Unable to initialize any output collector/无法初始化任何输出收集器

本文详细分析了MapReduce作业中遇到的常见错误之一——'无法初始化任何输出收集器'的问题,并提供了针对性的解决策略。通过调整mapreduce.task.io.sort.mb内存值至合理范围,避免了作业因内存限制而失败。

Map Reduce job failed with “Unable to initialize any output collector”

问题:

2015-04-24 11:41:41,861 WARN [main] org.apache.hadoop.mapred.YarnChild: Exception running child : java.io.IOException: Unable to initialize any output collector
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.createSortingCollector(MapTask.java:412)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:439)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:343)

原因:
“无法初始化任何输出收集器”表示工作未能启动容器,可以有多个相同的原因。然而,一个必须检查容器日志在hdfs识别导致错误。在这个特定的实例,mapreduce.task.io.sort.mb内存值输入大于2047 mb,但是它允许的最大值是2047 mb,因此任何高于其导致工作失败标记为无效。

解决方案:
设置mapreduce.task.io.sort.mb < 2048 mb
mapred-site.xml

        <property>
                <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
                <value>1024</value>
        </property>

注:如果是在客户端远程提交Job,则客户端的mapred-site.xml配置文件也需要设置mapreduce.task.io.sort.mb

引用帮助stackoverflow:http://stackoverflow.com/questions/26926571/cdh5-2-mr-unable-to-initialize-any-output-collector?answertab=oldest#tab-top

<think> 问题:Py_Initialize未定义标识符错误的原因和解决方法 分析:这个错误通常发生在C++代码中调用Python C API时,可能的原因是编译器无法找到Python.h头文件或链接器无法找到Python库。 回答结构: 1. 解释常见原因 2. 提供解决方法(包括编译命令的调整) 3. 给出示例代码和编译命令 4. 注意事项 注意:按照规则,最后必须输出3-5个相关问题,以“§§相关问题§§”开头,且不能换行分散。 </think>### Py_Initialize() 报错"未定义标识符"的原因及解决方法 #### 核心原因分析: 1. **头文件未包含** - 缺少 `#include <Python.h>` 声明 - Python.h 路径未包含在编译器的搜索路径中 2. **链接库缺失** - 未链接 Python 开发库(如 `python3.8`) - 库文件路径未正确配置 3. **环境变量错误** - Python 安装路径未加入系统 PATH - 编译器无法定位 Python 开发文件 4. **版本不匹配** - 使用的 Python 头文件与运行时库版本不一致 - 32位/64位架构冲突 --- ### 完整解决方案: #### 步骤1:确保正确包含头文件 ```cpp // 必须包含 Python.h 且放在最前面 #include <Python.h> int main() { Py_Initialize(); // 现在应能正常识别 // ... 其他代码 } ``` #### 步骤2:配置编译器设置 **Windows (Visual Studio):** 1. 项目属性 → C/C++ → 附加包含目录 → 添加: ``` C:\Python38\include ``` 2. 链接器 → 附加库目录 → 添加: ``` C:\Python38\libs ``` 3. 链接器 → 输入 → 附加依赖项 → 添加: ``` python38.lib ``` **Linux/macOS (g++):** ```bash # 查找Python包含路径 python3-config --includes # 输出示例:-I/usr/include/python3.8 # 查找库路径 python3-config --ldflags # 输出示例:-L/usr/lib/python3.8 -lpython3.8 # 完整编译命令 g++ your_program.cpp -o output \ -I/usr/include/python3.8 \ -L/usr/lib/python3.8 \ -lpython3.8 ``` #### 步骤3:验证Python开发环境 ```bash # 检查Python.h是否存在 find /usr -name Python.h 2>/dev/null # 安装开发包(Ubuntu示例) sudo apt-get install python3-dev # 安装开发包(CentOS示例) sudo yum install python3-devel ``` #### 步骤4:处理常见错误场景 **场景1:多版本Python冲突** ```bash # 明确指定版本 g++ program.cpp -I/usr/include/python3.9 -lpython3.9 ``` **场景2:虚拟环境问题** ```bash # 激活虚拟环境后获取路径 source myenv/bin/activate g++ program.cpp -I$(python -c "import sysconfig; print(sysconfig.get_path('include'))") \ -L$(python -c "import sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))") \ -l$(python -c "import sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBRARY')[3:-2])") ``` **场景3:CMake 配置示例** ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(PythonEmbed) find_package(Python REQUIRED COMPONENTS Development) add_executable(embed_program main.cpp) target_include_directories(embed_program PRIVATE ${Python_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries(embed_program PRIVATE ${Python_LIBRARIES}) ``` #### 替代方案:使用pybind11(推荐) ```cpp #include <pybind11/embed.h> namespace py = pybind11; int main() { py::scoped_interpreter guard{}; // 自动处理初始化 // 无需手动调用Py_Initialize } ``` 编译命令(更简洁): ```bash g++ -std=c++11 program.cpp -I/path/to/pybind11/include `python3-config --includes --ldflags` ```
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