libhdfs 报错和解决方法

本文档详细介绍了在使用libhdfs时可能遇到的常见错误,并提供了相应的解决方法,帮助开发者更好地理解和解决HDFS相关问题。

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使用libhdfs时,一定要把jdk的clib路径添加进 /etc/ld.so.conf 中
/usr/local/lib/jdk1.8.0_45/jre/lib/amd64
/usr/local/lib/jdk1.8.0_45/jre/lib/amd64/server
否则报link错误.
另一个错误是运行时
loadFileSystems error:
(unable to get stack trace for java.lang.NoClassDefFoundError exception: ExceptionUtils::getStackTrace error.)
这个是找不到相关jar包
解决方法是将hadoop里的jar添加进CLASSPATH环境变量里
/etc/profile
export HADOOP_HOME=/your/hadoop/hadoop-2.7.0/share
export HADOOP_CLASSPATH=.
for f in $HADOOP_HOME/hadoop/common/hadoop-*.jar; do
        HADOOP_CLASSPATH=${HADOOP_CLASSPATH}:$f
done
for f in $HADOOP_HOME/hadoop/common/lib/*.jar; do
        HADOOP_CLASSPATH=${HADOOP_CLASSPATH}:$f
done

for f in $HADOOP_HOME/hadoop/mapreduce/hadoop-*.jar; do
        HADOOP_CLASSPATH=${HADOOP_CLASSPATH}:$f
done
for f in $HADOOP_HOME/hadoop/hdfs/hadoop-*.jar; do
        HADOOP_CLASSPATH=${HADOOP_CLASSPATH}:$f
done

export CLASSPATH=.:$HADOOP_CLASSPATH:$CLASSPATH
### 解决OSError关于libhdfs.so.0.0.0无法打开共享对象文件的问题 当遇到 `OSError: libhdfs.so.0.0.0: cannot open shared object file` 的错误时,通常是因为 Hadoop 配置不正确或者缺少必要的依赖库。以下是详细的分析解决方案: #### 1. **确认环境变量设置** 确保 `LD_LIBRARY_PATH` 已经包含了 `libhdfs.so.0.0.0` 所在的路径。可以通过以下命令检查当前的动态链接库路径: ```bash echo $LD_LIBRARY_PATH ``` 如果未包含 Hadoop 库目录,则需要将其添加到 `LD_LIBRARY_PATH` 中。例如: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$LD_LIBRARY_PATH ``` 此操作可以临时生效,但如果希望永久修改,可以在用户的 `.bashrc` 或者系统的 `/etc/profile` 文件中追加以上内容[^1]。 #### 2. **验证libhdfs.so是否存在** 通过以下命令定位并确认 `libhdfs.so.0.0.0` 是否存在于指定路径下: ```bash ls $HADOOP_HOME/lib/native/ ``` 如果没有找到该文件,可能需要重新编译 Hadoop 并启用支持 native library 的选项。具体方法如下: - 下载源码包并解压; - 使用 Maven 编译工具构建项目,并开启 `-Pnative` 参数以生成本地库文件: ```bash mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar ``` 完成之后再次查找目标二进制文件位置[^1]。 #### 3. **安装缺失的依赖项** 某些情况下即使存在正确的 so 文件仍会报错,这可能是由于底层操作系统缺乏兼容版本的支持所致。对于 Linux 用户来说,建议先更新 glibc 其他基础运行时组件至最新稳定版次;另外还需注意不同发行版之间可能存在细微差异——比如 CentOS/RHEL 可能需要用到 devtoolset 来获取较新的 GCC 版本来满足特定需求[^1]。 #### 4. **测试连接功能** 最后一步就是实际尝试调用接口看看问题是否已经得到解决。Python 程序员可利用 pyarrow 或 snakebite 这样的第三方模块实现与 HDFS 的交互操作前记得重启服务端进程使得更改后的配置能够被加载应用上去。 ```python from hdfs import InsecureClient client = InsecureClient('http://namenode_address:port', user='your_user') print(client.list('/')) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个简单的客户端实例并与远程 NameNode 建立联系从而列举根目录下的内容列表作为例子演示整个流程正常运作情况[^1]。
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