hadoop - Hive和Hadoop仅在本地运行-6ren

hadoop - Hive和Hadoop仅在本地运行

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 21:28:40

我已经配置了一个3节点Hadoop集群。我试图在其上使用Hive。 Hive似乎总是只在本地模式下运行。我听说Hive从Hadoop获得了有关集群的值(value)。因此，我在Hadoop中进行了一项工作，它似乎也在本地模式下运行。我也在所有三个节点上都安装了Hive，并附加了日志和配置文件。请问我是否需要其他详细信息。

hive 日志:

INFO  : Number of reduce tasks determined at compile time: 1
INFO  : In order to change the average load for a reducer (in bytes):
INFO  :   set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
INFO  : In order to limit the maximum number of reducers:
INFO  :   set hive.exec.reducers.max=<number>
INFO  : In order to set a constant number of reducers:
INFO  :   set mapreduce.job.reduces=<number>
INFO  : number of splits:1
INFO  : Submitting tokens for job: job_local49819314_0002
INFO  : The url to track the job: http://localhost:8080/
INFO  : Job running in-process (local Hadoop)
INFO  : 2016-01-27 23:56:30,389 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%
INFO  : Ended Job = job_local49819314_0002

Hadoop字数日志:

16/01/27 23:46:20 INFO Configuration.deprecation: session.id is deprecated. Instead, use dfs.metrics.session-id
16/01/27 23:46:20 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=
16/01/27 23:46:20 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
16/01/27 23:46:20 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
16/01/27 23:46:20 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_local494116460_0001
16/01/27 23:46:20 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://localhost:8080/
16/01/27 23:46:20 INFO mapreduce.Job: Running job: job_local494116460_0001
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.LocalJobRunner: OutputCommitter set in config null
16/01/27 23:46:20 INFO output.FileOutputCommitter: File Output Committer Algorithm version is 1
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.LocalJobRunner: OutputCommitter is org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.LocalJobRunner: Waiting for map tasks
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.LocalJobRunner: Starting task: attempt_local494116460_0001_m_000000_0
16/01/27 23:46:20 INFO output.FileOutputCommitter: File Output Committer Algorithm version is 1
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.Task:  Using ResourceCalculatorProcessTree : [ ]
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.MapTask: Processing split: hdfs://master:9000/exercise3:0+18834811
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.MapTask: (EQUATOR) 0 kvi 26214396(104857584)
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.MapTask: mapreduce.task.io.sort.mb: 100
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.MapTask: soft limit at 83886080
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufvoid = 104857600
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396; length = 6553600
16/01/27 23:46:20 INFO mapred.MapTask: Map output collector class = org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer
16/01/27 23:46:21 INFO mapreduce.Job: Job job_local494116460_0001 running in uber mode : false
16/01/27 23:46:21 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
16/01/27 23:46:26 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:27 INFO mapreduce.Job:  map 13% reduce 0%
16/01/27 23:46:29 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:30 INFO mapreduce.Job:  map 19% reduce 0%
16/01/27 23:46:32 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:33 INFO mapreduce.Job:  map 29% reduce 0%
16/01/27 23:46:35 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:36 INFO mapreduce.Job:  map 36% reduce 0%
16/01/27 23:46:38 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:39 INFO mapreduce.Job:  map 45% reduce 0%
16/01/27 23:46:41 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:42 INFO mapreduce.Job:  map 54% reduce 0%
16/01/27 23:46:44 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:45 INFO mapreduce.Job:  map 62% reduce 0%
16/01/27 23:46:46 INFO mapred.LocalJobRunner: map > map
16/01/27 23:46:46 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
16/01/27 23:46:46 INFO mapred.MapTask: Spilling map output
16/01/27 23:46:46 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufend = 21289849; bufvoid = 104857600
16/01/27 23:46:46 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396(104857584); kvend = 23806260(95225040); length = 2408137/6553600
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.Task: Task:attempt_local494116460_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of committing
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.LocalJobRunner: map
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local494116460_0001_m_000000_0' done.
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.LocalJobRunner: Finishing task: attempt_local494116460_0001_m_000000_0
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.LocalJobRunner: map task executor complete.
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.LocalJobRunner: Waiting for reduce tasks
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.LocalJobRunner: Starting task: attempt_local494116460_0001_r_000000_0
16/01/27 23:46:47 INFO output.FileOutputCommitter: File Output Committer Algorithm version is 1
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.Task:  Using ResourceCalculatorProcessTree : [ ]
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.ReduceTask: Using ShuffleConsumerPlugin: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle@15602819
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.MergeManagerImpl: MergerManager: memoryLimit=333971456, maxSingleShuffleLimit=83492864, mergeThreshold=220421168, ioSortFactor=10, memToMemMergeOutputsThreshold=10
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.EventFetcher: attempt_local494116460_0001_r_000000_0 Thread started: EventFetcher for fetching Map Completion Events
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.LocalFetcher: localfetcher#1 about to shuffle output of map attempt_local494116460_0001_m_000000_0 decomp: 13082052 len: 13082056 to MEMORY
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.InMemoryMapOutput: Read 13082052 bytes from map-output for attempt_local494116460_0001_m_000000_0
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.MergeManagerImpl: closeInMemoryFile -> map-output of size: 13082052, inMemoryMapOutputs.size() -> 1, commitMemory -> 0, usedMemory ->13082052
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.EventFetcher: EventFetcher is interrupted.. Returning
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.LocalJobRunner: 1 / 1 copied.
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.MergeManagerImpl: finalMerge called with 1 in-memory map-outputs and 0 on-disk map-outputs
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 13082040 bytes
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.MergeManagerImpl: Merged 1 segments, 13082052 bytes to disk to satisfy reduce memory limit
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.MergeManagerImpl: Merging 1 files, 13082056 bytes from disk
16/01/27 23:46:47 INFO reduce.MergeManagerImpl: Merging 0 segments, 0 bytes from memory into reduce
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 13082040 bytes
16/01/27 23:46:47 INFO mapred.LocalJobRunner: 1 / 1 copied.
16/01/27 23:46:47 INFO Configuration.deprecation: mapred.skip.on is deprecated. Instead, use mapreduce.job.skiprecords
16/01/27 23:46:47 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
16/01/27 23:46:53 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:46:53 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 85%
16/01/27 23:46:56 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:46:56 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 89%
16/01/27 23:46:59 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:46:59 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 92%
16/01/27 23:47:02 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:47:02 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 96%
16/01/27 23:47:05 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:47:05 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 99%
16/01/27 23:47:08 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:47:08 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
16/01/27 23:47:11 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:47:18 INFO mapred.Task: Task:attempt_local494116460_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of committing
16/01/27 23:47:18 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:47:18 INFO mapred.Task: Task attempt_local494116460_0001_r_000000_0 is allowed to commit now
16/01/27 23:47:18 INFO output.FileOutputCommitter: Saved output of task 'attempt_local494116460_0001_r_000000_0' to hdfs://master:9000/output/_temporary/0/task_local494116460_0001_r_000000
16/01/27 23:47:18 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
16/01/27 23:47:18 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local494116460_0001_r_000000_0' done.
16/01/27 23:47:18 INFO mapred.LocalJobRunner: Finishing task: attempt_local494116460_0001_r_000000_0
16/01/27 23:47:18 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce task executor complete.
16/01/27 23:47:18 INFO mapreduce.Job: Job job_local494116460_0001 completed successfully
16/01/27 23:47:18 INFO mapreduce.Job: Counters: 35
File System Counters
    FILE: Number of bytes read=26711328
    FILE: Number of bytes written=40348644
    FILE: Number of read operations=0
    FILE: Number of large read operations=0
    FILE: Number of write operations=0
    HDFS: Number of bytes read=37669622
    HDFS: Number of bytes written=12758437
    HDFS: Number of read operations=13
    HDFS: Number of large read operations=0
    HDFS: Number of write operations=4
Map-Reduce Framework
    Map input records=65535
    Map output records=602035
    Map output bytes=21289849
    Map output materialized bytes=13082056
    Input split bytes=93
    Combine input records=602035
    Combine output records=58349
    Reduce input groups=58349
    Reduce shuffle bytes=13082056
    Reduce input records=58349
    Reduce output records=58349
    Spilled Records=116698
    Shuffled Maps =1
    Failed Shuffles=0
    Merged Map outputs=1
    GC time elapsed (ms)=123
    Total committed heap usage (bytes)=848297984
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=18834811
File Output Format Counters 
    Bytes Written=12758437

配置文件

所有系统中都存在相同的配置

mapred-site.xml

  <configuration>  
<property>
  <name>mapreduce.job.tracker</name>
  <value>master:5431</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
  <value>/home/huser/hadoop-2.7.1/hadoop_tmp/history/intermediate</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
  <value>/home/huser/hadoop-2.7.1/hadoop_tmp/history/done</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobtracker.address</name>
  <value>master:54311</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name>
  <value>master:50030</value>
</property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  <value>master</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  <value>file:/home/huser/hadoop-2.7.1/hadoop_tmp/hdfs/namenode</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.datanode.data.dir</name>
  <value>file:/home/huser/hadoop-2.7.1/hadoop_tmp/hdfs/datanode</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>
</configuration>

core-site.xml

<configuration>
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hue.hosts</name>
  <value>*</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hue.groups</name>
  <value>*</value>
</property>
</configuration>

巴什尔

export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_66
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME
# -- HADOOP ENVIRONMENT VARIABLES START -- #
export HADOOP_HOME=/home/huser/hadoop-2.7.1/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_CONF=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
# -- HADOOP ENVIRONMENT VARIABLES END -- #

# -- Hive Variables Start --#
export HIVE_HOME=/home/huser/apache-hive-1.2.1-bin
export HIVE_CONF=$HIVE_HOME/conf
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
export PATH=$HIVE_HOME/lib:$PATH
export ANT_LIB=/home/huser/apache-ant-1.9.6/lib
# -- Hive Variables End -- #

hive-site.xml

<configuration>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://master/metastore</value>
</property>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>hive</value>
</property>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value></value>
</property>
<property>
  <name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
  <value>false</value>
</property>
<property>
  <name>datanucleus.fixedDatastore</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.metastore.uris</name>
  <value>thrift://master:9083</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.job.tracker</name>
  <value>master:5431</value>
</property>
</configuration>

hive 属性

Set hive.exec.mode.local.auto;
    +----------------------------------+--+
    |               set                |
    +----------------------------------+--+
    | hive.exec.mode.local.auto=false  |
    +----------------------------------+--+
set mapred.job.tracker;
    +----------------------------------+--+
    |               set                |
    +----------------------------------+--+
    | mapred.job.tracker=master:54311  |
    +----------------------------------+--+

start-dfs.sh和start-yarn.sh
启动所有的datanode，namenode，resourcemanager等。集群运行正常，问题似乎仅在于作业。我可以在 http://master:50070看到所有数据节点可用，在 http://master:8088看到一个工作历史页面

如果您需要其他日志或配置文件，请告诉我。
谢谢。

最佳答案

问题似乎出在mapred-site.xml上。
这是新文件

<configuration>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
    <value>/home/huser/hadoop-2.7.1/hadoop_tmp/history/intermediate</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
    <value>/home/huser/hadoop-2.7.1/hadoop_tmp/history/done</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobtracker.address</name>
  <value>master:54311</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name>
  <value>master:50030</value>
</property>
</configuration>

mapreduce.job.tracker似乎不是有效的属性。
而且我也改变了我的 HADOOP_HOME=/home/huser/hadoop-2.7.1/到 HADOOP_HOME=/home/huser/hadoop-2.7.1删除正斜杠 (/)。

我也将hive-site.xml更改为以下内容:

<configuration>
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
      <value>jdbc:mysql://master/metastore</value>
    </property>
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
      <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
      <value>hive</value>
    </property>
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
      <value>1</value>
    </property>
    <property>
      <name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
      <value>false</value>
    </property>
    <property>
      <name>datanucleus.fixedDatastore</name>
      <value>true</value>
    </property>
    <property>
      <name>hive.metastore.uris</name>
      <value>thrift://master:9083</value>
    </property>
</configuration>

关于hadoop - Hive和Hadoop仅在本地运行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35055181/

文章推荐： docker - 停止时如何在Docker容器中修改启动脚本？

文章推荐： java - 如何在配置单元表中插入和检索十进制值

angular - 从批处理文件运行一组命令(运行 VSCode、运行 NG 服务)
好的，所以我想从批处理文件运行我的整个工作环境... 我想要实现什么...... 打开新的 powershell，打开我的 API 文件夹并从该文件夹运行 VS Code 编辑器(cd c:\xy;
单击“运行”按钮时，iOS Xcode 项目不会构建/运行
我正在查看 Cocoa Controls 上的示例并下载了一些演示。我遇到的问题是一些例子，比如 BCTabBarController ，不会在我的设备上构建或启动。当我打开项目时，它看起来很正常，没
c - 运行 C — helloWorld 运行，但没有其他内容 — Ubuntu
我刚刚开始学习 C 语言(擅长 Java 和 Python)。当编写 C 程序(例如 hello world)时，我在 ubuntu cmd 行上使用 gcc hello.c -o hello 编译
php - 从 cron 运行 php 没有作为 CLI 运行
我在 php 脚本从 cron 开始运行到超时后注意到了这个问题，但是当它从命令行手动运行时这不是问题。 (对于 CLI，PHP 默认的 max_execution_time 是 0) 所以我尝试运行
node.js - 如何通过 IntelliJ 运行/调试配置让 wdio 运行？
我可以使用命令行运行测试 > ./node_modules/.bin/wdio wdio.conf.js 但是如果我尝试从 IntelliJ 的运行/调试配置运行它，我会遇到各种不同的错误。 Fea
java - 从 python 运行 bat 文件会返回错误，而直接从 cmd 运行
Error occurred during initialization of VM. Could not reserve enough space for object heap. Error: C
python - 无法从 anaconda 运行 jupyter 笔记本，但可以从 python 运行
将 Anaconda 安装到 C:\ 后，我无法打开 jupyter 笔记本。无论是在带有 jupyter notebook 的 Anaconda Prompt 中还是在导航器中。我就是无法让它工作。
Python 脚本通过双击和 IDLE 运行，但不通过 Windows CMD shell 运行
我遇到一个问题，如果我双击我的脚本 (.py)，或者使用 IDLE 打开它，它将正确编译并运行。但是，如果我尝试在 Windows 命令行中运行脚本，请使用 C:\> "C:\Software_Dev
php - 查询从 postman 和 phpmyadmin 运行，但不是从 android 运行
情况我正在使用 mysql 数据库。查询从 phpmyadmin 和 postman 运行但是当我从 android 发送请求时(它返回零行) 我已经记录了从 android 发送的电子邮件是正确
java - 从 Java 运行 .exe 会提供与直接从 Windows 运行 .exe 不同的控制台输出
所以这个有点奇怪 - 为什么从 Java 运行 .exe 文件会给出不同的输出而不是直接运行 .exe。当 java 在下面的行执行时，它会调用我构建的可与 3CX 电话系统配合使用的 .exe 文
c# - 应用程序在 Visual Studio 的单元测试中以 x86 运行，但在独立时以 x64 运行
这行代码 Environment.Is64BitProcess 当我的应用单独运行时评估为真。但是当它在我的 Visual Studio 单元测试中运行时，相同的表达式的计算结果为 false。我
javascript - 使用 JQuery 运行 AJAX 和使用普通 XMLHttpRequest 运行 AJAX 有什么区别？
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便 editing this post 可以用事实和引用来回答它. 关闭 8 年前。 Improve
c - 为什么我的 C 程序可以在 "git bash"运行，但不能在 "cmd"运行？
我写了一个使用 libpq 连接到 PostgreSQL 数据库的演示。我尝试通过包含将 C 文件连接到 PostgreSQL #include 在我将路径添加到系统变量 I:\Program F
java - 从 Jenkins 运行 Android 模拟器以使用 Robotium 运行 Junit 测试
如何从 Jenkins 运行 Android 模拟器来运行我的测试？当我在 Execiute Windows bath 命令中写入时，运行模拟器的命令: emulator -avd Tester 然后
ruby-on-rails - 使用 ngninx 运行 errbit，使用 ssl 运行 passenger
我已经配置好东西，这样我就可以使用 ssl 登录和访问在 nginx 上运行的 errbit 我的问题是我不知道如何设置我的 Rails 应用程序的 errbit.rb 以便我可以运行测试 nginx
ios - flutter app 不是由 flutter build ios 运行，而是由 xcode 运行
我编写了 flutter 应用程序，我通过 xcode 打开了 ios 部分并且应用程序正在运行，但是当我通过 flutter build ios 通过 vscode 运行应用程序时，我得到了这个错误
python - 我的 python 脚本通过我的 IDE (PyCharm) 运行，但无法使用 Python shell 运行
我有一个简短的 python 脚本，它使用日志记录模块和 configparser 模块。我在Win7下使用PyCharm 2.7.1和Python 3.3。当我使用 PyCharm 运行我的脚本时
c# - .NET 2005 - 通过 IIS 的测试作为 x86 运行。单元测试以 x64 运行
我在这里遇到了一些难题。我的开发箱是 64 位的，windows 7。我所有的项目都编译为“任何 CPU”。该项目引用了 64 位版本的第 3 方软件当我运行不使用任何 Web 引用的单元测试时，
c++ 相同的代码从不在 Visual Studio 中编译/运行，有时在 Qt Creator 中编译/运行
当我注意到以下问题时，我正在做一些 C++ 练习。给定的代码将不会在 Visual Studio 2013 或 Qt Creator 5.4.1 中运行/编译报错: invalid types 'd
airflow - 运行 dag 并让 Airflow 运行 : error: the following arguments are required: task_id,execution_date
假设我有一个 easteregg.py 文件: from airflow import DAG from dateutil import parser from datetime import tim

行者123

个人简介

我是一名优秀的程序员,十分优秀！

作者热门文章

滴滴打车优惠券免费领取

全站热门文章

首页

博学

6Ren·AI

商城

hadoop - Hive和Hadoop仅在本地运行