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MapperReduce常见错误及解决方案

1)导包容易出错。尤其Text和CombineTextInputFormat。 2)Mapper中第一个输入的参数必须是LongWritable或者NullWritable,不可以是IntWritable. 报的错误是类型转换异常。 3)java.lang.Exception: java.io.IOException: Illegal partition for 13926435656 (4),说明Partition和ReduceTask个数没对上,调整ReduceTask个数。 4)如果分区数不是1,但是reducetask为1,是否执行分区过程。答案是:不执行分区过程。因为在MapTask的源码中,执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。 5)在Windows环境编译的jar包导入到Linux环境中运行, hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/ /user/atguigu/output 报如下错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/atguigu/mapreduce/wordcount/WordCountDriver : Unsupported major.minor version 52.0 原因是Windows环境用的jdk1.7,Linux环境用的jdk1.8。 解决方案:统一jdk版本。 6)缓存pd.txt小文件案例中,报找不到pd.txt文件 原因:大部分为路径书写错误。还有就是要检查pd.txt.txt的问题。还有个别电脑写相对路径找不到pd.txt,可以修改为绝对路径。 7)报类型转换异常。 通常都是在驱动函数中设置Map输出和最终输出时编写错误。 Map输出的key如果没有排序,也会报类型转换异常。 8)集群中运行wc.jar时出现了无法获得输入文件。 原因:WordCount案例的输入文件不能放用HDFS集群的根目录。 9)出现了如下相关异常

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cocoapods从安装到使用

CocoaPods是一个用来帮助我们管理第三方依赖库的工具。它可以解决库与库之间的依赖关系,下载库的源代码,同时通过创建一个Xcode的workspace来将这些第三方库和我们的工程连接起来,供我们开发使用。这么说可能还不是很理解,当我们开发iOS应用时,会经常使用到很多第三方开源类库,比如JSONKit,AFNetWorking等等。可能某个类库又用到其他类库,所以要使用它,必须得另外下载其他类库,而其他类库又用到其他类库,A依赖B,B又依赖C......。总之笔者的意思,手动一个个去下载所需类库十分麻烦。另外一种常见情况是,你项目中用到的类库有更新,你必须得重新下载新版本依赖库,然后一个个重新加入到项目中,费时费力,操作繁琐且容易出错。如果能有什么工具能代替我们手工去解决这些依赖和更新问题,那我们开发效率将如有神助。这就是CocoaPods的作用。 总而言之,使用CocoaPods的目的是让我们能自动化的、集中的、直观的管理第三方开源库。

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