fs.FSInputChecker: Found checksum error

本文介绍了一个Hadoop MapReduce任务中出现的ChecksumException错误,详细解释了错误产生的原因和具体的解决办法,包括如何避免在上传文件时因校验失败而导致任务执行失败。

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

在一个MapReduce任务中,发现以下错误:

KejetLogETL ... t=(16:28:51)
12/07/06 16:28:52 INFO fs.FSInputChecker: Found checksum error: b[0, 512]=30303030303030303030313009353335330a3030303337463846444644
41093331360a303030384341383341413644093633390a303031314438303132333435093232370a303031333737414245414131093239380a303031353631353232
324437093231320a303031364536464536394239093331370a303031453130314632343633093235370a303031453130314633353334093335350a30303145313031
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3045303443333632334633093339390a303045303443393739414144093334350a303045303632303341344630093238310a30304530363232333135353009323134
0a343438374643463642433234093230320a36303530343033303230313009313130370a363841334334413042363336093438320a36434630343938323431453509
3231300a373035414236354633434136093232340a
org.apache.hadoop.fs.ChecksumException: Checksum error: file:/hadoop-disk9/muse/0.1.0/kejet_stat/files/bad_macs at 0
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.verifySum(FSInputChecker.java:277)
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.readChecksumChunk(FSInputChecker.java:241)
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.read1(FSInputChecker.java:189)
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.read(FSInputChecker.java:158)
at java.io.DataInputStream.read(DataInputStream.java:83)
at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:68)
at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:47)
at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:100)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:230)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:163)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.copyRemoteFiles(JobClient.java:627)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.copyAndConfigureFiles(JobClient.java:713)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.copyAndConfigureFiles(JobClient.java:655)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.access$300(JobClient.java:174)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:865)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:850)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1121)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:850)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:500)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:530)
at com.funshion.muse.etl.KejetLogETL.run(KejetLogETL.java:181)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65)
at com.funshion.muse.etl.KejetLogETL.main(KejetLogETL.java:198)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:156)
12/07/06 16:28:52 INFO mapred.JobClient: Cleaning up the staging area hdfs://muse0:8020/home/hadoop/tmp/mapred/staging/hadoop/.stagi
ng/job_201206211535_0461
12/07/06 16:28:52 ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:hadoop cause:org.apache.hadoop.fs.ChecksumExcep
tion: Checksum error: file:/hadoop-disk9/muse/0.1.0/kejet_stat/files/bad_macs at 0


网上找到一篇文章,看了这篇文章后就可以知道以上错误产生的根源及解决方案了!
http://www.cnblogs.com/gpcuster/archive/2011/01/26/1945363.html

HADOOP中的CRC数据校验文件

Hadoop系统为了保证数据的一致性,会对文件生成相应的校验文件,并在读写的时候进行校验,确保数据的准确性。
比如我们遇到的这个Case:
执行的命令:
hadoop jar dw-hadoop-2010_7_23.jar jobDriver -files tb_steps_url_path_dim.txt multisteps_output 2011-01-25
出错日志的提示:
org.apache.hadoop.fs.ChecksumException: Checksum error: file:tb_steps_url_path_dim.txt at 0
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.verifySum(FSInputChecker.java:277)
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.readChecksumChunk(FSInputChecker.java:241)
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.read1(FSInputChecker.java:189)
at org.apache.hadoop.fs.FSInputChecker.read(FSInputChecker.java:158)
at java.io.DataInputStream.read(DataInputStream.java:83)
at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:49)
at org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes(IOUtils.java:87)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:209)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:142)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.copyRemoteFiles(JobClient.java:565)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.configureCommandLineOptions(JobClient.java:627)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:802)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJob(JobClient.java:771)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob(JobClient.java:1290)
at jobDriver.run(jobDriver.java:85)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:79)
at jobDriver.main(jobDriver.java:124)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
错误原因:
启动任务的命令中包含一个参数“-files tb_steps_url_path_dim.txt”
Hadoop客户端需要将机器本地磁盘中的tb_steps_url_path_dim.txt文件上传到DFS中。
在上传的过程中,Hadoop将通过FSInputChecker判断需要上传的文件是否存在进行校验的crc文件,即.tb_steps_url_path_dim.txt.crc,如果存在crc文件,将会对其内容一致性进行校验,如果校验 失败,则停止上传该文件。最终导致整个MR任务无法执行。
crc文件来源
DFS命令:hadoop fs -getmerge srcDir destFile
这类命令在执行的时候,会将srcDir目录下的所有文件合并成一个文件,保存在destFile中,同时会在本地磁盘生成一个. destFile.crc的校验文件。
DFS命令:hadoop fs -get -crc src dest
这类命令在执行的时候,会将src文件,保存在dest中,同时会在本地磁盘生成一个. dest.crc的校验文件。
如何避免
在使用hadoop fs -getmerge srcDir destFile命令时,本地磁盘一定会(没有参数可以关闭)生成相应的.crc文件。
所以如果需要修改getmerge获取的文件的内容,再次上传到DFS时,可以采取以下2种策略进行规避:
1. 删除.crc文件
2. 将getmerge获取的文件修改后重新命名,如使用mv操作,再次上传到DFS中。
更多关于Hadoop的文章,可以参考:http://www.cnblogs.com/gpcuster/tag/Hadoop/

(1-1/1)

<think>嗯,用户问的是在什么情况下会擦除块0。块0通常指的是存储设备中的第一个物理块,也就是块地址为0的那个块。我需要回想一下文件系统的基本知识,特别是像LittleFS这样的嵌入式文件系统。 首先,块0在很多文件系统中用于存储超级块(Superblock),也就是文件系统的元数据,比如文件系统的结构、版本、大小等信息。超级块非常重要,如果损坏了,整个文件系统可能无法挂载。因此,一般情况下,文件系统会尽量避免频繁擦写块0,以延长其寿命。 但是,用户问的是在什么场景下会擦除块0。可能的场景有几个: 1. **文件系统初始化或格式化**:当第一次使用存储设备或者需要重新格式化时,块0会被擦除并写入新的超级块信息。这时候擦除块0是为了创建一个干净的文件系统结构。 2. **超级块更新或损坏后的修复**:如果超级块因为崩溃或掉电导致数据损坏,文件系统可能需要擦除块0并重新写入正确的元数据。例如,在LittleFS中,可能有机制在检测到超级块不一致时进行修复,这时候可能需要擦除并重写块0。 3. **磨损均衡(Wear Leveling)**:一些文件系统会实施磨损均衡策略,将写入操作分散到不同的块,避免某些块被频繁擦写。如果块0被包含在磨损均衡的范围内,可能在特定情况下被擦除。不过,这种情况可能较少见,因为超级块通常需要保持稳定,频繁移动可能增加风险。 4. **坏块处理**:如果块0被标记为坏块,文件系统可能会将其替换,并擦除该块(如果可能的话)以尝试恢复。不过,实际中坏块通常会被标记为不再使用,而不是反复擦除。 我需要确认LittleFS的具体行为。LittleFS使用日志结构和写时复制(copy-on-write)技术来减少写放大和磨损。超级块可能被存储在多个位置,或者有备份机制。当需要更新超级块时,可能不会直接擦除块0,而是写入新的块,然后将旧块标记为废弃。不过,在初始化时,块0肯定会被擦除和写入。 另外,用户可能是在使用或开发嵌入式系统时遇到了块0被擦除的情况,想知道原因。比如,他们的系统在运行中突然发现块0被擦除,导致文件系统无法挂载。这时候需要分析可能触发擦除块0的操作,比如错误的低级格式化命令、文件系统修复工具的操作,或者是文件系统自身的异常处理逻辑。 还需要考虑硬件因素,比如某些存储芯片在特定条件下会自动擦除块0,但这通常不太可能。更多情况下是软件层面的操作导致的。 总结可能的场景:格式化、初始化、超级块修复、磨损均衡(较少)、错误操作或软件bug。需要结合具体文件系统的实现来详细说明,尤其是LittleFS如何处理块0的擦除。</think>### 一、块0的特殊性 **物理意义**: - 存储设备中地址为0的首个物理块 - 通常存放文件系统核心元数据(如超级块) **典型存储内容**: - 文件系统类型标识 - 块大小、总块数等全局参数 - 根目录指针 - 关键结构体校验码 --- ### 二、触发擦除块0的典型场景 #### 1. 文件系统初始化 **操作流程**: ```bash mkfs.littlefs -b 4096 -s 512 /dev/flash ``` - **擦除动作**:首次创建文件系统时强制擦除块0 - **数据重建**:写入新的超级块和初始元数据 - **技术特征**: - 使用`lfs_format()`函数底层实现 - 必须确保块0处于干净状态 #### 2. 元数据严重损坏修复 **崩溃恢复案例**: - 场景:多次掉电导致超级块校验失败 - 日志示例: ``` LFS ERROR: Superblock 0 checksum error (0x3d7a vs 0x9e2c) LFS WARN: Attempting superblock recovery... ``` - **修复过程**: 1. 擦除块0 2. 从镜像块(如块1)复制有效元数据 3. 重新计算CRC校验码 #### 3. 动态超级块更新 **LittleFS特有机制**: - 采用双超级块交替写入策略 - **更新触发条件**: - 文件系统扩展(如新增存储区域) - 关键参数修改(块大小调整) - **擦除时序**: ```c // 伪代码示例 if (needs_superblock_update) { lfs_erase(0); // 擦除旧块 lfs_prog(0, new_sb_data); // 写入新数据 } ``` #### 4. 低级调试操作 **开发者操作**: - 使用`flash_erase`工具手动擦除: ```bash flash_erase /dev/mtd0 0 1 ``` - JTAG调试时通过寄存器写操作强制擦除 --- ### 三、避免误擦除的技术措施 #### 1. 写保护机制 **硬件层面**: - 配置Flash控制器的WP#引脚 - 设置块0的写保护位(如STM32的FLASH_WRPn寄存器) **软件防护**: ```c void write_block0(void* data) { if (check_protection_flag()) { lock_flash(); // 禁止写操作 return; } // 执行擦除操作 } ``` #### 2. 多重校验机制 - 三次冗余校验:存储3份超级块副本 - 动态哈希验证: ```c uint32_t crc = lfs_crc(new_sb_data); if (crc != stored_crc) { enter_safe_mode(); } ``` #### 3. 操作权限控制 - 在RTOS中设置特权级访问: ```c // FreeRTOS任务权限示例 if (xTaskGetCurrentTaskHandle() != sys_mgr_task) { vTaskSuspend(NULL); // 非系统任务禁止擦除 } ``` --- ### 四、典型故障分析 #### 案例:物联网设备启动失败 **现象**: - 设备反复重启,串口输出: ``` LFS: No valid superblock found ``` **诊断步骤**: 1. 读取Flash首块数据: ``` Block0 Data: FF FF FF ... FF (全FF表示已擦除) ``` 2. 分析日志: - 最后一次操作是OTA升级 3. 根本原因: - 固件更新过程中意外断电,导致超级块更新未完成 **修复方案**: 1. 进入恢复模式 2. 通过备份分区还原块0数据 3. 重建文件系统树 --- ### 五、性能优化建议 #### 1. 延迟擦除策略 - 将擦除操作加入任务队列: ```c // 非实时任务队列 queue_push(erase_queue, BLOCK0_ERASE_JOB); ``` #### 2. 热备份超级块 - 维护两个物理块存储超级块: | 块地址 | 内容状态 | |--------|---------------| | 0 | Active | | 1 | Backup | #### 3. 块0擦除次数监控 ```c static uint32_t block0_erase_count = 0; void monitor_erase() { block0_erase_count++; if (block0_erase_count > 1000) { trigger_wear_alert(); } } ``` --- ### 六、开发调试建议 #### 1. 仿真测试配置 ```python # QEMU Flash模拟配置 flash_config = { 'block0_protect': True, # 开启写保护 'erase_timeout': 50 # 50ms擦除延迟 } ``` #### 2. 关键断点设置 - 在`lfs_erase()`函数入口添加调试断点 - 监控Flash控制器的CR寄存器写操作 #### 3. 电源故障注入测试 - 使用可编程电源在擦除过程中随机断电 - 统计块0损坏概率: | 测试次数 | 成功恢复 | 数据损坏 | |----------|----------|----------| | 100 | 92 | 8 | 通过对块0擦除场景的深度控制,可在保证系统可靠性的同时,满足特定运维需求。
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