<think>好的，我现在要解决用户遇到的Hadoop作业失败问题，具体是
Application因为AM
Container退出导致失败，
exitCode为
1。首先，我需要理解这个问题的可能原因，并逐步排查。
用户提供的错误信息中提到了两个引用。引用[
1]是关于Spark读取HBase映射到Hive外部表时的类找不到错误，可能与依赖包版本冲突有关。引用[2]则是ClassNotFoundException，说明在提交作业时，Hadoop集群找不到对应的Mapper类，可能是因为打包时没有正确包含依赖或路径问题。虽然这些引用不完全直接关联当前问题，但可能提供一些线索。
首先，
exitCode 1通常表示应用程序主容器（AM
Container）遇到了某种错误导致非正常退出。可能的原因包括：
1. **依赖问题**：应用程序的JAR包缺少必要的依赖类，比如用户代码中的Mapper、Reducer类，或者第三方库。比如引用[2]中的ClassNotFoundException，说明类没有被正确打包或加载。需要检查JAR包是否包含所有需要的类，并确认依赖路径是否正确。
2
. **资源不足**：AM
Container的内存或CPU资源不足，导致容器被YARN杀死。需要检查YARN的资源配置，如yarn
-site
.xml中的yarn
.nodemanager
.resource
.memory
-mb和yarn
.scheduler
.maximum
-allocation
-mb，以及应用程序申请的资源是否合理。
3
. **配置错误**：例如yarn
-site
.xml或mapred
-site
.xml中的配置有误。比如引用[3]中用户可能在编辑yarn
-site
.xml时格式错误，比如多余的闭合标签或配置项错误，这可能导致YARN服务启动异常，从而影响作业执行。
4
. **日志分析**：查看应用程序的日志，特别是AM
Container的日志，通常会直接指出错误原因。用户可以通过yarn logs
-applicationId <
application_id>命令获取详细日志。
接下来，我需要整理解决步骤：
1. **检查应用程序日志**：这是最直接的方式。用户应使用yarn logs命令查看详细错误信息，定位具体异常。
2
. **验证JAR包完整性**：确认打包时包含所有依赖，尤其是用户自定义的Mapper、Reducer类。引用[2]中提到将JAR上传到特定目录，可能需要检查类路径是否正确，是否被所有节点访问到。
3
. **检查资源配置**：确认YARN的资源配置是否足够，特别是AM
Container的内存设置（yarn
.app
.mapreduce
.am
.resource
.mb），如果设置过低，可以适当增加。
4
. **检查配置文件语法**：如引用[3]中的yarn
-site
.xml可能存在格式错误，需要检查XML文件的结构是否正确，配置项是否拼写正确，比如是否有重复的闭合标签或未闭合的标签。
5
. **依赖冲突**：如果存在多个版本的Hadoop或Hive依赖，可能导致类找不到或方法不存在的错误，如引用[
1]中的NoSuchMethodError。需要确保所有节点的依赖版本一致，排除冲突的JAR包。
在整理这些步骤时，需要确保用户能够逐步排查，并提供具体的命令和配置示例。例如，如何查看日志，如何调整资源配置，如何检查JAR包内容等。同时，提醒用户注意配置文件的正确性，避免因格式问题导致服务异常。</think>### Hadoop YARN
Application失败解决方案（
exitCode 1）
当Hadoop作业因**AM
Container退出**导致失败（
exitCode 1）时，可按照以下步骤排查：
---
#### 一、查看应用程序日志
通过YARN日志定位具体错误：
```bash
yarn logs
-applicationId <
application_id>
```
重点关注以下字段：
- **
Exit Status
Code**（退出码）
- **Exception/Error Stack Trace**（异常堆栈）
- **资源使用情况**（是否触发OOM）
---
#### 二、验证JAR包完整性
1. **检查类路径**
确保JAR包包含所有自定义类（Mapper/Reducer），使用以下命令验证：
```bash
jar tf your_job
.jar
```
若未包含必要类文件，需重新打包（使用`mvn package`或`gradle build`）。
2
. **依赖冲突排查**
若日志出现`ClassNotFoundException`或`NoSuchMethodError`（如引用[
1][^
1]和引用[2][^2]）：
- 检查Hadoop集群与作业依赖的库版本是否一致（如Hive、HBase、Guava等）。
- 使用`hadoop classpath`命令确认集群类路径，确保无重复依赖。
---
#### 三、调整资源配置
修改`yarn
-site
.xml`和`mapred
-site
.xml`，增加AM
Container资源：
```xml
<!
-- yarn
-site
.xml
-->
<property>
<name>yarn
.app
.mapreduce
.am
.resource
.mb</name>
<value>2048</value> <!
-- 默认
1024，根据需求调整
-->
</property>
<property>
<name>yarn
.app
.mapreduce
.am
.command
-opts</name>
<value>
-Xmx
1536m</value> <!
-- JVM堆内存
-->
</property>
```
---
#### 四、检查配置文件语法
1. **验证XML格式**
如引用[3][^3]中`yarn
-site
.xml`可能存在语法错误，使用以下命令检查：
```bash
xmllint
--format yarn
-site
.xml
```
修复多余的闭合标签（如`</configuration>>`）或缺失的配置项。
2
. **确认关键配置项**
确保以下配置正确：
```xml
<property>
<name>yarn
.nodemanager
.aux
-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
```
---
#### 五、其他常见原因
1. **权限问题**
检查HDFS目录权限：
```bash
hdfs dfs
-ls /user/<username>
```
确保作业提交用户对相关目录有读写权限。
2
. **网络/磁盘空间不足**
通过`df
-h`和`yarn node
-list`检查集群节点状态。
---
### 相关问题
1. 如何分析YARN作业的GC日志？
2
. Hadoop集群出现`ClassNotFoundException`的通用解决方法？
3
. YARN资源管理的最佳实践有哪些？
: Spark读取HBase映射到Hive外部表时的依赖冲突问题。
: 作业JAR包未正确包含自定义类导致运行失败。
[^3]: YARN配置文件语法错误导致服务异常。
在使用Spark on YARN提交任务时遇到错误，提示'Container exited with a non-zero exit code 1'。通过检查YARN日志和stderr文件，发现问题是由于打包的jar中缺少依赖。解决方案是使用sbt-assembly插件将所有依赖打包到fat JAR中，更新`build.sbt`配置，然后重新打包并提交任务。
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