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Hadoop中常出现的错误以及解决方法

2011-03-23  funson
Hadoop中常出现的错误以及解决方法
2011-03-18 23:07

1:Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out
Answer:
程序里面需要打开多个文件,进行分析,系统一般默认数量是1024,(用ulimit -a可以看到)对于正常使用是够了,但是对于程序来讲,就太少了。
修改办法:
修改2个文件。
/etc/security/limits.conf
vi /etc/security/limits.conf
加上:
* soft nofile 102400
* hard nofile 409600

$cd /etc/pam.d/
$sudo vi login
添加 session    required     /lib/security/pam_limits.so

2:Too many fetch-failures
Answer:
出现这个问题主要是结点间的连通不够全面。
1) 检查 、/etc/hosts
   要求本机ip 对应 服务器名
   要求要包含所有的服务器ip + 服务器名
2) 检查 .ssh/authorized_keys
   要求包含所有服务器(包括其自身)的public key

3:处理速度特别的慢 出现map很快 但是reduce很慢 而且反复出现 reduce=0% 
Answer:
结合第二点,然后
修改 conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=4000 

4:能够启动datanode,但无法访问,也无法结束的错误
在重新格式化一个新的分布式文件时,需要将你NameNode上所配置的dfs.name.dir这一namenode用来存放NameNode 持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除,同时将各DataNode上的dfs.data.dir的路径 DataNode 存放块数据的本地文件系统路径的目录也删除。如本此配置就是在NameNode上删除/home/hadoop/NameData,在DataNode上删除/home/hadoop/DataNode1和/home/hadoop/DataNode2。这是因为Hadoop在格式化一个新的分布式文件系统时,每个存储的名字空间都对应了建立时间的那个版本(可以查看/home/hadoop /NameData/current目录下的VERSION文件,上面记录了版本信息),在重新格式化新的分布式系统文件时,最好先删除NameData 目录。必须删除各DataNode的dfs.data.dir。这样才可以使namedode和datanode记录的信息版本对应。
注意:删除是个很危险的动作,不能确认的情况下不能删除!!做好删除的文件等通通备份!!

5:java.io.IOException: Could not obtain block: blk_194219614024901469_1100 file=/user/hive/warehouse/src_20090724_log/src_20090724_log
出现这种情况大多是结点断了,没有连接上。

6:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
出现这种异常,明显是jvm内存不够得原因,要修改所有的datanode的jvm内存大小。
Java -Xms1024m -Xmx4096m
一般jvm的最大内存使用应该为总内存大小的一半,我们使用的8G内存,所以设置为4096m,这一值可能依旧不是最优的值。(其实对于最好设置为真实物理内存大小的0.8)
7:出现map%,但是呢reduce到98%左右的时候呢,就直接进failedjobs了
解决办法:
检查mapred.map.tasks是不是设置的太多了,设置太多的话会导致处理大量的小文件
检查mapred.reduce.parallel.copies是否设置合适。

8:
系统根目录下的/tmp文件夹是不可以删除的
否则bin/hadoop jps
会出现异常:
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException  at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.local.LocalVmManager.activeVms(LocalVmManager.java:127)
        at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.local.MonitoredHostProvider.activeVms(MonitoredHostProvider.java:133)
        at sun.tools.jps.Jps.main(Jps.java:45)

同时
bin/hive
Unable to create log directory /tmp/hadoopuser


2:Too many fetch-failures
Answer:
出现这个问题主要是结点间的连通不够全面。
1) 检查 、/etc/hosts
   要求本机ip 对应 服务器名
   要求要包含所有的服务器ip + 服务器名
2) 检查 .ssh/authorized_keys
   要求包含所有服务器(包括其自身)的public key

3:处理速度特别的慢 出现map很快 但是reduce很慢 而且反复出现 reduce=0% 
Answer:
结合第二点,然后
修改 conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=4000 

4:能够启动datanode,但无法访问,也无法结束的错误
在重新格式化一个新的分布式文件时,需要将你NameNode上所配置的dfs.name.dir这一namenode用来存放NameNode 持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除,同时将各DataNode上的dfs.data.dir的路径 DataNode 存放块数据的本地文件系统路径的目录也删除。如本此配置就是在NameNode上删除/home/hadoop/NameData,在DataNode上删除/home/hadoop/DataNode1和/home/hadoop/DataNode2。这是因为Hadoop在格式化一个新的分布式文件系统时,每个存储的名字空间都对应了建立时间的那个版本(可以查看/home/hadoop /NameData/current目录下的VERSION文件,上面记录了版本信息),在重新格式化新的分布式系统文件时,最好先删除NameData 目录。必须删除各DataNode的dfs.data.dir。这样才可以使namedode和datanode记录的信息版本对应。
注意:删除是个很危险的动作,不能确认的情况下不能删除!!做好删除的文件等通通备份!!

5:java.io.IOException: Could not obtain block: blk_194219614024901469_1100 file=/user/hive/warehouse/src_20090724_log/src_20090724_log
出现这种情况大多是结点断了,没有连接上。

6:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
出现这种异常,明显是jvm内存不够得原因,要修改所有的datanode的jvm内存大小。
Java -Xms1024m -Xmx4096m
一般jvm的最大内存使用应该为总内存大小的一半,我们使用的8G内存,所以设置为4096m,这一值可能依旧不是最优的值。(其实对于最好设置为真实物理内存大小的0.8)
7:出现map%,但是呢reduce到98%左右的时候呢,就直接进failedjobs了
解决办法:
检查mapred.map.tasks是不是设置的太多了,设置太多的话会导致处理大量的小文件
检查mapred.reduce.parallel.copies是否设置合适。

8:
系统根目录下的/tmp文件夹是不可以删除的
否则bin/hadoop jps
会出现异常:
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException  at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.local.LocalVmManager.activeVms(LocalVmManager.java:127)
        at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.local.MonitoredHostProvider.activeVms(MonitoredHostProvider.java:133)
        at sun.tools.jps.Jps.main(Jps.java:45)

同时
bin/hive
Unable to create log directory /tmp/hadoopuser


2:Too many fetch-failures
Answer:
出现这个问题主要是结点间的连通不够全面。
1) 检查 、/etc/hosts
   要求本机ip 对应 服务器名
   要求要包含所有的服务器ip + 服务器名
2) 检查 .ssh/authorized_keys
   要求包含所有服务器(包括其自身)的public key

3:处理速度特别的慢 出现map很快 但是reduce很慢 而且反复出现 reduce=0% 
Answer:
结合第二点,然后
修改 conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=4000 

4:能够启动datanode,但无法访问,也无法结束的错误
在重新格式化一个新的分布式文件时,需要将你NameNode上所配置的dfs.name.dir这一namenode用来存放NameNode 持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除,同时将各DataNode上的dfs.data.dir的路径 DataNode 存放块数据的本地文件系统路径的目录也删除。如本此配置就是在NameNode上删除/home/hadoop/NameData,在DataNode上删除/home/hadoop/DataNode1和/home/hadoop/DataNode2。这是因为Hadoop在格式化一个新的分布式文件系统时,每个存储的名字空间都对应了建立时间的那个版本(可以查看/home/hadoop /NameData/current目录下的VERSION文件,上面记录了版本信息),在重新格式化新的分布式系统文件时,最好先删除NameData 目录。必须删除各DataNode的dfs.data.dir。这样才可以使namedode和datanode记录的信息版本对应。
注意:删除是个很危险的动作,不能确认的情况下不能删除!!做好删除的文件等通通备份!!

5:java.io.IOException: Could not obtain block: blk_194219614024901469_1100 file=/user/hive/warehouse/src_20090724_log/src_20090724_log
出现这种情况大多是结点断了,没有连接上。

6:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
出现这种异常,明显是jvm内存不够得原因,要修改所有的datanode的jvm内存大小。
Java -Xms1024m -Xmx4096m
一般jvm的最大内存使用应该为总内存大小的一半,我们使用的8G内存,所以设置为4096m,这一值可能依旧不是最优的值。(其实对于最好设置为真实物理内存大小的0.8)
7:出现map%,但是呢reduce到98%左右的时候呢,就直接进failedjobs了
解决办法:
检查mapred.map.tasks是不是设置的太多了,设置太多的话会导致处理大量的小文件
检查mapred.reduce.parallel.copies是否设置合适。

8:
系统根目录下的/tmp文件夹是不可以删除的

jps is based on jvmstat and it needs to be able to secure a memory mapped file on the temporary file system. 


否则bin/hadoop jps
会出现异常:
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException  at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.local.LocalVmManager.activeVms(LocalVmManager.java:127)
        at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.local.MonitoredHostProvider.activeVms(MonitoredHostProvider.java:133)
        at sun.tools.jps.Jps.main(Jps.java:45)

同时
bin/hive
Unable to create log directory /tmp/hadoopuser


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