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Metastore connection URL: jdbc:mysql://localhost:3306/hive?characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&createDatabaseIfNotExist=true Metastore Connection Driver : com.mysql.jdbc.Driver Metastore connection User: root org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Failed to load driver Underlying cause: java.lang.ClassNotFoundException : com.mysql.jdbc.Driver Use --verbose for detailed stacktrace. *** schemaTool failed ***

时间: 2025-07-15 10:50:52 浏览: 7
<think>好的,我现在遇到了一个Hive Metastore连接的问题,需要仔细分析一下。首先,用户提供的配置信息显示他们使用的是MySQL作为Metastore的数据库,URL是jdbc:mysql://localhost:3306/hive,驱动是com.mysql.jdbc.Driver,用户是root。错误信息是Failed to load driver,根本原因是ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver。这说明系统在运行时找不到对应的JDBC驱动类。 首先,我应该回忆一下Hive和MySQL之间的依赖关系。Hive需要JDBC驱动来连接MySQL,而通常这个驱动包需要手动添加到Hive的lib目录下。用户可能没有正确安装或配置这个驱动。 接下来,可能的解决步骤包括: 1. 确认MySQL的JDBC驱动JAR文件是否存在。对于Hive 3.x及以上版本,驱动类名可能已经更改为com.mysql.cj.jdbc.Driver,而旧版本使用的是com.mysql.jdbc.Driver。用户使用的是旧的驱动类名,需要检查他们使用的驱动版本是否匹配。 2. 检查驱动JAR是否放到了Hive的lib目录下。正确的路径通常是$HIVE_HOME/lib/。如果驱动包不在那里,Hive就无法加载驱动类。 3. 确认驱动文件的版本是否兼容当前运行的Hive和MySQL版本。例如,较新的MySQL版本可能需要使用更高版本的JDBC驱动。 4. 检查是否有多个版本的驱动JAR导致冲突。有时候,重复的JAR文件会引起类加载问题。 5. 用户是否在运行schemaTool命令时指定了正确的配置或路径?可能需要确保所有环境变量如HIVE_HOME正确设置。 另外,用户可能没有下载正确的MySQL Connector/J包,或者下载的包没有正确解压和放置。需要提醒用户下载对应的JAR文件,并确保文件权限正确。 最后,可能需要建议用户使用--verbose选项重新运行命令,以获取更详细的错误日志,帮助进一步诊断问题。</think>以下是针对你遇到的Hive Metastore连接问题的逐步分析与解决方案: --- ### **问题分析** 错误信息 `ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver` 表明Hive在运行时无法找到MySQL的JDBC驱动。原因通常有以下几点: 1. **缺少MySQL JDBC驱动文件**:Hive需要MySQL的JDBC驱动JAR包才能连接MySQL数据库。 2. **驱动文件路径错误**:驱动文件未放置在Hive的正确目录中。 3. **驱动类名不匹配**:Hive配置中指定的驱动类名与实际的驱动类名不一致(尤其MySQL 8.x+版本)。 4. **版本兼容性问题**:Hive、MySQL和JDBC驱动版本不兼容。 --- ### **解决方案** #### **1. 下载MySQL JDBC驱动** - 访问MySQL官网下载对应版本的Connector/J驱动: [MySQL Connector/J下载页面](https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/) - 若使用MySQL 5.x,选择 **Platform Independent** 版本(如 `mysql-connector-java-5.1.49.tar.gz`)。 - 若使用MySQL 8.x,选择 **Platform Independent** 版本(如 `mysql-connector-java-8.0.30.tar.gz`)。 --- #### **2. 将驱动文件添加到Hive的类路径** - 解压下载的驱动包,找到其中的 `.jar` 文件(例如 `mysql-connector-java-5.1.49.jar` 或 `mysql-connector-java-8.0.30.jar`)。 - 将JAR文件复制到Hive的 `lib` 目录: ```bash # 假设Hive安装路径为 $HIVE_HOME cp mysql-connector-java-xxx.jar $HIVE_HOME/lib/ ``` --- #### **3. 检查驱动类名配置** - **MySQL 5.x**:驱动类名为 `com.mysql.jdbc.Driver`(与你当前的配置一致)。 - **MySQL 8.x**:驱动类名已更新为 `com.mysql.cj.jdbc.Driver`,同时需要添加时区配置: ```xml <!-- hive-site.xml 配置示例 --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useSSL=false&amp;characterEncoding=UTF-8&amp;serverTimezone=UTC</value> </property> ``` --- #### **4. 验证驱动文件权限** 确保驱动文件有可读权限: ```bash chmod +r $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-xxx.jar ``` --- #### **5. 重启Hive Metastore服务** - 停止Hive服务: ```bash hive --service metastore stop ``` - 重新初始化数据库(可选,仅在首次配置时需要): ```bash schematool -dbType mysql -initSchema ``` - 启动Hive Metastore: ```bash hive --service metastore start ``` --- #### **6. 其他可能问题** - **依赖冲突**:检查 `$HIVE_HOME/lib/` 目录下是否有多个版本的MySQL驱动JAR,删除旧版本。 - **环境变量**:确保 `HIVE_HOME` 已正确配置,且Hive的`bin`目录在 `PATH` 中。 - **详细日志**:使用 `--verbose` 参数获取完整错误信息: ```bash schematool -dbType mysql -initSchema --verbose ``` --- ### **总结** 通过以上步骤,Hive应能正确加载MySQL JDBC驱动并连接Metastore数据库。如果问题仍未解决,请检查MySQL服务是否正常运行,以及Hive配置文件中用户名、密码和数据库权限是否正确。
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Metastore connection URL: jdbc:mysql://mysql_host:3306/hive_metastore?useSSL=false Metastore Connection Driver : com.mysql.cj.jdbc.Driver Metastore connection User: root org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Failed to get schema version. Underlying cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException : Communications link failure The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago. The driver has not received any packets from the server. SQL Error code: 0 org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Failed to get schema version. at org.apache.hadoop.hive.metastore.tools.HiveSchemaHelper.getConnectionToMetastore(HiveSchemaHelper.java:94) at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.getConnectionToMetastore(HiveSchemaTool.java:169) at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.testConnectionToMetastore(HiveSchemaTool.java:475) at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.doInit(HiveSchemaTool.java:581) at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.doInit(HiveSchemaTool.java:567) at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.main(HiveSchemaTool.java:1517) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:330) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:245) Caused by: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago. The driver has not received any packets from the server. at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createCommunicationsException(SQLError.java:165) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLExceptionsMapping.translateException(SQLExceptionsMapping.java:55) at com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl.createNewIO(ConnectionImpl.java:837)

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[root@node ~]# start-yarn.sh Starting resourcemanager Last login: 二 7月 8 16:00:45 CST 2025 on pts/0 Starting nodemanagers Last login: 二 7月 8 16:00:51 CST 2025 on pts/0 [root@node ~]# mapred --daemon start historyserver [root@node ~]# jps 3541 ResourceManager 4007 Jps 2984 NameNode 3944 JobHistoryServer 3274 SecondaryNameNode [root@node ~]# mkdir -p /weblog [root@node ~]# cat > /weblog/access.log << EOF > 192.168.1.1,2023-06-01 10:30:22,/index.html > 192.168.1.2,2023-06-01 10:31:15,/product.html > 192.168.1.1,2023-06-01 10:32:45,/cart.html > 192.168.1.3,2023-06-01 11:45:30,/checkout.html > 192.168.1.4,2023-06-01 12:10:05,/index.html > 192.168.1.2,2023-06-01 14:20:18,/product.htm > EOF [root@node ~]# ls /weblog access.log [root@node ~]# hdfs dfs -mkdir -p /weblog/raw SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". 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Found 1 items -rw-r--r-- 3 root supergroup 269 2025-07-08 16:03 /weblog/raw/access.log [root@node ~]# cd /weblog [root@node weblog]# mkdir weblog-mapreduce [root@node weblog]# cd weblog-mapreduce [root@node weblog-mapreduce]# touch CleanMapper.java [root@node weblog-mapreduce]# vim CleanMapper.java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.*; public class CleanMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); String[] fields = line.split(","); if(fields.length == 3) { String ip = fields[0]; String time = fields[1]; String page = fields[2]; if(ip.matches("\\d{1,3}\\.\\d{1,3}\\.\\d{1,3}\\.\\d{1,3}")) { String outputLine = ip + "," + time + "," + page; context.write(new Text(outputLine), NullWritable.get()); } } } } [root@node weblog-mapreduce]# touch CleanReducer.java [root@node weblog-mapreduce]# vim CleanReducer.java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.*; public class CleanReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(key, NullWritable.get()); } } [root@node weblog-mapreduce]# touch LogCleanDriver.java [root@node weblog-mapreduce]# vim LogCleanDriver.java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class LogCleanDriver { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Web Log Cleaner"); job.setJarByClass(LogCleanDriver.class); job.setMapperClass(CleanMapper.class); job.setReducerClass(CleanReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(NullWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } [root@node weblog-mapreduce]# ls /weblog/weblog-mapreduce CleanMapper.java CleanReducer.java LogCleanDriver.java [root@node weblog-mapreduce]# javac -classpath $(hadoop classpath) -d . *.java [root@node weblog-mapreduce]# ls /weblog/weblog-mapreduce CleanMapper.class CleanReducer.class LogCleanDriver.class CleanMapper.java CleanReducer.java LogCleanDriver.java [root@node weblog-mapreduce]# jar cf logclean.jar *.class [root@node weblog-mapreduce]# ls /weblog/weblog-mapreduce CleanMapper.class CleanReducer.class LogCleanDriver.class logclean.jar CleanMapper.java CleanReducer.java LogCleanDriver.java [root@node weblog-mapreduce]# hdfs dfs -ls /weblog/raw SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". 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[root@node weblog-mapreduce]# [root@node weblog-mapreduce]# mapred job -status job_1751961655287_0001 SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details. Job: job_1751961655287_0001 Job File: hdfs://node:9000/tmp/hadoop-yarn/staging/history/done/2025/07/08/000000/job_1751961655287_0001_conf.xml Job Tracking URL : http://node:19888/jobhistory/job/job_1751961655287_0001 Uber job : false Number of maps: 1 Number of reduces: 1 map() completion: 1.0 reduce() completion: 1.0 Job state: SUCCEEDED retired: false reason for failure: Counters: 54 File System Counters FILE: Number of bytes read=287 FILE: Number of bytes written=552699 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=372 HDFS: Number of bytes written=269 HDFS: Number of read operations=8 HDFS: Number of large read operations=0 HDFS: Number of write operations=2 HDFS: Number of bytes read erasure-coded=0 Job Counters Launched map tasks=1 Launched reduce tasks=1 Data-local map tasks=1 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=1848 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=2016 Total time spent by all map tasks (ms)=1848 Total time spent by all reduce tasks (ms)=2016 Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=1848 Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=2016 Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=1892352 Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=2064384 Map-Reduce Framework Map input records=6 Map output records=6 Map output bytes=269 Map output materialized bytes=287 Input split bytes=103 Combine input records=0 Combine output records=0 Reduce input groups=6 Reduce shuffle bytes=287 Reduce input records=6 Reduce output records=6 Spilled Records=12 Shuffled Maps =1 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=1 GC time elapsed (ms)=95 CPU time spent (ms)=1050 Physical memory (bytes) snapshot=500764672 Virtual memory (bytes) snapshot=5614292992 Total committed heap usage (bytes)=379584512 Peak Map Physical memory (bytes)=293011456 Peak Map Virtual memory (bytes)=2803433472 Peak Reduce Physical memory (bytes)=207753216 Peak Reduce Virtual memory (bytes)=2810859520 Shuffle Errors BAD_ID=0 CONNECTION=0 IO_ERROR=0 WRONG_LENGTH=0 WRONG_MAP=0 WRONG_REDUCE=0 File Input Format Counters Bytes Read=269 File Output Format Counters Bytes Written=269 [root@node weblog-mapreduce]# hdfs dfs -ls /weblog/output SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details. Found 2 items -rw-r--r-- 3 root supergroup 0 2025-07-08 16:34 /weblog/output/_SUCCESS -rw-r--r-- 3 root supergroup 269 2025-07-08 16:34 /weblog/output/part-r-00000 [root@node weblog-mapreduce]# hdfs dfs -cat /weblog/output/part-r-00000 | head -5 SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details. 192.168.1.1,2023-06-01 10:30:22,/index.html 192.168.1.1,2023-06-01 10:32:45,/cart.html 192.168.1.2,2023-06-01 10:31:15,/product.html 192.168.1.2,2023-06-01 14:20:18,/product.htm 192.168.1.3,2023-06-01 11:45:30,/checkout.html [root@node weblog-mapreduce]# hive SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details. Hive Session ID = 5199f37c-a381-428a-be1b-0a2afaab8583 Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hive-3.1.3/lib/hive-common-3.1.3.jar!/hive-log4j2.properties Async: true Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. Hive Session ID = f38c99b3-ff7c-4f61-ae07-6b21d86d7160 hive> CREATE EXTERNAL TABLE weblog ( > ip STRING, > access_time TIMESTAMP, > page STRING > ) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > LOCATION '/weblog/output'; OK Time taken: 1.274 seconds hive> select * from weblog; OK 192.168.1.1 2023-06-01 10:30:22 /index.html 192.168.1.1 2023-06-01 10:32:45 /cart.html 192.168.1.2 2023-06-01 10:31:15 /product.html 192.168.1.2 2023-06-01 14:20:18 /product.htm 192.168.1.3 2023-06-01 11:45:30 /checkout.html 192.168.1.4 2023-06-01 12:10:05 /index.html Time taken: 1.947 seconds, Fetched: 6 row(s) hive> select * from weblog limit 5; OK 192.168.1.1 2023-06-01 10:30:22 /index.html 192.168.1.1 2023-06-01 10:32:45 /cart.html 192.168.1.2 2023-06-01 10:31:15 /product.html 192.168.1.2 2023-06-01 14:20:18 /product.htm 192.168.1.3 2023-06-01 11:45:30 /checkout.html Time taken: 0.148 seconds, Fetched: 5 row(s) hive> hive> CREATE TABLE page_visits AS > SELECT > page, > COUNT(*) AS visits > FROM weblog > GROUP BY page > ORDER BY visits DESC; Query ID = root_20250708183002_ec44d1b4-af24-403c-bb67-380dfb6961c3 Total jobs = 2 Launching Job 1 out of 2 Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1 In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number> In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max=<number> In order to set a constant number of reducers: set mapreduce.job.reduces=<number> Starting Job = job_1751961655287_0002, Tracking URL = http://node:8088/proxy/application_1751961655287_0002/ Kill Command = /home/hadoop/hadoop3.3/bin/mapred job -kill job_1751961655287_0002 Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1 2025-07-08 18:30:12,692 Stage-1 map = 0%, reduce = 0% 2025-07-08 18:30:16,978 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.8 sec 2025-07-08 18:30:23,184 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 3.66 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 3 seconds 660 msec Ended Job = job_1751961655287_0002 Launching Job 2 out of 2 Number of reduce tasks determined at compile time: 1 In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number> In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max=<number> In order to set a constant number of reducers: set mapreduce.job.reduces=<number> Starting Job = job_1751961655287_0003, Tracking URL = http://node:8088/proxy/application_1751961655287_0003/ Kill Command = /home/hadoop/hadoop3.3/bin/mapred job -kill job_1751961655287_0003 Hadoop job information for Stage-2: number of mappers: 1; number of reducers: 1 2025-07-08 18:30:35,969 Stage-2 map = 0%, reduce = 0% 2025-07-08 18:30:41,155 Stage-2 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.23 sec 2025-07-08 18:30:46,313 Stage-2 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 2.95 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 2 seconds 950 msec Ended Job = job_1751961655287_0003 Moving data to directory hdfs://node:9000/hive/warehouse/page_visits MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 3.66 sec HDFS Read: 12379 HDFS Write: 251 SUCCESS Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 2.95 sec HDFS Read: 7308 HDFS Write: 150 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 6 seconds 610 msec OK Time taken: 46.853 seconds hive> hive> describe page_visits; OK page string visits bigint Time taken: 0.214 seconds, Fetched: 2 row(s) hive> CREATE TABLE ip_visits AS > SELECT > ip, > COUNT(*) AS visits > FROM weblog > GROUP BY ip > ORDER BY visits DESC; Query ID = root_20250708183554_da402d08-af34-46f9-a33a-3f66ddd1a580 Total jobs = 2 Launching Job 1 out of 2 Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1 In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number> In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max=<number> In order to set a constant number of reducers: set mapreduce.job.reduces=<number> Starting Job = job_1751961655287_0004, Tracking URL = http://node:8088/proxy/application_1751961655287_0004/ Kill Command = /home/hadoop/hadoop3.3/bin/mapred job -kill job_1751961655287_0004 Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1 2025-07-08 18:36:04,037 Stage-1 map = 0%, reduce = 0% 2025-07-08 18:36:09,250 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.57 sec 2025-07-08 18:36:14,393 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 3.3 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 3 seconds 300 msec Ended Job = job_1751961655287_0004 Launching Job 2 out of 2 Number of reduce tasks determined at compile time: 1 In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number> In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max=<number> In order to set a constant number of reducers: set mapreduce.job.reduces=<number> Starting Job = job_1751961655287_0005, Tracking URL = http://node:8088/proxy/application_1751961655287_0005/ Kill Command = /home/hadoop/hadoop3.3/bin/mapred job -kill job_1751961655287_0005 Hadoop job information for Stage-2: number of mappers: 1; number of reducers: 1 2025-07-08 18:36:27,073 Stage-2 map = 0%, reduce = 0% 2025-07-08 18:36:31,215 Stage-2 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.25 sec 2025-07-08 18:36:36,853 Stage-2 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 3.27 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 3 seconds 270 msec Ended Job = job_1751961655287_0005 Moving data to directory hdfs://node:9000/hive/warehouse/ip_visits MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 3.3 sec HDFS Read: 12445 HDFS Write: 216 SUCCESS Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 3.27 sec HDFS Read: 7261 HDFS Write: 129 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 6 seconds 570 msec OK Time taken: 44.523 seconds hive> [root@node weblog-mapreduce]# hive> [root@node weblog-mapreduce]# describe ip_visite; bash: describe: command not found... [root@node weblog-mapreduce]# hive SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details. Hive Session ID = 57dafc2a-afe2-41a4-8159-00f8d44b5add Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hive-3.1.3/lib/hive-common-3.1.3.jar!/hive-log4j2.properties Async: true Hive Session ID = f866eae4-4cb4-4403-b7a2-7a52701c5a74 Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. hive> describe ip_visite; FAILED: SemanticException [Error 10001]: Table not found ip_visite hive> describe ip_visits; OK ip string visits bigint Time taken: 0.464 seconds, Fetched: 2 row(s) hive> SELECT * FROM page_visits; OK /index.html 2 /product.html 1 /product.htm 1 /checkout.html 1 /cart.html 1 Time taken: 2.095 seconds, Fetched: 5 row(s) hive> SELECT * FROM ip_visits; OK 192.168.1.2 2 192.168.1.1 2 192.168.1.4 1 192.168.1.3 1 Time taken: 0.176 seconds, Fetched: 4 row(s) hive> hive> [root@node weblog-mapreduce]# [root@node weblog-mapreduce]# mysql -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 48 Server version: 8.0.42 MySQL Community Server - GPL Copyright (c) 2000, 2025, Oracle and/or its affiliates. Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners. Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. mysql> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS weblog_db; Query OK, 1 row affected (0.06 sec) mysql> USE weblog_db; Database changed mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS page_visits ( -> page VARCHAR(255), -> visits BIGINT -> ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.05 sec) mysql> SHOW TABLES; +---------------------+ | Tables_in_weblog_db | +---------------------+ | page_visits | +---------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> DESCRIBE page_visits; +--------+--------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+--------------+------+-----+---------+-------+ | page | varchar(255) | YES | | NULL | | | visits | bigint | YES | | NULL | | +--------+--------------+------+-----+---------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS ip_visits ( -> ip VARCHAR(15), -> visits BIGINT -> ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.02 sec) mysql> SHOW TABLES; +---------------------+ | Tables_in_weblog_db | +---------------------+ | ip_visits | | page_visits | +---------------------+ 2 rows in set (0.01 sec) mysql> DESC ip_visits; +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ | ip | varchar(15) | YES | | NULL | | | visits | bigint | YES | | NULL | | +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> ^C mysql> [root@node weblog-mapreduce]# hive SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details. Hive Session ID = f34e6971-71ae-4aa5-aa22-895061f33bdf Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hive-3.1.3/lib/hive-common-3.1.3.jar!/hive-log4j2.properties Async: true Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. Hive Session ID = f7a06e76-e117-4fbb-9ee8-09fdfd002104 hive> DESCRIBE FORMATTED page_visits; OK # col_name data_type comment page string visits bigint # Detailed Table Information Database: default OwnerType: USER Owner: root CreateTime: Tue Jul 08 18:30:47 CST 2025 LastAccessTime: UNKNOWN Retention: 0 Location: hdfs://node:9000/hive/warehouse/page_visits Table Type: MANAGED_TABLE Table Parameters: COLUMN_STATS_ACCURATE {\"BASIC_STATS\":\"true\"} bucketing_version 2 numFiles 1 numRows 5 rawDataSize 70 totalSize 75 transient_lastDdlTime 1751970648 # Storage Information SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat Compressed: No Num Buckets: -1 Bucket Columns: [] Sort Columns: [] Storage Desc Params: serialization.format 1 Time taken: 1.043 seconds, Fetched: 32 row(s) hive> 到这里就不会了 6.2.2sqoop导出格式 6.2.3导出page_visits表 6.2.4导出到ip_visits表 6.3验证导出数据 6.3.1登录MySQL 6.3.2执行查询

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简要介绍cnn卷积神经网络

<think>首先,用户的问题是:“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以,我需要基于提供的引用材料,构建一个清晰的回答。 引用材料总结: - [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样,提供位移、尺度、形变不变性。三大特色:局部感知、权重共享和多卷积核。 - [^2]: CNN是一种前馈神经网络,由卷积层和池化层组成,特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比,CNN加入了卷积层和池化层,使特征学习更有效。 - [^3]: CNN与全连接神经网络的区别:至少有一个卷积层提取特征;神经元局部连接和权值共享,减少参数数
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

从给定文件中我们可以提取以下IT知识点: ### 标题知识点 #### "ASP系统篇" - **ASP技术介绍**:ASP(Active Server Pages)是一种服务器端的脚本环境,用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合,使用VBScript或JavaScript等语言编写代码,以实现网页内容的动态生成。 - **ASP技术特点**:ASP适用于小型到中型的项目开发,它可以与数据库紧密集成,如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM(Component Object Model)对象,使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。 #### "深度学习网址导航系统" - **深度学习概念**:深度学习是机器学习的一个分支,通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式,以实现对数据的高级抽象和学习。 - **系统功能与深度学习的关系**:该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术,以提供更智能、自动化的服务。然而,根据描述内容,实际上系统并没有直接使用深度学习技术,而是提供了一个传统的网址导航服务,可能是命名上的噱头。 ### 描述知识点 #### "全后台化管理,操作简单" - **后台管理系统的功能**:后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务,如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好,操作简便,以适应不同技术水平的用户。 #### "栏目无限分类,自由添加,排序,设定是否前台显示" - **动态网站结构设计**:这意味着网站结构具有高度的灵活性,支持创建无限层级的分类,允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。 #### "各大搜索和站内搜索随意切换" - **搜索引擎集成**:网站可能集成了外部搜索引擎(如Google、Bing)和内部搜索引擎功能,让用户能够方便地从不同来源获取信息。 #### "网站在线提交、审阅、编辑、删除" - **内容管理系统的功能**:该系统提供了一个内容管理平台,允许用户在线提交内容,由管理员进行审阅、编辑和删除操作。 #### "站点相关信息后台动态配置" - **动态配置机制**:网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息,如网站设置、参数调整等,从而实现快速的网站维护和更新。 #### "自助网站收录,后台审阅" - **网站收录和审核机制**:该系统提供了一套自助收录流程,允许其他网站提交申请,由管理员进行后台审核,决定是否收录。 #### "网站广告在线发布" - **广告管理功能**:网站允许管理员在线发布和管理网站广告位,以实现商业变现。 #### "自动生成静态页 ver2.4.5" - **动态与静态内容**:系统支持动态内容的生成,同时也提供了静态页面的生成机制,这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。 #### "重写后台网址分类管理" - **系统优化与重构**:提到了后台网址分类管理功能的重写,这可能意味着系统进行了一次重要的更新,以修复前一个版本的错误,并提高性能。 ### 标签知识点 #### "ASP web 源代码 源码" - **ASP程序开发**:标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码,可能是一个开源项目,供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。 ### 压缩包子文件名称列表知识点 #### "深度学习(asp)网址导航程序" - **文件内容和类型**:文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序,可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。 通过以上分析,我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统,以后台管理为核心功能,并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台,供用户提交网址,供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写,并在文件中包含了所有必要的程序文件。