MapReduce 开发问题和解决方法汇总

时间：2022-01-27 14:56:19

在做MapReduce开发的过程中，难免会遇到些问题，这里记录下这些问题及其解决方法

1.找不到ResourceManager

开发好的MapReduce客户端代码打成jar包提交到部署hadoop集群的服务器，运行的时候提示下面的错误：

17/08/08 10:02:21 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
17/08/08 10:02:23 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
17/08/08 10:02:25 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 0 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
17/08/08 10:02:26 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 1 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
17/08/08 10:02:27 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 2 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
17/08/08 10:02:28 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 3 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
17/08/08 10:02:29 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 4 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)

分析问题：

在这个错误提示里面有一行关键词-----Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032，通过这里可以看出是要尝试连接到ResourceManager ，并且给出端口号8032，我们都知道在Hadoop 2.X里面是用YARN来管理资源的，并且YARN也是主从模式的结构，启动YRAN之后在主节点会产生ResourceManager 进程，在从节点会产生NodeManager进程，通常在配置YARN时，需要指定yarn.resourcemanager.address这个参数，它是ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序，杀死应用程序等。它的默认值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8032，这里恰好是8032端口，上面的错误信息里面有多次连续的几行都是尝试连接到0.0.0.0/0.0.0.0:8032，说明是在链接ResourceManager。其实分析到这里问题的原因已经很明确了-----ResourceManager进程不存在或者是木有配置YARN.检查yarn-site.xml和yarn-env.sh发现，这俩配置文件里面都没有配置。

解决方法：

配置yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
     </property> 
     <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>  
        <value>node1:8032</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
        <value>node1:8030</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
        <value>node1:8031</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  
        <value>node1:8033</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  
        <value>node1:8088</value>  
    </property> 
<property>  
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>  
<value>true</value>  
</property> 
</configuration>

配置yarn-env.sh

增加下面的配置项

export JAVA_HOME=/opt/package/jdk1.7.0_76
export YARN_LOG_DIR=/opt/package/hadoop-2.7.2/logs
export YARN_ROOT_LOGGER=DEBUG

重新启动集群，并且在启动集群时在node1上执行

start-yarn.sh 在node1上会产生ResourceManager进程，在node2、node3上会产生NodeManager进程, 然后执行客户端MapReduce代码，结果正常.

其实一个HadoopHA 集群启动和停止是有顺序的，我在后面会有专门的文章来说明这种集群的启动和停止顺序。


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