大数据学习系列之八----- Hadoop、Spark、HBase、Hive搭建环境遇到的错误以及解决方法

前言

在搭建大数据Hadoop相关的环境时候，遇到很多了很多错误。我是个喜欢做笔记的人，这些错误基本都记载，并且将解决办法也写上了。因此写成博客，希望能够帮助那些搭建大数据环境的人解决问题。

说明: 遇到的问题以及相应的解决办法是对于个人当时的环境，具体因人而异。如果碰到同样的问题，本博客的方法无法解决您的问题，请先检查环境配置问题。

Hadoop伪分布式相关的问题

1，FATAL conf.Configuration: error parsing conf hdfs-site.xml

原因: 字符编码问题。
解决办法: 统一编码，将文件打开，另存为统一编码，如UTF-8 即可。

2，Use of this script to execute hdfs command is deprecated。

原因:hadoop版本问题，命令过时。
解决办法: 将hadoop命令改成hdfs。

3，org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode。

原因:没有指定路径
解决办法:修改hadoop-env.sh文件。安装的hadoop路径是“/usr/local/hadoop/hadoop-2.8.2”， 在此路径下执行 vim etc/hadoop/hadoop-env.sh 在文件最后面添加 export HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop/hadoop-2.8.2 ，并保存。

Hadoop相关的错误

1，启动hadoop时候报错：localhost: ssh: Could not resolve hostname localhost: Temporary failure in name resolution”

原因: hadoop的环境没有配置好，或者没有使配置生效。
解决办法: 如果没有配置Hadoop的环境变量，就填加配置。

例如:

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8 
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

然后使配置文件生效
输入:

 source /etc/profile

2，mkdir: `/user/hive/warehouse': No such file or directory

原因: 使用hadoop新建目录的时候报错，命名格式有问题
解决办法: 输入正确的命令格式
例如:

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse

3，bash:...： is a directory

原因:可能是/etc/profile 配置未能成功配置
解决办法: 确认配置文件没有问题之后，发现环境变量后面多了空格，将环境变量后面的空格去掉之后就好了。

4，Hadoop警告:Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

原因:Apache提供的hadoop本地库是32位的，而在64位的服务器上就会有问题，因此需要自己编译64位的版本。
解决办法:
1.编译64位版本的lib包，可以使用这个网站提供的编译好的http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/ 。
2. 将这个解压包解压到 hadoop/lib和hadoop/lib/native 目录下。
3. 设置环境变量，在/etc/profile中添加

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native  
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"  

4. 输入 hadoop checknative –a 检查

参考:
http://blog.csdn.net/jack85986370/article/details/51902871

5，hadoop成功配置之后，namenode没有成功启动。

原因:可能是hadoop的集群的配置不正确
解决方案: 检查hadoop/ etc/hadoop 的主要配置文件是否正确配置。

Spark相关的错误

1，使用spark sql的时候报错:javax.jdo.JDOFatalInternalException: Error creating transactional connection factory

原因:可能是没有添加jdbc的驱动
解决办法: Spark 中如果没有配置连接驱动，在spark/conf 目录下编辑spark-env.sh 添加驱动配置
例如:

export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/opt/spark/spark2.2/jars/mysql-connector-java-5.1.41.jar

或者在spark目录下直接加载驱动

例如输入:

spark-sql --driver-class-path /opt/spark/spark2.2/jars/mysql-connector-java-5.1.41.jar

2， spark-sql 登录日志过多

原因: spark的日志级别设置为了INFO。
解决办法:
将日志级别改成WARN就行了。
进入到spark目录/conf文件夹下，此时有一个log4j.properties.template文件，我们执行如下命令将其拷贝一份为log4j.properties，并对log4j.properties文件进行修改。

cp log4j.properties.template log4j.properties
vim log4j.properties

将

log4j.rootCategory=INFO, console

改成

log4j.rootCategory=WARN, console

3，spark sql启动报错:org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver

在spark/bin 目录下 修改spark-sql ，添加蓝色的字体的内容。

export _SPARK_CMD_USAGE="Usage: ./bin/spark-sql [options] [cli option]"
exec "${SPARK_HOME}"  /bin/spark-submit -jars /opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive/lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.4.0.jar --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver "$@"

HBase 相关的错误

1，启动HBase错误: -bash: /opt/hbase/hbase-1.2.6/bin: is a directory

原因:未输入正确的命令，或者Hadoop未能正确运行
解决办法:
首先检查命名格式是否正确，然后检查Hadoop是否成功运行。

2，Java API 连接HBase 报错

org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Failed after attempts=36, exceptions:
Tue Jul 19 16:36:05 CST 2016, null, java.net.SocketTimeoutException: callTimeout=60000, callDuration=79721: row 'testtable,,' on table 'hbase:meta' at region=hbase:meta,,1.1588230740, hostname=ubuntu,16020,1468916750524, seqNum=0

原因:可能是使用了主机名进行连接，而未载windows系统的hosts文件进行配置。
解决办法:
1.确认本地和集群服务之间的通信没有问题。
2.修改 C:WindowsSystem32driversetchosts 的文件，添加集群的主机名和IP做映射。
例如:
192.169.0.23 master
192.169.0.24 slave1
192.169.0.25 slave2

Hive相关的错误

1，hive2: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

原因: 无法连接元数据库，可能没有初始化元数据
解决办法:初始化元数据
输入: schematool -dbType mysql -initSchema
然后在输入: hive

2，进入hive警告:Class path contains multiple SLF4J bindings

原因:日志文件冲突。
解决办法: 移除其中的一个架包就可以了。
例如:移除hive或hadooop相关的一个slf4j.jar就可以；

3，java连接hive报错:HIVE2 Error: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException:org.apache.hadoop.ipc.RemoteExc

原因：没有设置远程连接权限。
解决方案：在hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下部分，重启服务即可：

<property>
  <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
  <value>*</value>
 </property>
 <property>
  <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
  <value>*</value>
</property>

4，java连接hive报错:hive:jdbc connection refused

原因:可能hive未启动或者配置未能正确配置
解决办法：
1.查看服务是否启动
输入:

netstat -anp |grep 10000

2.查看hive / conf/hive-site.xml配置是否正确，是否添加了这些配置

<property> 
       <name>hive.server2.thrift.port</name> 
      <value>10000</value> 
    </property>
<property>
       <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
       <value>master</value>
 </property>

注: master是我配置主机的名称，可以替换成主机的IP。

3.确认配置没有问题之后，输入hive --service hiveserver2 之后，在使用java连接测试。

5，使用hive警告:WARN conf.HiveConf: HiveConf of name hive.metastore.local does not exist

原因: Hive的这个配置在1.0之后就废除了。
解决办法：
在hive / conf/hive-site.xml 去掉这个配置就行了

 <property>
         <name>hive.metastore.local</name>
          <value>true</value>
     </property>     

6，Hive On Spark报错：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/Iterable

原因:缺少spark编译的jar包
解决办法:
我是使用的spark-hadoop-without-hive 的spark，如果使用的不是这种，可以自行编译spark-without-hive。
1.将spark/lib 目录下的spark-assembly-1.6.3-hadoop2.4.0.jar 拷贝到hive/lib目录下。
2.在hive/conf 中的hive-env.sh 设置该jar的路径。
注:spark-assembly-1.6.3-hadoop2.4.0.jar 架包在spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive 解压包中.

下载地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark

7, hive 使用spark引擎报错:Failedto execute spark task, with exception'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create sparkclient.)

原因:在使用Hive on Spark 执行查询命令的时候，出现这个错误。
解决办法:
1.检查hive和spark的版本是否正确，如果不相匹配，则配置相匹配的版本。
2.编辑hive/conf 目录下的hive-site.xml 文件，添加

<property>
           <name>spark.master</name>        
           <value>spark://hserver1:7077</value>      
    </property>

8，初始化hive元数据报错:Error: Duplicate key name 'PCS_STATS_IDX' (state=42000,code=1061)

原因：这可能是metastore_db文件夹已经存在；
解决办法: 删除该文件

9，hive 初始化元数据库报错:

org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Failed to get schema version.
Underlying cause: java.sql.SQLException : Access denied for user 'root'@'master' (using password: YES)
SQL Error code: 1045

原因: 以为数据库连接用户名密码或权限问题，然而检查hive/hive-site.xml配置，和mysql设置的用户名和密码以及权限，都没问题。
解决办法: 将hive/hive-site.xml连接数据库的别名改成ip地址就可以了。

9，hive使用mr进行关联查询报错:FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask

原因:内存太小了。
解决办法:将mr内存设置大一点

set mapred.reduce.tasks = 2000;
set mapreduce.reduce.memory.mb=16384;
set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx16384m;

Zookeeper相关的错误

1，zookeeper集群启动之后输入status 报:Error contacting service. It is probably not running.

原因:可能是zoopkeeper集群未能成功配置以及相关的环境未配置好。
解决办法：

1. 集群成功配置并且启动成功后，检查集群中的防火墙是否关闭；
   2.检查myid和zoo.cfg文件配置格式是否正确，注意空格！！！
   3.输入jps查看zookeeper是否成功启动。
   4.zookeeper集群全部都启动成功之后，再输入zkServer.sh status 查看。

Zoo.cfg完整的配置

dataDir=/opt/zookeeper/data
dataLogDir=/opt/zookeeper/dataLog
server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888

myid的配置为 1、2、3