HadOOP部署和调试遇到的一些问题 V1.0.2

本文讨论了在使用HDFS和Hadoop时遇到的问题,包括使用JAVAAPI存入文件时报错以及强制关机或killhadoop进程后报错。通过在hadoop-env.sh中添加配置来解决IPv6导致的连接问题,并提供了关闭安全模式的方法。
1.使用HDFS,用JAVA API存入文件时报错

Exception in thread "main" java.net.ConnectException: Call to IP:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information  


通过命令  lsof -i :9000
发现如果系统支持IPv6的话, Hadoop会自动使用IPv6,破解:
在hadoop-env.sh下添加下一句:
HADOOP_OPTS=-Djava.net.preferIPv4Stack=true


2.强制关机或者kill hadoop进程后报错

Exception in thread "main" org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot create file/usr/local/test. Name node is in safe mode. 


强关后需要关闭安全模式:

引用
bin/hadoop dfsadmin -safemode leave #关闭safe mode
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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