hadoop集群搭建的常见错误

本文详细介绍了Hadoop安装过程中的常见错误及其解决方法,包括初始化错误、数据节点启动失败、Java作业运行正常但Streaming作业无法运行等问题,并提供了针对性的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

安装hadoop常见错误整理:
(这里会不断地添加,也希望大家多提一些错误一起解决)

1.Hadoop初始化错误INFO org.apache.hadoop.ipc.Client: Retryingconnect to server: uec-fe/16.157.63.10:9000. Already tried 0 time(s).

这种情况对数出现在启动namenode时成功,但是运行job时就会一直连接。

通过查看TaskTracker日志可以看到不停地Retryingconnect,但是一直连不上,有如下解决办法:

A:在启动hadoop前没有格式化namenode,需要再每次启动前格式化namenode

bin/hadoop namenode –format

B:如果格式化后还存在相同的问题:需要先停掉hadoop,hadoop默认配置把一些文件放到/tmp 下,我们需要删除所有机器上的/tmp/hadoop-roor/(你的用户名)的文件,然后重新格式化后,启动服务。

C:也可以自定义tmp文件的位置,编辑conf/core-site.xml文件

<property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/var/log/hadoop/tmp</value> <description>Abase for other temporary directories</description> </property>

关闭hadoop,格式化namenode之后启动hadoop

D:还有种可能是由于/etc/hosts没有编辑造成的,更改后重启

2. Your DataNodes won't start, and you seesomething like this in logs/*datanode*:

解决办法:

bin/stop-all.sh rm–fr /tmp/hadoop-用户名 bin/hadoopnamenode -format bin/start-all.sh

3. You can run Hadoop jobs written in Java(like the grep example), but your HadoopStreaming jobs (such as the Pythonexample that fetches web page titles) won't work.

原因:再用streaming工具是可能给定的mapper文件或reducer文件的相对路径,可以尝试一下方法

bin/hadoop jarcontrib/hadoop-0.15.2-streaming.jar \ -mapper /root/hadoop-0.20.2/mapper.py \ -reducer /root/hadoop-0.20.2/reducer.py \ -input intput/1.txt \ -output output

4.INFO hdfs.DFSClient: Exception increateBlockOutputStream java.io.IOException:Bad connect ack with firstBadLink192.168.30.149:50010

原因:可能有节点的防火墙开着,尝试关闭防火墙

/etc/init.d/iptables stop ###关闭防火墙

重启hadoop

5. org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException:Cannot delete ..., Name node is in safe mode

原因:hadoop的安全模式开启了,在分布式文件系统启动的时候,开始的时候会有安全模式,当分布式文件系统处于安全模式的情况下,文件系统中的内容不允许修改也不允许删除,直到安全模式结束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性,同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可以进入安全模式。在实践过程中,系统启动的时候去修改和删除文件也会有安全模式不允许修改的出错提示,只需要等待一会儿即可

bin/hadoopdfsadmin-safemodeleave

6. File/home/hadoop/tmp/mapred/system/jobtracker.info could only be replicated to 0nodes, instead of 1最常见的错误!!我是这样,

原因:当hadoop刚刚start-all时,datanode和namenode还没有进行连接,这个时候如果执行上传文件命令,会导致此命令,稍等一会问题就会解决,如果问题得不到解决,删除tmp/hadoop-你的用户名 文件重新格式化后启动。

7. ERRORorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.net.UnknownHostException:hadoop149: hadoop149 atjava.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1426)。

原因:可能防火墙原因(关闭防火墙:/etc/init.d/iptables stop),也有可能是/etc/hosts文件没有添加相关信息 例如添加:192.168.30.149 hadoop149

### Hadoop集群搭建过程中的常见问题及解决方案 #### 1. **集群ID不匹配** 当重新初始化HDFS时,可能会生成新的集群ID,这可能导致DataNode无法启动。这是因为DataNode仍使用旧的集群ID,而NameNode已切换至新ID。 解决方法有两种: - 方法一:保留现有数据,在`~/dfs/name/current/VERSION`中找到NameNode的ClusterID,并将其覆盖到所有DataNode节点上的`~/dfs/data/current/VERSION`文件中的ClusterID[^1]。 - 方法二:彻底清理并重新格式化HDFS。具体操作包括停止整个集群、删除存储HDFS数据块的目录(如`hadoop/tmp/`)、清除日志文件夹(如`logs`),最后执行`hadoop namenode -format`命令完成格式化[^4]。 --- #### 2. **SSH免密登录失败** 如果在配置SSH免密登录时遇到`Permission denied (publickey)`错误,则可能是公钥未正确导入目标主机或权限设置不当所致。 解决措施如下: - 确认`.ssh/id_rsa.pub`已被追加到远程服务器的`.ssh/authorized_keys`文件中。 - 检查`.ssh`及其内部文件的权限是否满足要求,通常应为`chmod 700 ~/.ssh && chmod 600 ~/.ssh/*`[^4]。 --- #### 3. **YARN服务未能正常启动** 有时即使HDFS成功运行,YARN可能因某些配置缺失而导致其ResourceManager或NodeManager不可用。 针对此情况可采取以下步骤调整配置文件`mapred-site.xml`以及引入必要的环境变量定义[^5]: ```xml <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/path/to/hadoop</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/path/to/hadoop</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/path/to/hadoop</value> </property> ``` --- #### 4. **HDFS元数据丢失或损坏** 假如尝试访问HDFS资源时报错提示找不到指定路径或者显示为空白列表,很可能是由于之前的操作误删了重要的元数据记录。 恢复手段之一便是依据备份机制还原这些关键信息;如果没有事先做好准备的话,则需按照前述提到的方法重置整个分布式文件系统结构[^3]。 --- #### 5. **端口冲突引发的服务异常** 部分情况下,默认使用的RPC通信端口号被其他程序占用也会干扰到Hadoop各组件之间的交互协作效率低下甚至完全中断联系。 对此类现象可通过编辑相应XML配置文档更改默认监听地址与端口编号来规避潜在风险。例如对于Namenode而言可以在core-site.xml里设定自定义值: ```xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://your-host-name:9000</value> </property> </configuration> ``` 同时也要记得同步更新slaves清单内的成员机器所对应的连接参数以保持一致性[^3]。 --- ### 结论 以上列举了几种典型的Hadoop集群部署期间可能出现的技术难题连同它们各自的应对策略供参考学习之用。实际操作当中还需结合具体情况灵活运用各种工具和技术加以改进优化从而构建更加稳定高效的生产级大数据平台架构体系。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值