hadoop DN不能启动,报错：DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation

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解决Hadoop集群中DataNode数据传输错误问题，通过修改vihdfs-site.xml配置文件，将DataNode最大传输线程数设置为8192，确保数据传输效率和稳定性。 
ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: hadoop-yarn.cloudyhadoop.com:50010:DataXceiver error processing READ_BLOCK operation  src: /192.168.1.104:52441 dst: /192.168.1.20:50010

修改数据传输线程个数
vi hdfs-site.xml
添加：
<property>   
    <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name>   
    <value>8192</value>   
    <description>   
        Specifies the maximum number of threads to use for transferring data  
        in and out of the DN.   
    </description>  
</property>  
复制到其它节点，并重启datanode。
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DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation src: /x.x.x.x:50373 dest: /x.x.x.x:50010
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报错信息以及截图如下： calculation112.aggrx:50010:DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation src: /10.1.1.116:36274 dst: /10.1.1.112:50010 java.io.IOException: Premature EOF from inputStream at org.apache.hadoop.io.IOUtils.readFully(IOUtils.java:203)
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因为datanode并没有处理空内容的逻辑,发生这种情况时，DataNode会遇到意外的EOF，并记录完整的栈跟踪。DataNode 日志出现以下异常“ DataXceiver error processing unknown operation src: /127.0.0.1:xx dst: /127.0.0.1:50010”这个可以忽略，服务是正常的，或者使用 https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-9572里的patch。
slave25：9866：DataXceiver错误处理WRITE_BLOCK操作src：/133.0.7.46:34532 dst：/133.0.7.25:9866
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最新发布
09-17
<think> 我们正在解决Hadoop HDFS DataNode出现"WRITE_BLOCK操作错误"及块传输异常的问题。根据引用[3]和[4]，这个错误通常与DataNode的传输线程数限制有关。解决方法包括调整配置参数和检查系统资源。 引用[2]和[3]指出，在Hadoop 1.x中，参数`dfs.datanode.max.xcievers`（在后续版本中更名为`dfs.datanode.max.transfer.threads`）用于控制DataNode同时处理数据传输的线程数。默认值可能不足以应对高并发写入场景，导致出现`DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation`错误。 解决方案如下： 1. **修改`hdfs-site.xml`配置文件**：增加传输线程数上限。 在`hdfs-site.xml`中添加或修改以下属性： ```xml <property> <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name> <value>8192</value> <!-- 根据集群负载调整，默认值通常较小 --> </property> ``` 修改后需重启DataNode服务使配置生效[^3]。 2. **检查系统资源**： - **文件描述符限制**：使用`ulimit -n`检查并增加系统文件描述符限制（建议至少65535）。 - **网络带宽**：确保网络带宽满足数据传输需求，避免因网络拥堵导致超时。 - **磁盘空间**：使用`df -h`确认DataNode存储目录有足够空间。 3. **验证配置生效**： 重启DataNode后，通过日志或Web UI（端口50075）确认新配置已加载。若仍出现错误，可尝试进一步增加线程数上限（如16384）或结合集群规模调整。 4. **高级调优**（可选）： - 调整`dfs.datanode.handler.count`（控制RPC服务线程数，默认10）以提升并发处理能力。 - 监控DataNode的JVM内存使用，避免因GC暂停导致传输超时。 引用[1]中HDFS读写流程说明，WRITE_BLOCK操作涉及客户端、NameNode和多个DataNode的协作。若传输中断，还需排查： - 网络稳定性（如丢包、延迟） - 防火墙或安全组策略是否阻断数据传输端口（默认50010） 配置修改后，建议使用`hadoop fs -put`命令测试大文件上传，观察错误是否复现。 §§相关问题§§ 1. 如何监控HDFS DataNode的传输线程使用情况？ 2. Hadoop集群出现磁盘空间不足错误时应如何扩展存储？ 3. 如何调整DataNode的JVM内存参数以避免GC影响？ </think> ### Hadoop HDFS DataNode WRITE_BLOCK操作错误解决方案 此错误通常由DataNode传输线程不足或配置不合理引起，以下是系统级解决方法及优化策略： --- #### 一、核心配置调整 1. **增加传输线程数** 修改`hdfs-site.xml`文件，提升数据传输线程上限（参考引用[2][3]）： ```xml <property> <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name> <value>8192</value> <!-- 默认值通常为4096，需根据集群规模加倍 --> <description>最大数据传输线程数</description> </property> ``` > **数学关系**：线程数需求 $\propto$ (集群规模 $\times$ 并行写入作业数)[^3] 2. **优化RPC处理能力** 提升DataNode的RPC服务线程数： ```xml <property> <name>dfs.datanode.handler.count</name> <value>20</value> <!-- 默认10，建议翻倍 --> </property> ``` --- #### 二、系统资源排查 | **检测项** | **检查命令** | **阈值要求** | |------------------|-------------------|-----------------------------| | **文件描述符** | `ulimit -n` | $\geq 65535$[^4] | | **网络连接** | `netstat -an \| grep ESTAB` | 避免TIME_WAIT堆积 | | **磁盘IO** | `iostat -dx 1` | $\text{util} < 90\%$ | | **内存使用** | `free -m` | $\text{free\_mem} > 30\%$ | --- #### 三、分布式协作优化 ```mermaid graph LR A[客户端] -->|WRITE_BLOCK请求| B[NameNode] B -->|返回DataNode列表| A A -->|数据传输| C[DataNode1] A -->|数据传输| D[DataNode2] C -->|管道复制| D D -->|ACK反馈| A ``` 1. **机架感知配置** 确保`topology.script.file.name`正确配置，减少跨机架传输延迟： ```xml <property> <name>net.topology.script.file.name</name> <value>/etc/hadoop/conf/topology.sh</value> </property> ``` 2. **传输超时调整** 避免网络波动导致超时失败： ```xml <property> <name>dfs.datanode.socket.write.timeout</name> <value>86400000</value> <!-- 默认8分钟，延长至24小时 --> </property> ``` --- #### 四、错误诊断流程 1. **日志定位** ```bash grep -C 10 "WRITE_BLOCK" /var/log/hadoop/hdfs/*datanode*.log ``` 关键错误模式： - `DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation`[^3] - `Timeout waiting for block transmission` 2. **堆栈分析** 若日志含Java堆栈： ```bash grep "Exception in thread" *.log | awk -F':' '{print $1}' | sort | uniq -c ``` ---
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