Hadoop机器运行一段时间后hadoop不能stop-all.sh的问题

本文介绍了Hadoop在停止过程中出现的notasktrackertostop和nodatanodetostop错误原因及解决办法。该问题源于Hadoop依赖的datanode上的mapred和dfs进程号丢失。文章提供了一个解决方案:通过修改配置文件hadoop_env.sh中的HADOOP_PID_DIR参数,并调整其默认路径到/var/hadoop/pids目录来避免进程号文件被周期性删除。

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显示报错no tasktracker to stop ,no datanode to stop
问题的原因是hadoop在stop的时候依据的是datanode上的mapred和dfs进程号。而默认的进程号保存在/tmp下,linux 默认会每隔一段时间(一般是一个月或者7天左右)去删除这个目录下的文件。因此删掉hadoop-hadoop-jobtracker.pid和hadoop-hadoop-namenode.pid两个文件后,namenode自然就找不到datanode上的这两个进程了。
在配置文件hadoop_env.sh中配置export HADOOP_PID_DIR可以解决这个问题。
在配置文件中,HADOOP_PID_DIR的默认路径是“/var/hadoop/pids”,我们手动在“/var”目录下创建一个“hadoop”文件夹,若已存在就不用创建,记得用chown将权限分配给hadoop用户。然后在出错的Slave上杀死Datanode和Tasktracker的进程(kill -9 进程号),再重新start-all.sh,stop-all.sh时发现没有“no datanode to stop”出现,说明问题已经解决。
<think>好的,用户现在问的是能否直接使用stop-all.sh和start-all.sh来重启Hadoop集群。我需要先回顾之前对话,用户之前询问了如何重启Hadoop集群,我详细介绍了分步骤停止和启动各个组件的流程,并提到了使用特定脚本以及注意事项。现在用户的问题是关于使用更简便的脚本,可能希望简化操作步骤。 首先,我得确认用户对Hadoop的管理脚本是否了解。stop-all.sh和start-all.sh是旧版本中的脚本,现在可能已经被弃用了。但需要确认Hadoop的具体版本,因为不同版本的处理方式不同。比如,在较新的版本中,这些脚本可能被标记为过时,或者被分解成更细粒度的脚本,比如stop-dfs.shstop-yarn.sh等。 用户可能在使用旧版文档或教程时遇到了这些脚本,想知道是否还能继续使用。他们的需求可能是希望简化操作步骤,避免分步骤执行多个命令,尤其是在集群规模较大或管理频繁的情况下。但需要提醒用户潜在的问题,比如组件依赖关系导致的启动顺序问题,以及官方推荐的做法。 接下来,我需要解释为什么分步骤操作更安全。Hadoop组件之间有依赖关系,比如HDFS是YARN的基础,正确顺序应该是先停YARN再停HDFS,启动时则相反。使用stop-all.sh可能会忽略这种顺序,导致潜在的问题,比如资源管理器可能在存储层还未完全停止时提前终止,或者在启动时HDFS尚未准备好,导致YARN无法正常启动。 另外,需要提到新版本中的替代方案,比如使用*-all.sh脚本可能已被弃用,推荐使用更细粒度的脚本。同时,如果用户确实想使用这些脚本,可以说明它们可能仍然存在,但使用时需要注意顺序和验证步骤,确保所有组件正确启动和停止。 还要考虑到用户可能的环境差异,比如Hadoop安装路径、用户权限等,之前已经提到过替换$HADOOP_HOME和使用hadoop用户执行命令,这里可以再次强调这些注意事项,确保用户不会因为环境配置问题导致脚本执行失败。 最后,总结建议用户遵循分步骤操作,虽然步骤稍多,但更安全可靠,特别是生产环境中。同时,对于测试或小规模集群,使用stop-all.sh和start-all.sh可能更方便,但需要谨慎并检查组件状态。</think>在较新版本的Hadoop中(通常指2.x及以上版本),虽然`stop-all.sh`和`start-all.sh`脚本仍然存在,但**官方已明确标注为过时**(deprecated)。以下是关键分析: --- ### ✨ 为什么建议分步操作? 1. **组件依赖关系** Hadoop各组件有严格的启动顺序: - **停止时**:应先停上层服务(YARN),再停底层存储(HDFS- **启动时**:应先启动HDFS,再启动YARN ```bash # 错误示例:all-in-one脚本可能打乱顺序 stop-all.sh # 同时关闭HDFS+YARN(未处理依赖) start-all.sh # 同时启动YARN+HDFS(可能引发资源调度异常) ``` 2. **日志可追溯性** 分步操作可精准定位故障组件(如发现YARN未启动时,无需检查HDFS日志) 3. **扩展组件支持** 如果集群包含ZooKeeper、Spark等附加组件,all-in-one脚本无法覆盖 --- ### 🛠️ 替代方案与新版本特性 1. **新版推荐命令** Hadoop 3.x+ 使用组合命令替代: ```bash # 等效于 stop-all.sh(但仍不推荐) stop-dfs.sh && stop-yarn.sh # 等效于 start-all.sh start-dfs.sh && start-yarn.sh ``` 2. **强制使用风险** 通过源码可见`stop-all.sh`实际调用的是: ```java hadoop-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --script hdfs stop namenode hadoop-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --script yarn stop resourcemanager ``` 这种"一刀切"的停止方式可能引发数据节点异常断开 --- ### ✅ 实用建议 | 场景 | 推荐方法 | 风险等级 | |---------------------|-----------------------------------|----------| | 生产环境重启 | 分步操作(stop-yarn→stop-dfs) | ⚠️ 低 | | 开发/测试环境 | 可尝试`stop-all.sh` + 状态验证 | ⚠️⚠️ 中 | | 集群含HA高可用架构 | 必须分步操作 + ZKFC控制 | 🔴 高 | --- ### 🔍 验证脚本是否可用 在终端执行以下命令检测脚本是否存在: ```bash ls -l $HADOOP_HOME/sbin/stop-all.sh # 查看文件状态 head -n 5 $HADOOP_HOME/sbin/stop-all.sh # 查看脚本头部的弃用警告 ``` 典型输出会包含类似警告: ```text This script is Deprecated. Instead use stop-dfs.sh and stop-yarn.sh ``` --- **最终建议**:对于生产环境,坚持使用分步操作;开发环境若使用`stop-all.sh`后,务必通过`jps`和`hdfs dfsadmin -report`验证所有服务状态。
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