【CDH】新集群搭建角色权限不足无法创建目录

最新推荐文章于 2025-04-20 15:25:41 发布
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分类专栏： Problem Solving 文章标签： hadoop hbase 大数据 cloudera
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本文档详细记录了在CDH新集群搭建时遇到的YARN、HBase、Spark启动异常的问题。问题根源是角色权限不足。通过分析日志，发现需要针对特定文件夹调整权限，以解决这个问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、问题描述

CDH新集群搭建过程中，出现YARN启动异常、HBase启动异常、Spark启动异常的情况。

二、问题分析

经查看日志，分别如下三个图所示。
YARN启动异常
HBase启动异常
Spark启动异常

三、问题解决

CDH的问题，基本是日志描述了什么问题，你就解决什么问题。日志这里描述的是角色权限不足，只需要使用指定用户给文件夹赋予相应的权限：

#解决hdfs用户根目录权限不足问题
export HADOOP_USER_NAME=hdfs
hdfs dfs -chmod 777 /
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RCAB模块在超分辨率任务中的作用
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<think>好的，用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先，我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block，应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块（Residual Block）在ResNet中被广泛使用，通过跳跃连接缓解梯度消失的问题，帮助训练更深的网络。而通道注意力机制，比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块，能够自动学习各个通道的重要性，增强有用的特征，抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来，需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计，RCAB可能包含多个卷积层，然后是通道注意力模块，最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时，动态调整各通道的权重，让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中，RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复，比如边缘和纹理，这对于提升图像清晰度至关重要。同时，通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系，优化特征表达，从而提升重建质量。 应用场景方面，RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块，通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率（如4x、8x）时，RCAB能帮助保持细节，减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如，通过残差学习简化了优化过程，而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效，同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料，引用[1]提到多尺度卷积和特征融合，引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB，但通道注意力属于注意力机制的一种，符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景与这些模块类似，用于特征提取和优化。 总结来说，RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制，有效提取并优化特征，提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型，特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB（Residual Channel Attention Block）模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**，其核心原理是通过残差学习与通道注意力机制的结合，动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用与原理分步说明： 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块（Residual Block）设计，包含两个卷积层和激活函数，通过跳跃连接（Skip Connection）将输入与输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题，支持更深的网络训练，公式为： $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数，$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块（Channel Attention Module），通过全局平均池化（Global Average Pooling）统计通道特征，并利用全连接层生成通道权重： $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数，$\delta$为ReLU，$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果： $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常与多尺度特征提取模块结合（如引用[1]中提到的多尺度卷积层），通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息，再利用通道注意力筛选关键特征，减少冗余计算，提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率（SISR）**：如RCAN（Residual Channel Attention Networks）模型，通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**：在红外与可见光图像融合任务中，RCAB用于增强跨模态特征的表征能力，保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量化超分辨率网络**：由于通道注意力可抑制无效特征，RCAB在减少计算量的同时保持性能，适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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