Hadoop集群，报java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1

最新推荐文章于 2022-05-13 14:57:24 发布
最新推荐文章于 2022-05-13 14:57:24 发布
阅读量2.3k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大数据 文章标签： Hadoop
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jameslvt/article/details/80925288
本文针对Hadoop集群中出现的java.lang.RuntimeException错误进行分析，并提供了解决方案，包括检查配置文件、确认MapReduce脚本的正确性和验证运行环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

跑任务先生，在Hadoop的集群，报

错误：了java.lang.RuntimeException：PipeMapRed.waitOutputThreads（）：子与代码1未能
        在org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads（PipeMapRed.java:322）
        在org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.mapRedFinished （PipeMapRed.java:535）
        位于org.apache的org.apache.hadoop.streamed.PipeMapper.close（PipeMapper.java:130）
        org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run（MapRunner.java:61）
        。 hadoop.streaming.PipeMapRunner.run（PipeMapRunner.java:34）
        在org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper（MapTask.java:450）
        在org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run（MapTask.java： 343）
        at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild $ 2.run（YarnChild.java:163）
        在java.security.AccessController.doPrivileged（Native Method）
        的javax.security.auth.Subject.doAs（Subject.java:422）
        atg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs（UserGroupInformation.java:1656）
        at org .apache.hadoop.mapred.YarnChild.main（YarnChild.java:158)


18/07/04 23:40:09 INFO mapreduce.Job：任务ID：attempt_1530511428429_0038_m_000001_0，状态：FAILED
错误：java.lang.RuntimeException：PipeMapRed。 waitOutputThreads（）：子进程失败，代码为1
        ，org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads（PipeMapRed.java:322）
        位于org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.mapRedFinished（PipeMapRed.java:535）
        org。 apache.hadoop.streaming.PipeMapper.close（PipeMapper.java:130）
        org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run（MapRunner.java:61）
        org.apache.hadoop.stream.PipeMapRunner.run（PipeMapRunner.java:34）
        org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper （MapTask.java:450）
        在org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run（MapTask.java:343）
        在org.apache.hadoop.mapred.YarnChild $ 2.run（YarnChild.java:163）
        在java.security .AccessController.doPrivileged（本机方法）
        在javax.security.auth.Subject.doAs（Subject.java:422）
        在org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs（UserGroupInformation.java:1656）

        在org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main（YarnChild.java:158）


对于该类错误，解决办法，1 、先看看配置文件有没有错误，例如：relication


2，检查自己的map.py有没有问题，必须把代码写正确，如果不正确，也会报该类错误

3，看看自己的环境有没有问题

dify工作流无法识别图片并报错：API request failed with status code 422: {“error“...如何解决？
**My Coding Family**
05-10 1494
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
spark运行报：java.lang.RuntimeException: Error while encoding: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:
Nahshon的博客
04-17 3182
在使用 spark 读取 Hadoop 的 hdfs 上的 txt 文件，进行相关的操作之后，转为 orc 格式，期间报 java.lang.RuntimeException: Error while encoding: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: （......class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, validateexternaltype(...
hadoop离线任务出错：PipeMapRed.waitOutputThreads
u014545085的博客
12-11 460
今天使用hadoop跑一个离线任务失败，通过yarn管理器log查看，出现如下错误： 2019-12-11 06:40:33,242 FATAL [IPC Server handler 6 on 35937] org.apache.hadoop.mapred.TaskAttemptListenerImpl: Task: attempt_1576072784615_0011_m_000001_2 ...
java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1
狼之鸿的博客
07-06 7231
hadoop中运行mapreduce出现PipeMapRed错误排查 在执行mapreduce过程中发现此错误后进行排查，一般都是因为代码出现错误导致的，之前有过几次经验，将错误可能出现的地方列举出来： 1. run.sh检查 run.sh，可能执行过程中mapper_func写成mapper_fun,找不到此方法，也可能执行命令本地没有white_list，偏偏加一句white_list执...
Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 127
weixin_42317370的博客
05-13 1371
最近做机器学习的一个小例子，使用python实现hadoop mapreduce程序：计算一组数据的均值与方差，在跑集群时会报出如上错误： hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.1.3.jar -input /user/* -output /user/mr-output13 -file /python3/Mapper.py -mapper 'Mapper.py' -file /python3/Redu
MapReduce FAILED Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess
Airstudy的博客
08-06 721
MapReduce任务报错 FAILED Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1 在跑MapReduce任务时，遇到过几次这样的错误，现整理已经踩过的坑 大部分情况报这个错的原因是：使用的udf文件脚本本身有问题，避免踩坑的方法也很简单，线下单独跑一边脚本即可 udf脚本没问题，问题出在脚本中需要调用配置文件，但是在MapReduce中未添加该文件名。
java.lang.RuntimeException: Unable to fence NameNode at hadoop1/192.168.43.100:8020
weixin_41877582的博客
11-23 2093
2021-11-23 15:13:08878警告org.apache.hadoop.ha.NodeFencer:围栏方法org.apache.hadoop.ha.SshFenceByTcpPort（null）未成功。 2021-11-23 15:13:08878错误org.apache.hadoop.ha.NodeFencer:无法通过任何配置的方法限制服务。 2021-11-23 15:13:08879警告org.apache.hadoop.ha.ActiveStandbyElector:处理选举获胜的.
Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMe
qq_42826453的博客
01-08 1026
场景： 再运行hive的建库、建表脚本时，出现的错误！！！ Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hadoop/install/hive-0.13.1-cdh5.3.6/lib/hive-common-0.13.1-cdh5.3.6.jar!/hive-log4j.properties Exception in thre...
Caused by: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission
qq_42826453的博客
01-10 1229
出错 Caused by: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=hdfs, access=EXECUTE, inode="/tmp":hadoop:supergroup:drwxrwx--- at org.apache.hado...
Exception in thread “main“ java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: 目录不存在:**********
weixin_43681796的博客
07-28 1960
环境：hadoop2.6.5 问题：调用java程序报错 Exception in thread “main” java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: 目录不存在:/log/20200624 at com.sxt.etl.mr.ald.AnalyserLogDataRunner.main(AnalyserLogDataRunner.java:39) Caused by: java.lang.RuntimeException: 目录不存在
Hadoop Streaming 常见错误（不断更新ing）
热门推荐
deqingguo的专栏
09-20 1万+
1、streaming默认的情况下，mapper和reducer的返回值不是0，被认为异常任务，将被再次执行，默认尝试4次都不是0，整个job都将失败 java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed wi th code 1 at org.apache.hadoop.streamin
Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1
wqqGo的博客
06-04 6172
执行： python /home/hduser/Workspace/Ch5_Py_mrjob_PegasosSVM/mrSVM.py -r hadoop < Workspace/Ch5_Py_mrjob_PegasosSVM/kickStart.txt 报错： No handlers could be found for logger "mrjob.launch&amp
mapreduce-01_java.lang.RuntimeException PipeMapRed.waitOutputThreads() subprocess fai
Welcome to Feng.Chang's Blog
12-03 403
文章目录代码run.shmap.pyred.py本地调试运行集群上跑相关报错终端打印日志解决方法使用格式化输出强制类型转换为 str 代码 run.sh #!/bin/sh HADOOP_CMD="/data/server/hadoop/bin/hadoop" STREAM_JAR_PATH="/data/server/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-s...
Mapreduce运行任务出现Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads()
u013982921的专栏
07-05 1万+
1、最近运行MapReduce任务一直出现下面这个问题，找人帮忙看，最后终于发现问题的点了，原来是自己代码有点问题，一个方法名写错了，导致这个问题困扰了自己很久，下面我就将问题的错误贴出来，错误如下：packageJobJar: [./map.py, /tmp/hadoop-unjar6994337348538798719/] [] /tmp/streamjob533264488913751022...
python - PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1
weixin_30470857的博客
07-25 170
hadoop上执行mapreduce streaming python程序报错， 报错详细信息为 python - PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1 网上搜索后，得知该问题是由于 脚本程序本身问题。 解决办法， 1. 环境变量配置错误 详情见 http://curiousattemptbunn...
【HADOOP】java.lang.Exception: org.apache.hadoop.fs.ChecksumException: Checksum error错误
菜鸟sdut的博客
04-25 2328
问题描述 再一次本地测试mapreduce任务的时候，用到了一些导出的文件，但是这些文件很大我就直接做了删减，导致在使用时爆出java.lang.Exception: org.apache.hadoop.fs.ChecksumException: Checksum error错误 问题原因 因为我修改了文件内容，导致CRC校验文件校验失败。hadoop在使用文件的时候如果文件夹内有CRC文件，就...
SpringBoot远程提交任务到Hadoop集群报错java.lang.ClassNotFoundException: Class zut.edu.mapreduce.DeptMapper not
weixin_45102492的博客
02-26 446
在SpringBoot中编写MapReduce程序，并提交任务到集群，我实在本地调试的，一开始使用的是IntelliJ IDEA 2019.3 x64的右侧的Maven直接package直接打包，结果报错如下： Error: java.lang.RuntimeException: readObject can't find class at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TaggedInputSplit.readClass(TaggedInputSplit.j
486_0003 running in uber mode : false 2025-06-11 18:48:39,482 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2025-06-11 18:48:45,635 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1744881937486_0003_m_000000_0, Status : FAILED Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1 at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:325) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.mapRedFinished(PipeMapRed.java:538) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapper.close(PipeMapper.java:130) at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:61) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRunner.run(PipeMapRunner.java:34) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:465) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:349) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:174) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1729) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:168) 2025-06-11 18:48:46,677 INFO mapreduce.Job: map 50% reduce 0% 2025-06-11 18:48:50,727 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1744881937486_0003_m_000000_1, Status : FAILED Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1 at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:325) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.mapRedFinished(PipeMapRed.java:538) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapper.close(PipeMapper.java:130) at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:61) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRunner.run(PipeMapRunner.java:34) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:465) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:349) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:174) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1729) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:168) 2025-06-11 18:48:52,758 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1744881937486_0003_r_000000_0, Status : FAILED [2025-06-11 18:48:51.419]Container [pid=71601,containerID=container_1744881937486_0003_01_000005] is running 537561600B beyond the 'VIRTUAL' memory limit. Current usage: 166.6 MB of 1 GB physical memory used; 2.6 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. Dump of the process-tree for container_1744881937486_0003_01_000005 : |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE |- 71601 71599 71601 71601 (bash) 0 1 116002816 303 /bin/bash -c /usr/local/jdk1.8.0_391/bin/java -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dhadoop.metrics.log.level=WARN -Xmx820m -Djava.io.tmpdir=/tmp/hadoop-root/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1744881937486_0003/container_1744881937486_0003_01_000005/tmp -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=/root/software/hadoop-3.1.3/logs/userlogs/application_1744881937486_0003/container_1744881937486_0003_01_000005 -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA -Dhadoop.root.logfile=syslog -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.logger=INFO,shuffleCLA -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.logfile=syslog.shuffle -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.log.filesize=0 -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups=0 org.apache.hadoop.mapred.YarnChild 192.168.30.110 37705 attempt_1744881937486_0003_r_000000_0 5 1>/root/software/hadoop-3.1.3/logs/userlogs/application_1744881937486_0003/container_1744881937486_0003_01_000005/stdout 2>/root/software/hadoop-3.1.3/logs/userlogs/application_1744881937486_0003/container_1744881937486_0003_01_000005/stderr |- 71616 71601 71601 71601 (java) 453 87 2676416512 42355 /usr/local/jdk1.8.0_391/bin/java -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dhadoop.metrics.log.level=WARN -Xmx820m -Djava.io.tmpdir=/tmp/hadoop-root/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1744881937486_0003/container_1744881937486_0003_01_000005/tmp -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=/root/software/hadoop-3.1.3/logs/userlogs/application_1744881937486_0003/container_1744881937486_0003_01_000005 -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA -Dhadoop.root.logfile=syslog -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.logger=INFO,shuffleCLA -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.logfile=syslog.shuffle -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.log.filesize=0 -Dyarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups=0 org.apache.hadoop.mapred.YarnChild 192.168.30.110 37705 attempt_1744881937486_0003_r_000000_0 5 [2025-06-11 18:48:51.462]Container killed on request. Exit code is 143 [2025-06-11 18:48:51.478]Container exited with a non-zero exit code 143. 2025-06-11 18:48:54,802 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1744881937486_0003_m_000000_2, Status : FAILED Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1 at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:325) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.mapRedFinished(PipeMapRed.java:538) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapper.close(PipeMapper.java:130) at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:61) at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRunner.run(PipeMapRunner.java:34) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:465) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:349) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:174) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1729) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:168) 2025-06-11 18:49:00,976 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 2025-06-11 18:49:01,992 INFO mapreduce.Job: Job job_1744881937486_0003 failed with state FAILED due to: Task failed task_1744881937486_0003_m_000000 Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 killedMaps:0 killedReduces: 0 2025-06-11 18:49:02,105 INFO mapreduce.Job: Counters: 42 File System Counters FILE: Number of bytes read=0 FILE: Number of bytes written=352125 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=1771275 HDFS: Number of bytes written=0 HDFS: Number of read operations=3 HDFS: Number of large read operations=0 HDFS: Number of write operations=0 Job Counters Failed map tasks=4 Failed reduce tasks=1 Killed reduce tasks=1 Launched map tasks=5 Launched reduce tasks=2 Other local map tasks=3 Data-local map tasks=2 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=18987 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=8718 Total time spent by all map tasks (ms)=18987 Total time spent by all reduce tasks (ms)=8718 Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=18987 Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=8718 Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=19442688 Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=8927232 Map-Reduce Framework Map input records=10009 Map output records=10009 Map output bytes=110099 Map output materialized bytes=130123 Input split bytes=92 Combine input records=0 Spilled Records=10009 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=0 GC time elapsed (ms)=121 CPU time spent (ms)=1250 Physical memory (bytes) snapshot=268398592 Virtual memory (bytes) snapshot=2787106816 Total committed heap usage (bytes)=249036800 Peak Map Physical memory (bytes)=268398592 Peak Map Virtual memory (bytes)=2787106816 File Input Format Counters Bytes Read=1771183 2025-06-11 18:49:02,105 ERROR streaming.StreamJob: Job not successful! Streaming Command Failed! [root@master ~]#
最新发布
06-12
<think>嗯，用户遇到了一个相当典型的HadoopStreaming错误："PipeMapRed.waitOutputThreads():subprocessfailedwithcode1"伴随虚拟内存限制问题。这个问题在运维Hadoop集群时很常见，但需要多角度排查。用户提供的引用信息很有价值。引用[3]提到了两个关键点：脚本本身的缺陷和缺少依赖文件，这正是大多数code1错误的根源。而引用[4]的127错误通常说明系统找不到解释器，暗示环境问题。虚拟内存超限则需要调整资源配置。用户可能是个数据工程师或Hadoop运维人员，正在紧急处理生产环境故障。ta的语气透露出焦急（"就tm一直报错"这种表述），需要快速可行的解决方案。考虑到集群环境的复杂性，应该给出梯度化的排查步骤：先解决迫切的代码错误，再处理资源问题。注意到用户展示了具体的streaming命令，其中映射器/归约器使用Python编写。这提示三点排查方向：Python环境兼容性（比如系统python2/python3混乱）、脚本本身能否独立运行、以及关键的权限问题（执行位是否开启）。对于虚拟机限制，需要区分两种情况：如果是开发测试环境，可以放宽限制；如果是生产环境，则需要真正优化资源使用。用户可能没意识到，Hadoop默认会保留一部分虚拟内存作为缓冲，实际需求比报错提示的值低10-15%。特别要注意引用[3]中提到的隐藏陷阱：即使Python脚本能单独运行，在集群环境下可能因为缺少依赖文件崩溃。这要求用户必须用"-file"显式声明所有依赖，包括配置文件、数据字典等。想到一个经典案例：某项目因为忘记打包30KB的邮编对照表导致整个作业失败。最后建议的解决方案按优先级排序：先确认脚本可执行权限（最易修复），再验证脚本健壮性（通过本地管道测试），最后调整内存参数。如果用户后续反馈某个步骤卡住，可能需要深入查看stderr日志——不过用户没提供日志路径提示，暂时不必展开。</think> 以下针对Hadoop MapReduce任务中出现的 `PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1` 错误及虚拟内存超限问题，结合引用资料提供系统性解决方案： --- ### **一、错误原因分析** 1. **`code 1` 错误根源** - 映射器/归约器脚本（Python等）自身存在运行时错误（引用[3]） - 缺少依赖文件（配置文件、数据文件等未通过 `-file` 提交）（引用[3][4]） - 脚本执行权限缺失（`Permission Denied`） 2. **`code 127` 错误说明** - 系统未找到解释器（如未在脚本头声明 `#!/usr/bin/env python3`） - 依赖环境变量未正确配置（引用[4]） 3. **虚拟内存超限** - JVM堆内存或容器内存分配不足（常见于大数据量任务） - YARN内存参数配置不合理 --- ### **二、分步解决方案** #### ▶ **1. 修复脚本级问题（解决`code 1`）** - **脚本本地验证** 在提交前执行测试（引用[2][3]）： ```bash cat input.txt | python mapper.py | sort | python reducer.py > output.txt ``` 确保输出无报错后再提交集群。 - **显式声明依赖文件** 在Streaming命令中添加所有依赖： ```bash hadoop jar hadoop-streaming.jar \ -input /input \ -output /output \ -mapper "mapper.py" \ -reducer "reducer.py" \ -file mapper.py \ -file reducer.py \ -file config.ini # 添加配置文件（引用[3]） ``` - **添加执行权限** 在脚本头部添加权限声明并确保可执行： ```bash # mapper.py首行声明 #!/usr/bin/env python3 chmod +x mapper.py reducer.py # 赋予执行权限 ``` #### ▶ **2. 配置YARN内存参数（解决虚拟内存超限）** 在提交命令中增加内存限制调整参数（引用[4]）： ```bash -D mapreduce.map.memory.mb=2048 \ # 容器内存上限（MB） -D mapreduce.map.java.opts=-Xmx1536m \ # JVM堆内存（建议设为容器的70-80%） -D yarn.nodemanager.vmem-check-enabled=false \ # 临时关闭虚拟内存检查（生产环境慎用） ``` > **参数调优建议**： > - 当虚拟内存超限时，优先尝试增大 `mapreduce.map.memory.mb` > - 若仍不足，按比例调整 `mapreduce.map.java.opts`（不超过容器内存的80%） > - 测试环境可临时关闭虚拟内存检查（`vmem-check-enabled=false`），但生产环境应实际优化资源使用 #### ▶ **3. 关键环境检查** - **解释器路径确认** 脚本首行声明明确解释器（避免`code 127`）： ```python #!/usr/bin/env python3 # 根据实际环境选择python/python3 ``` - **日志分析定位问题** 在集群上查看失败任务的stderr日志： ```bash yarn logs -applicationId <Your_Application_ID> | grep -A 20 "Caused by" ``` 重点检查Python脚本抛出的具体错误（如导入模块失败、文件不存在等） --- ### **三、典型场景解决方案** | **场景** | **解决方案** | |--------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | 脚本本地正常，集群失败 | 检查环境变量差异，确保依赖模块已在集群所有节点安装 | | 缺少配置文件 | 通过 `-file config.ini` 显式提交 | | 任务频繁OOM（内存溢出） | 增加内存参数并优化代码（如减少中间变量数量、分批读取数据） | | Python第三方模块缺失 | 使用`venv`打包虚拟环境，或集群全局安装所需模块 | > **重要提示**：若需调用外部程序（如C++二进制文件），需确保其在所有计算节点兼容且具有可执行权限（引用[3][4]） --- ### **相关优化问题** 1. 如何对Hadoop Streaming任务进行性能调优？ 2. Hadoop YARN内存管理机制是怎样的？如何避免资源分配冲突？ 3. Python脚本在Hadoop集群运行时，依赖库的管理最佳实践是什么？ > 参考资料： > [^1]: Hadoop Streaming提交命令及code 127错误示例 > [^2]: MapReduce本地调试与集群差异分析 > [^3]: UDF脚本依赖文件缺失导致code 1错误 > [^4]: YARN内存参数配置与解释器路径声明 > [^5]: RHadoop环境下的类似错误处理经验
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值