启动yarn调度执行MapReduce任务报错

最新推荐文章于 2024-11-01 10:51:08 发布
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Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessError: class org.apache.hadoop.hdfs.web.HftpFileSystem cannot access its superinterface org.apache.hadoop.hdfs.web.TokenAspect$TokenManagementDelegator
 

网上查阅得知删除hadoop-hdfs-*.jar的jar包即可（是你需要执行的jar包内）

大数据Hadoop入门——HDFS、Yarn、MapReduce
weixin_44090845的博客
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报错 Exception in thread “main“ java.lang.IllegalAccessError
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版本不兼容导致的部分模块信息未导入
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11-22 3238
运行Java的jar时出现Exception in thread “main” java.lang.IllegalAccessException 错误： Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessException: Class org.springframework.boot.loader.MainMethodRunner can not...
Hadoop CDH4.5 MapReduce YARN部署
weixin_33786077的博客
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
mapreduce job提交到yarn分析
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mapreduce job提交到yarn分析 相关类 Configuration 配置job，如果不配置则使用默认配置。 Job 封装了一个job运行的信息。 Cluster 代表本地连接ResourceManager和文件系统的一个对象；内部封装了JobRunner和运行时的文件系统信息；如果是本地模式则JobRunner为localJobRunner，和本地文件系统，集群模式为YarnRunner和hdfs。 ClientProtocolProvider 用于生成JobRunner；如果是本地模式则Cl
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MapReduce任务卡在Running Job状态的多种解决方法
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03-21 1782
本篇文章主要介绍一下 hadoop2.X 的启动的相关配置和启动过程常见错误的解决办法，废话不多少，下面开始按照官网的描述步骤开始介绍。 1.在opt目录下建立两个目录，分别为 modules,software ,建立这两个目录的目的是为了方便管理软件的安装和卸载 2.安装jdk ,由于本文中搭建的是hadoop2.X的环境，其中使用YARN，所以对jdk的版本有要求，最低为1
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Spark2.4读取HDFS失败
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05-28 2133
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hive中将 MapReduce 作业调度到本地机器上运行后报错
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### 解决Hive MapReduce本地执行错误的方法 当遇到Hive中的MapReduce作业在本地机器上运行时报错的情况时，可以考虑以下几个方面来排查和解决问题： #### 1. **检查MySQL版本** 如果使用的MySQL版本较旧，则可能会导致Hive元存储出现问题。这通常表现为异常抛出[^2]。建议升级到支持的最新稳定版MySQL，并重新配置hive-site.xml文件。 #### 2. **验证环境变量设置** 确保`JAVA_HOME`, `HADOOP_HOME`, 和其他必要的环境变量已正确定义并指向正确的安装路径。这些变量对于启动Hive CLI以及执行MapReduce任务至关重要[^1]。 #### 3. **调整Hive配置参数** 有时，默认配置可能不适合特定的工作负载或硬件条件。可以通过修改如下几个关键属性来进行优化： - 设置`mapreduce.framework.name=yarn`以启用YARN作为资源管理器； - 如果坚持要在单机模式下测试，确认设置了`hive.exec.mode.local.auto=true`允许自动切换至本地模式处理小型查询。 #### 4. **日志分析** 深入查看具体的错误消息及其堆栈跟踪信息可以帮助定位根本原因。例如，“java.sql.SQLException”提示数据库连接存在问题；而“ClassNotFoundException”则表明缺少某些依赖库文件。 以下是用于调试的一个简单Shell脚本例子，它会打印当前用户的环境设定以便进一步诊断： ```bash #!/bin/bash echo "Current Environment Variables:" printenv | grep -E 'PATH|HOME' ``` 另外提供一段Python代码片段展示如何通过PyHive接口访问Hive表数据，供参考学习之用： ```python from pyhive import hive conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='your_username') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM your_table LIMIT 10') for result in cursor.fetchall(): print(result) ```
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