hadoop中mapreduce提交作业到集群运行报错ClassNotFoundException

本文详细解析了Hadoop WordCount任务中的常见错误——未设置job jar文件,提供了具体的解决方法,并附上了官方demo中WordCount类的完整代码,帮助读者理解如何正确配置Hadoop任务。

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

错误信息:

解决方法:

在代码中添加:

job.setJarByClass(MyWordCount.class);

如果未指定,打印信息中会提示:

 No job jar file set.  User classes may not be found. See Job or Job#setJar(String).

这里贴上官方demo中WordCount类的反编译代码:

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.io.PrintStream;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount
{
  public static void main(String[] args)
    throws Exception
  {
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length < 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i)
      FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));

    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[(otherArgs.length - 1)]));

    System.exit(1);
  }

  public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>
  {
    private IntWritable result;

    public IntSumReducer()
    {
      this.result = new IntWritable();
    }

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException
    {
      int sum = 0;
      for (Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); ) { IntWritable val = (IntWritable)i$.next();
        sum += val.get();
      }
      this.result.set(sum);
      context.write(key, this.result);
    }
  }

  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>
  {
    private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word;

    public TokenizerMapper()
    {
      this.word = new Text();
    }

    public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        this.word.set(itr.nextToken());
        context.write(this.word, one);
      }
    }
  }
}

 

<think>嗯,我现在需要帮助用户解决在Windows下使用Eclipse连接Linux的Hadoop集群运行MapReduce程序时的各种报错问题。根据用户提供的引用内容,我需要整理这些错误和对应的解决方案。 首先,用户提到了五个引用来源,其中引用[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都涉及到不同的错误和解决方法。我需要逐一分析每个引用中的错误,并提取关键信息。 引用[1]中的错误是AccessControlException,这可能与HDFS的权限有关。解决方案可能需要关闭权限检查或者在Hadoop配置中设置权限。引用[2]提到了几种错误,比如错误一可能是类找不到,需要添加Hadoopjar包。引用[3]指出Windows权限检查的问题,需要修改Hadoop源码中的类。引用[4]和[5]则涉及到环境变量配置和用户权限设置,比如修改Windows主机名和用户名为root,以及配置HADOOP_HOME环境变量。 接下来,我需要将这些错误分门别类,确保每个错误都有对应的解决方案。例如: 1. AccessControlException权限问题:关闭HDFS权限检查或修改Hadoop配置文件。 2. 类找不到或NoClassDefFoundError:检查依赖包是否正确添加,特别是hadoop-common和hadoop-hdfs的jar包。 3. Windows权限检查导致的问题:修改Hadoop源码中的Windows文件检查类。 4. 环境变量配置错误:正确设置HADOOP_HOME和Path变量。 5. 主机名和用户权限问题:修改Windows用户名为root,并重启系统。 6. 网络连接问题:检查core-site.xml中的地址配置和防火墙设置。 7. 缺少本地库文件:安装winutils并配置路径。 8. 其他配置错误:如log4j.properties和mapred-site.xml的配置。 此外,还需要注意用户可能遇到的依赖包版本不兼容问题,确保所有jar包版本一致,特别是Hadoop版本是否为2.6.0或2.7.2。同时,Eclipse的插件配置是否正确,比如Hadoop插件的安装和路径设置。 最后,需要将这些整理成结构清晰的回答,分点列出每个错误和解决方法,并附上相关的引用来源。可能还需要生成相关问题,比如如何配置Hadoop环境变量,或者如何解决依赖冲突等。</think>### Windows系统下Eclipse连接Linux Hadoop集群运行MapReduce的常见报错及解决方案 #### 1. **权限问题:`AccessControlException`** **现象**:提交任务时提示`org.apache.hadoop.security.AccessControlException`,表明HDFS权限验证失败。 **原因**:Hadoop默认启用权限检查,Windows用户权限与Linux集群用户不匹配。 **解决方案**: - **关闭HDFS权限检查**:在`hdfs-site.xml`中添加以下配置并重启集群: ```xml <property> <name>dfs.permissions.enabled</name> <value>false</value> </property> ``` - **修改Windows用户名**:将当前Windows用户重命名为与Linux集群相同的用户名(如`root`),操作路径: `控制面板 -> 用户账户 -> 更改账户名称 -> 重启生效`[^1][^5]。 --- #### 2. **依赖缺失:`NoClassDefFoundError` 或 `ClassNotFoundException`** **现象**:运行时提示缺少Hadoop相关类。 **原因**:Eclipse项目中未正确添加Hadoop依赖包。 **解决方案**: - **手动添加依赖**:将Hadoop安装目录下的`share/hadoop`子目录(如`common`、`hdfs`、`mapreduce`)中的JAR包全部导入项目,包括`lib`和`client`目录下的文件[^2][^4]。 - **验证依赖版本**:确保所有JAR包版本与集群Hadoop版本一致(如2.6.0或2.7.2)。 --- #### 3. **Windows文件权限检查报错** **现象**:报错提示`NativeIO`相关异常,如`Windows下Hadoop文件权限校验失败`。 **原因**:Hadoop源码中针对Windows系统的权限检查严格。 **解决方案**: - **修改Hadoop源码**:找到`org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO`类,注释掉Windows文件权限检查代码段,重新编译生成JAR包并替换原文件[^3]。 --- #### 4. **环境变量配置错误** **现象**:无法连接HDFS或启动任务,提示路径无效。 **解决方案**: - **设置`HADOOP_HOME`**:在Windows环境变量中添加`HADOOP_HOME`指向Hadoop安装目录(如`D:\Data\hadoop2.7.2`)。 - **更新`Path`变量**:添加`%HADOOP_HOME%\bin`和`%HADOOP_HOME%\sbin`到系统路径[^5]。 - **安装`winutils.exe`**:将Hadoop Windows工具包(含`winutils.exe`)复制到`%HADOOP_HOME%\bin`目录。 --- #### 5. **网络连接失败** **现象**:`Connection refused`或`无法访问HDFS`。 **解决方案**: - **检查`core-site.xml`配置**:确认`fs.defaultFS`指向正确的NameNode地址(如`hdfs://192.168.1.100:9000`)。 - **关闭防火墙**:临时禁用Windows和Linux防火墙,或添加端口例外(如9000、50070)。 --- #### 6. **用户身份混淆** **现象**:任务提交后显示用户为`Administrator`而非`root`。 **解决方案**: - **修改Windows主机名**:通过`系统属性 -> 计算机名 -> 更改`将主机名设为与集群节点相同的名称。 - **同步用户配置**:在Hadoop配置文件`core-site.xml`中添加: ```xml <property> <name>hadoop.http.staticuser.user</name> <value>root</value> </property> ``` --- #### 7. **缺少本地库文件** **现象**:`UnsatisfiedLinkError`或`Failed to locate the winutils binary`。 **解决方案**: - **下载`hadoop.dll`和`winutils.exe`**:从GitHub获取对应版本的Windows本地库文件,放置于`%HADOOP_HOME%\bin`目录[^4]。 --- #### 8. **MapReduce任务配置错误** **现象**:任务卡在`Accepted`状态或日志无输出。 **解决方案**: - **检查`mapred-site.xml`**:确保`mapreduce.framework.name`设置为`yarn`。 - **配置YARN资源地址**:在`yarn-site.xml`中验证`yarn.resourcemanager.address`正确性。 --- ### 配置验证步骤 1. **测试HDFS连接**:在Eclipse的HDFS视图中尝试上传/下载文件。 2. **运行示例程序**:使用`WordCount`等标准程序验证环境。 3. **查看日志**:通过`%HADOOP_HOME%\logs`目录检查详细错误信息。
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