ERROR 2997: Unable to recreate exception from backed error

本文介绍了解决Hadoop MapReduce作业运行时因第三方Jar包版本冲突导致的异常问题。通过调整配置文件mapred-site.xml中的mapreduce.job.user.classpath.first参数为true,确保用户指定的Jar包被优先加载。

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当我们在Hadoop2中使用第三方Jar包来跑MR(使用Pig)时,会抛出以下异常:

ERROR 2997: Unable to recreate exception from backed error: 

Error: com.google.common.collect.Range.closed(Ljava/lang/Comparable;Ljava/lang/Comparable;)

Lcom/google/common/collect/Range;

但是我们在Pig脚本中把Jar包(guava-16.0.1.jar)已经注册了,那么为什么还会报这种错误呢?

这个错误很显然是没有使用最新的版本而找的还是老版本的Jar(以上报错的这个类是guava 1.5以后才出现的),果断看了CLASSPATH,发现果然在CLASSPATH中使用了guava,但是版本较老guava-11.0.2.jar。所以要解决该问题就需要让执行MR时优先找用户的CLASSPATH。

于是在mapred-site.xml中加入

<property>
  <name>mapreduce.job.user.classpath.first</name>
  <value>true</value>
</property>

重启ResourceManager

问题解决。

<think>我们正在处理用户关于Dify运行中出现的超时错误('error:timeouterror:signal:killed')的问题。根据提供的引用信息,特别是引用[3],我们可以找到问题的原因和解决方法。原因:Dify的代码执行由sandbox组件处理,默认情况下,sandbox设置了执行超时时间为15秒。如果工作流或API请求执行时间超过这个限制,就会报错。解决方法:修改环境变量,增加超时时间限制。具体步骤(针对Docker部署):1.找到.env文件,修改以下两个环境变量的值:-SANDBOX_WORKER_TIMEOUT=15改为更大的值,例如480(秒)-CODE_EXECUTION_READ_TIMEOUT=60改为480(秒)2.同时,检查docker-compose.yml文件中对应的环境变量设置,确保它们引用的是.env文件中的值,或者直接修改docker-compose.yml中的对应值(如果环境变量没有正确引用的话)。在docker-compose.yml中,通常会有类似这样的设置:environment:...SANDBOX_WORKER_TIMEOUT:${SANDBOX_WORKER_TIMEOUT:-15}这表示使用.env文件中的值,如果未设置则使用默认值15。所以修改.env文件即可。3.修改后,重启sandbox服务。可以使用以下命令重启:docker-composeup-d--force-recreatesandbox或者重启整个Dify服务(如果sandbox是作为整个docker-compose的一部分):docker-composedowndocker-composeup-d另外,引用[2]中提到了在安装依赖时出现超时(signal:killed),这可能是由于安装依赖时间过长导致。同样可以通过增加超时时间来解决。注意:将超时时间设置过长可能会带来资源占用问题,请根据实际需要调整。如果用户不是使用Docker部署,而是其他部署方式,则需要找到相应的配置文件来修改这些环境变量。根据引用[1]和[3]的信息,我们整理出上述步骤。</think>### Dify 运行超时错误(error: timeout error: signal: killed)解决方法 #### 问题原因分析 根据引用信息,此错误主要由两个超时限制触发: 1. **Sandbox 执行超时**:Dify 的代码执行组件(sandbox)默认限制为 **15秒**(引用[3]) 2. **API 响应超时**:代码执行结果的读取默认限制为 **60秒**(引用[1]) 当工作流执行时间超过这些限制时,系统会强制终止进程并报错(引用[3])。 --- #### 解决方法(Docker部署) ##### 步骤1:修改环境变量 编辑`.env`配置文件: ```ini # 原配置 SANDBOX_WORKER_TIMEOUT=15 CODE_EXECUTION_READ_TIMEOUT=60 # 修改后(建议值) SANDBOX_WORKER_TIMEOUT=480 # 执行超时延长至8分钟 CODE_EXECUTION_READ_TIMEOUT=480 # 读取超时同步延长 ``` > **注意**:超时值单位均为秒(引用[3]) ##### 步骤2:更新docker-compose.yml 确保docker-compose.yml中的环境变量引用正确: ```yaml services: sandbox: environment: SANDBOX_WORKER_TIMEOUT: ${SANDBOX_WORKER_TIMEOUT:-480} # 修改默认值 ``` ##### 步骤3:重启服务 执行命令重启容器: ```bash docker-compose down docker-compose up -d --force-recreate sandbox # 重点重启sandbox组件 ``` ##### 步骤4:验证日志 检查运行状态: ```bash docker-compose logs -f sandbox # 监控sandbox日志(引用[2]) ``` --- #### 优化建议 1. **代码效率优化**: - 检查工作流中是否存在死循环或复杂计算 - 拆分长时间任务为多个子任务 2. **资源调整**: ```yaml # 在docker-compose.yml中增加资源限制 sandbox: deploy: resources: limits: cpus: '2.0' memory: 4G ``` 3. **网络问题排查**: - 检查容器间网络延迟 - 确认外部API调用响应时间 --- #### 典型应用场景调整 | 场景类型 | 原超时风险 | 修改后建议值 | |---------|-----------|------------| | 大数据处理 | ⚠️ 极易超时 | ≥600秒 | | API聚合调用 | ⚠️ 网络依赖型 | 300-480秒 | | 常规脚本 | ✅ 一般安全 | 120-180秒 | > 修改后若仍出现`signal: killed`错误,需检查宿主机资源是否充足(引用[2])
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