Hadoop 之WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform...

本文详细解析了Hadoop集群在使用hdfs命令时出现的Native Library加载警告问题,分析了警告的原因并非源于32位与64位的不兼容,而是glibc版本过低。提供了三种解决方案,包括更新glibc版本、修改log4j日志级别以及调整Hadoop环境变量。

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注:升级glib库解决问题请参加链接:https://blog.youkuaiyun.com/l1028386804/article/details/88420473

问题描述

配置完Hadoop集群并启动成功,但是在使用hdfs命令查看hdfs文件系统数据的时候出现如下警告信息:

WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

分析问题原因

百度了下,很多人回答这是hadoop的预编译包是32bit的,运行在64bit上就会有问题。但是这个答案大多数时候都是错的。

如何验证64bit还是32bit?

cd ${hadoop_home}/lib/native
# 用ldd命令查看依赖库
ldd libhadoop.so.1.0.0

输出信息如下:
在这里插入图片描述
可以看到依赖的都是/lib64/的动态库,所以不是64位/32位问题。但是看到报错,GLIBC_2.14找不到,现在检查系统的glibc库, ldd --version即可检查。
输入命令:

ldd --version

输出如下信息:
在这里插入图片描述
原来系统预装的glibc库是2.12版本,而hadoop期望是2.14版本,所以打印警告信息。

解决方案

方案一

重新编译glibc.2.14版本,安装后专门给hadoop使用,这个有点麻烦。
参考:https://blog.youkuaiyun.com/l1028386804/article/details/88420473

方案二(推荐)

直接在log4j日志中去除告警信息。
${hadoop_home}/etc/hadoop/log4j.properties文件末尾中添加:

log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=ERROR

方案三

${hadoop_home}/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件加一条如下命令:

export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR"

然后source一下。

### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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