体目标场景。 二、适用场景 野生动物监测系统: 支持构建无人机/红外相机AI识别系统,用于自然保护区动物种群追踪与生态研究。 智慧农业管理: 适用于畜牧养殖场动物行为分析、数量统计及健康监测等自动化管理场景。 生物多样性研究: 为陆地/海洋生物分布研究提供标注数据支撑,助力濒危物种保护项目。 教育科研应用: 可作为计算机视觉课程实践素材,支持目标检测、迁移学习等AI教学实验。 三、数据集优势 跨物种覆盖全面: 包含13类陆生/水生动物,涵盖家畜、野生动物及濒危物种,支持复杂场景下的模型泛化训练。 动态场景丰富: 捕捉动物运动、群体互动等真实行为模式,提升模型对非静态目标的检测鲁棒性。 标注体系规范: 严格遵循YOLO标注标准,提供精确的边界框定位,支持即插即用的模型训练流程。 多场景适配性: 数据来源涵盖航拍影像、地面监控等多维度视角,适用于农业、生态保护、科研等跨领域应用。 类别平衡优化: 通过分层抽样保证各类别数据分布合理性,避免长尾效应影响模型性能。
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