java.net.ConnectException: to 0.0.0.0:10020 failed
在DataNode节点中的Hive CLI中执行 select count(*) from table_name 查询时报错: java.io.IOException: java.net.ConnectException: Call From Slave7.Hadoop/192.168.8.207 to 0.0.0.0:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException:
在DataNode节点中的Hive CLI中执行 select count(*) from table_name 查询时报错:java.io.IOException: java.net.ConnectException: Call From Slave7.Hadoop/192.168.8.207 to 0.0.0.0:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused at org.apache.hadoop.mapred.ClientServiceDelegate.invoke(ClientServiceDelegate.java:331) at org.apache.hadoop.mapred.ClientServiceDelegate.getJobStatus(ClientServiceDelegate.java:416) at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.getJobStatus(YARNRunner.java:522) at org.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.getJob(Cluster.java:183) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:580) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:578) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:416) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.getJobUsingCluster(JobClient.java:578) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.getJob(JobClient.java:596) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.HadoopJobExecHelper.progress(HadoopJobExecHelper.java:288) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.HadoopJobExecHelper.progress(HadoopJobExecHelper.java:547) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecDriver.execute(ExecDriver.java:426) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask.execute(MapRedTask.java:136) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Task.executeTask(Task.java:153) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TaskRunner.runSequential(TaskRunner.java:85) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.launchTask(Driver.java:1472) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.execute(Driver.java:1239) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.runInternal(Driver.java:1057) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:884) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:874) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:268) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:220) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:423) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.executeDriver(CliDriver.java:792) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:686) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:625) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:616) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
10020
可以大概看出,DataNode 需要访问?MapReduce JobHistory Server,如果没有修改则用默认值:?0.0.0.0:10020
。需要修改配置文件?mapred-site.xml
??:
<property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <!-- 配置实际的主机名和端口--> <value>Master.Hadoop:10020</value> </property>
原文地址:java.net.ConnectException: to 0.0.0.0:10020 failed, 感谢原作者分享。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

LaravelEloquentモデルの検索:データベースデータを簡単に取得するEloquentormは、データベースを操作するための簡潔で理解しやすい方法を提供します。この記事では、さまざまな雄弁なモデル検索手法を詳細に紹介して、データベースからのデータを効率的に取得するのに役立ちます。 1.すべてのレコードを取得します。 ALL()メソッドを使用して、データベーステーブルですべてのレコードを取得します:useapp \ models \ post; $ post = post :: all();これにより、コレクションが返されます。 Foreach Loopまたはその他の収集方法を使用してデータにアクセスできます。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。
