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运行Hadoop作业时一处常见错误以及解决方法

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运行Hadoop作业时一处常见错误以及解决方法

Category: Hadoop-MapReduce
View: 172 阅
Author: Dong
【写在前面】THU的Jie Fu同学遇到了该问题，通过我们的邮件交流解决了该问题。个人感觉该问题比较普遍，于是整理此文。
1. 问题描述
当用户编写完Hadoop程序时，准备运行时，经常会抛出以下异常：
[15:10:41,949][ INFO][main][org.apache.hadoop.mapred.JobClient:1330] – Task Id : attempt_201202281244_0003_m_000000_1, Status : FAILED
Error: java.lang.ClassNotFoundException: com.sca.commons.ScaException
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:202)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:190)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:306)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:301)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:247)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:247)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:819)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:864)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.MultithreadedMapper.getMapperClass(MultithreadedMapper.java:95)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.MultithreadedMapper.run(MultithreadedMapper.java:127)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1083)
at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)
大家一看异常“java.lang.ClassNotFoundException”就会知道原因是找不到java类。
经个人总结，这通常是由于以下几种原因造成的：
（1）你编写了一个java lib，封装成了jar，然后再写了一个Hadoop程序，调用这个jar完成mapper和reducer的编写
（2）你编写了一个Hadoop程序，期间调用了一个第三方java lib。
之后，你将自己的jar包或者第三方java包分发到各个TaskTracker的HADOOP_HOME目录下，运行你的JAVA程序，报了以上错误。
2. 解决方法
（1）在运行脚本中添加classpath.
在$HADOOP_HOME/conf/hadoop_env.sh 或者$HADOOP_HOME/bin/hadoop-config.sh中添加：
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/my_jars
然后将你自己的jar包和第三方jar包分发到各个TaskTracker的HADOOP_CLASSPATH目录下（别忘了所有TaskTracker上的hadoop_env.sh和hadoop-config.sh均按以上方法添加HADOOP_CLASSPATH环境变量）
【注】hadoop_env.sh和hadoop-config.sh是所有hadoop运行脚本（start-all.sh, start-dfs.sh等）一定会引用的配置脚本，可以将一些最基本的环境变量或者配置参数加到这两个文件中。
（2）使用“-D libjars“参数
这种方式是本人推荐的方法，但是支持这个功能，需要按照如下方式编写Hadoop程序：
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public class MyHadoopJob extends Configured implements Tool {

   public static class MapClass

      extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> {

      //your mapper

   }

   public static class Reduce

      extends Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable> {

      //your reducer

   }

//设定并读取应用程序相关的，自己定义的一些参数

   public int run(String[] args) throws Exception {

      if(args.length < 2) {

         printUsage();

        return 2;

    }

   Job job = new Job(getConf());

   …......

   }

   //真正的main函数

   public static void main(String[] args) throws Exception{

      int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new SleepJob(), args);

      System.exit(res);

   }

}
运行作业：
#run_myjob.sh
bin/hadoop jar myjob.jar MyHadoopJob \
-D mapred.job.name=MyHadoopJob \
-D mapred.map.tasks=24 \
-D mapred.mreduce.tasks=12 \
-D mapred.input.dir=/test/input1,test/input2 \
-D mapred.output.dir=/test/output \
-D libjars=myjob.jar,third-party.jar
-my1 5 \
-my2 china
运行./run_myjob.sh
其中 “-D libjars“指定本地两个jar文件，Hadoop自动会把这两个文件分发到各个TaskTracker的临时工作目录下，用完后自动删除。
3. 解决方案比较
第一种方法过于笨拙，每次都要人工地将jar包分发到各个TaskTracker上，如果集群很大，非常耗时；第二种方法利用了Hadoop内部机制进行jar包分发，非常方便。实际上，在Hadoop example中，除了WordCount例子外，其他所有例子均采用了方案2的设计方法。

运行Hadoop作业时一处常见错误以及解决方法 | 董的博客

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运行Hadoop作业时一处常见错误以及解决方法

Category: Hadoop-MapReduce
View: 172 阅
Author: Dong
【写在前面】THU的Jie Fu同学遇到了该问题，通过我们的邮件交流解决了该问题。个人感觉该问题比较普遍，于是整理此文。
1. 问题描述
当用户编写完Hadoop程序时，准备运行时，经常会抛出以下异常：
[15:10:41,949][ INFO][main][org.apache.hadoop.mapred.JobClient:1330] – Task Id : attempt_201202281244_0003_m_000000_1, Status : FAILED
Error: java.lang.ClassNotFoundException: com.sca.commons.ScaException
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:202)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:190)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:306)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:301)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:247)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:247)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:819)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:864)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.MultithreadedMapper.getMapperClass(MultithreadedMapper.java:95)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.MultithreadedMapper.run(MultithreadedMapper.java:127)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1083)
at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)
大家一看异常“java.lang.ClassNotFoundException”就会知道原因是找不到java类。
经个人总结，这通常是由于以下几种原因造成的：
（1）你编写了一个java lib，封装成了jar，然后再写了一个Hadoop程序，调用这个jar完成mapper和reducer的编写
（2）你编写了一个Hadoop程序，期间调用了一个第三方java lib。
之后，你将自己的jar包或者第三方java包分发到各个TaskTracker的HADOOP_HOME目录下，运行你的JAVA程序，报了以上错误。
2. 解决方法
（1）在运行脚本中添加classpath.
在$HADOOP_HOME/conf/hadoop_env.sh 或者$HADOOP_HOME/bin/hadoop-config.sh中添加：
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/my_jars
然后将你自己的jar包和第三方jar包分发到各个TaskTracker的HADOOP_CLASSPATH目录下（别忘了所有TaskTracker上的hadoop_env.sh和hadoop-config.sh均按以上方法添加HADOOP_CLASSPATH环境变量）
【注】hadoop_env.sh和hadoop-config.sh是所有hadoop运行脚本（start-all.sh, start-dfs.sh等）一定会引用的配置脚本，可以将一些最基本的环境变量或者配置参数加到这两个文件中。
（2）使用“-D libjars“参数
这种方式是本人推荐的方法，但是支持这个功能，需要按照如下方式编写Hadoop程序：
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public class MyHadoopJob extends Configured implements Tool {

   public static class MapClass

      extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> {

      //your mapper

   }

   public static class Reduce

      extends Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable> {

      //your reducer

   }

//设定并读取应用程序相关的，自己定义的一些参数

   public int run(String[] args) throws Exception {

      if(args.length < 2) {

         printUsage();

        return 2;

    }

   Job job = new Job(getConf());

   …......

   }

   //真正的main函数

   public static void main(String[] args) throws Exception{

      int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new SleepJob(), args);

      System.exit(res);

   }

}
运行作业：
#run_myjob.sh
bin/hadoop jar myjob.jar MyHadoopJob \
-D mapred.job.name=MyHadoopJob \
-D mapred.map.tasks=24 \
-D mapred.mreduce.tasks=12 \
-D mapred.input.dir=/test/input1,test/input2 \
-D mapred.output.dir=/test/output \
-D libjars=myjob.jar,third-party.jar
-my1 5 \
-my2 china
运行./run_myjob.sh
其中 “-D libjars“指定本地两个jar文件，Hadoop自动会把这两个文件分发到各个TaskTracker的临时工作目录下，用完后自动删除。
3. 解决方案比较
第一种方法过于笨拙，每次都要人工地将jar包分发到各个TaskTracker上，如果集群很大，非常耗时；第二种方法利用了Hadoop内部机制进行jar包分发，非常方便。实际上，在Hadoop example中，除了WordCount例子外，其他所有例子均采用了方案2的设计方法。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lexus/p/2389990.html