hadoop出错解决方法

Hadoop 故障解决方法 Hadoop 是一种大数据处理技术，它可以对大量数据进行处理和分析。但是在使用 Hadoop 过程中，我们经常会遇到一些错误和问题，本文将为您提供一些常见的 Hadoop 故障解决方法。 一、Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out 这个错误是由于系统默认的打开文件数限制太小，导致程序无法正常工作。解决方法是修改 /etc/security/limits.conf 文件，增加打开文件数的限制。具体操作是：vi /etc/security/limits.conf，添加以下内容：* soft nofile 102400 * hard nofile 409600。然后，cd /etc/pam.d/，sudo vi login，添加以下内容：session required /lib/security/pam_limits.so。 二、Too many fetch-failures 这个错误主要是由于结点间的连通不够全面。解决方法是：1) 检查 /etc/hosts 文件，确保本机 IP 对应服务器名，包含所有服务器的 IP 和服务器名。2) 检查 .ssh/authorized_keys 文件，确保包含所有服务器（包括自身）的公钥。 三、处理速度特别慢 появил map 很快 但是 reduce 很慢 而且反复出现 reduce=0% 这个问题是由于 Hadoop 配置不当引起的。解决方法是：修改 conf/hadoop-env.sh 文件，增加 export HADOOP_HEAPSIZE=4000，这样可以增加 Hadoop 的堆大小，提高处理速度。 四、能够启动 datanode，但无法访问，也无法结束的错误 这个问题是由于 NameNode 和 DataNode 之间的版本不匹配引起的。解决方法是：删除 NameNode 上的 dfs.name.dir 目录和 DataNode 上的 dfs.data.dir 目录，然后重新格式化分布式文件系统。 五、java.io.IOException: Could not obtain block: blk_194219614024901469_1100 file=/user/hive/warehouse/src_20090724_log/src_20090724_log 这个错误是由于结点断开连接引起的。解决方法是：检查结点的连接状态，确保所有结点都连接正常。 六、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这个错误是由于 JVM 内存不足引起的。解决方法是：修改所有 DataNode 的 JVM 内存大小，例如设置为 Java -Xms1024m -Xmx4096m。 七、出现 map%，但是呢 reduce 到 98%左右的时候呢，就直接进 failed jobs 这个问题是由于 MapReduce 任务配置不当引起的。解决方法是：检查 mapred.map.tasks 是否设置太多，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。 八、系统根目录下的/tmp 文件夹是不可以删除的 这个问题是由于 /tmp 文件夹是 Hadoop 的必要文件夹，删除它将导致 Hadoop 无法正常工作。解决方法是：不要删除 /tmp 文件夹，避免影响 Hadoop 的正常工作。 这些故障解决方法可以帮助您快速解决 Hadoop 中常见的问题，从而提高工作效率和数据处理速度。