org.apache.nutch.crawl.Crawler NPE位于org.apache.avro.util.Utf8；初始化>；（Utf8.java:37）

当我试图使用eclipse启动器运行org.apache.nutch.Crawler.Crawler类时，出现以下异常。我对此一无所知

java.lang.NullPointerException
    at org.apache.avro.util.Utf8.<init>(Utf8.java:37)
    at org.apache.nutch.crawl.GeneratorReducer.setup(GeneratorReducer.java:100)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.run(Reducer.java:174)
    at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.runNewReducer(ReduceTask.java:566)
    at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:408)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:216)
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0002
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient: Counters: 12
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=47606
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=97164
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Map input records=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Map output records=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=0
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: job failed: name=generate: null, jobid=null
    at org.apache.nutch.util.NutchJob.waitForCompletion(NutchJob.java:54)
    at org.apache.nutch.crawl.GeneratorJob.run(GeneratorJob.java:199)
    at org.apache.nutch.crawl.Crawler.runTool(Crawler.java:68)
    at org.apache.nutch.crawl.Crawler.run(Crawler.java:152)
    at org.apache.nutch.crawl.Crawler.run(Crawler.java:250)
    at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65)
    at org.apache.nutch.crawl.Crawler.main(Crawler.java:257)

java.lang.NullPointerException
在org.apache.avro.util.Utf8.（Utf8.java:37）
位于org.apache.nutch.crawl.GeneratorReducer.setup（GeneratorReducer.java:100）
位于org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.run（Reducer.java:174）
位于org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.runNewReducer（ReduceTask.java:566）
位于org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run（ReduceTask.java:408）
位于org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run（LocalJobRunner.java:216）
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：映射100%减少0%
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：作业完成：作业\u本地\u 0002
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：计数器：12
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：文件系统计数器
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:FILE_BYTES_READ=47606
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:FILE_BYTES_write=97164
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：映射简化框架
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：减少输入组=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：合并输出记录=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：映射输入记录=0
13/07/30 21:14:26 INFO mapred.JobClient:Reduce shuffle bytes=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：减少输出记录=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：溢出的记录=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：映射输出字节=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：合并输入记录=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：映射输出记录=0
13/07/30 21:14:26信息映射。作业客户端：减少输入记录=0
线程“main”java.lang.RuntimeException中的异常：作业失败：name=generate:null，jobid=null
位于org.apache.nutch.util.NutchJob.waitForCompletion（NutchJob.java:54）
位于org.apache.nutch.crawl.GeneratorJob.run（GeneratorJob.java:199）
位于org.apache.nutch.crawl.Crawler.runTool（Crawler.java:68）
位于org.apache.nutch.crawl.Crawler.run（Crawler.java:152）
位于org.apache.nutch.crawl.Crawler.run（Crawler.java:250）
位于org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run（ToolRunner.java:65）
位于org.apache.nutch.crawl.Crawler.main（Crawler.java:257）

在做了一些工作之后，google遇到了（提到的类在Nutch2.x中被弃用，而不是使用$NutchHome/src/bin/crawl脚本）。甚至我也尝试过从cygwin终端运行爬网脚本，但没有成功。终端错误的屏幕截图

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您应该将文件$NutchHome/src/bin/crawl复制到部署目录：$NutchHome/runtime/deploy/bin，然后运行爬网命令脚本：

爬网

希望这有帮助