hadoop报错——ResourceManager无法启动

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一、前言

二、解决

三、结尾


一、前言

        本次的遇到的问题为启动Hadoop集群后,jps查看进程中,ResourceManage节点没有启动,导致无法访问http://localhost:8088,通过查看ResourceManage的启动日志,日志中给出的错误为“已启用嵌入式自动故障转移,但未设置yarn.resourcemanager.zk-address”,笔者初步判断为yarn-site.xml文件未填写Zookeeper的端口,以及设置开启自动恢复和故障自动转移。

ResourceManage的日志,报出的问题



2023-04-14 03:56:09,668 INFO org.apache.hadoop.service.AbstractService: Service org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.AdminService failed in state INITED; cause: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: Embedded automatic failover is enabled, but yarn.resourcemanager.zk-address is not set
org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: Embedded automatic failover is enabled, but yarn.resourcemanager.zk-address is not set
        at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.EmbeddedElectorService.serviceInit(Embedd
### Hadoop 故障案例及解决方案 #### 1. YARN 配置文件错误导致服务无法启动Hadoop 的 `yarn-site.xml` 文件配置不当时,可能会导致 YARN 服务无法正常启动。例如,如果缺少必要的参数或者路径设置有误,则会引发一系列异常行为。 解决方法是进入 `/hadoop3.3.0/etc/hadoop/` 目录下编辑该文件,并确保其内容符合官方文档的要求[^1]。以下是常见的几个关键属性及其默认值: ```xml <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> ``` 通过调整上述 XML 节点中的 `<value>` 值来匹配实际部署环境的需求即可解决问题。 #### 2. NameNode 进程崩溃后的恢复机制 NameNode 是整个 HDFS 架构的核心组件之一,负责管理元数据以及协调客户端请求访问文件系统资源的操作。一旦发生硬件损坏或其他意外情况造成主节点失效时,备用副本将接管职责继续维持集群运转状态[^3]。 为了提高系统的可靠性水平,在规划初期就应该考虑实施双机热备方案——即同时运行两个实例分别扮演活动角色(active) 和待命角色(standby),并通过 ZooKeeper 实现自动切换功能。具体实现过程如下所示: - 安装并配置 Apache Zookeeper; - 修改 core-site.xml 添加 HA 特定选项; - 设置 dfs.nameservices 参数指定逻辑名称空间名; - 更新 hdfs-site.xml 中有关 JournalNodes 地址列表的信息; 完成以上步骤之后重新启动所有相关进程验证效果如何。 #### 3. Greenplum 平台下的联合查询性能优化建议 虽然本节讨论的重点并非直接针对传统意义上的 Hadoop 报错现象,但由于两者之间存在紧密联系所以也值得提及一下。在某些特定场景下利用 GPDB(Greenplum Database)作为外部表关联 Hive 表进行复杂计算任务时可能出现效率低下甚至超时失败等问题[^2]。 对此类状况可以尝试采取以下措施加以改善: - 减少不必要的字段投影数量只保留真正需要用到的部分列; - 对频繁使用的维度表创建物化视图缓存结果集减少重复扫描次数 ; - 合理分配分区策略使得各子分片大小均衡分布从而充分利用多核CPU优势 ; 综上所述,Hadoop 生态圈内的各类技术栈相互交织共同构成了现代企业级数据分析基础设施的重要组成部分,面对不同类型的故障我们需要灵活运用各种手段快速定位根本原因进而制定有效的应对之策.
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