/bin/bash: line 0: fg: no job control一般解决方法

測试版本号：CDH5.0,（Hadoop2.3）

在使用windows调用Hadoop yarn平台的时候，一般都会遇到例如以下的错误：

2014-05-28 17:32:19,761 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor: Exception from container-launch with container ID: container_1401177251807_0034_01_000001 and exit code: 1
org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException: /bin/bash: line 0: fg: no job control

	at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:505)
	at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:418)
	at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:650)
	at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor.launchContainer(DefaultContainerExecutor.java:195)
	at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:300)
	at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:81)
	at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:262)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)

这个错误在Hadoop mapreduce bug的信息页面（https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655）已经攻克了，且影响的版本号是Hadoop2.2、Hadoop2.3，并且已经解决（并没有说在Hadoop2.4已经修复了）。

在http://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/22896249 博客中，lz依照 https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655的解决方式进行了解决。这里想给出这个问题的一般解决思路。

1. 首先这个问题是在windows的eclipse作为client提交任务到linux Hadoop集群才会出现的问题，假设是linux的eclipse提交任务到linux Hadoop集群则不会出现这种问题。那么一个非常直观的想法就是同一时候使用两个client执行一个任务，然后每一个步骤都调试，来确定当中的不同点。这么做，肯定是能够的。可是这么做肯定也是比較费时的（并且还要自己在一个linux上装个eclipse，麻烦）；

2. 依照1的做法，一般就能够看到有两点的不同，一个是java命令的不同，另一个就是classpath的不同。先说下断点的地方：

（1）java命令的断点：

YarnRunner.java的390行（cdh5.0 Hadoop2.3版本号源代码）

// Setup the command to run the AM
    List<String> vargs = new ArrayList<String>(8);
    vargs.add(Environment.JAVA_HOME.$() + "/bin/java");

这里打上断点后，然后执行到445这一行，就能够看到vargs是例如以下的样子（或者看vargsFinal这个变量）：

[%JAVA_HOME%, -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties, -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR>, -Dyarn.app.container.log.filesize=0, -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA, , -Xmx1024m, org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster, 1><LOG_DIR>/stdout, 2><LOG_DIR>/stderr, null, null]

（2）classpath的断点：

YarnRunner.java的466行，查看environment的值，能够看到起值为：

{CLASSPATH=%PWD%;$HADOOP_CONF_DIR;$HADOOP_COMMON_HOME/*;$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*;$HADOOP_HDFS_HOME/*;$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*;$HADOOP_MAPRED_HOME/*;$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*;$HADOOP_YARN_HOME/*;$HADOOP_YARN_HOME/lib/*;%HADOOP_MAPRED_HOME%sharehadoopmapreduce*;%HADOOP_MAPRED_HOME%sharehadoopmapreducelib*;job.jar/job.jar;job.jar/classes/;job.jar/lib/*;%PWD%/*}

3. 看到2中的两个值就能够确定，windows和linux的不同之处了，主要有两个：

（1）%%和$的差别；

（2）正反斜杠的差别（这个好像不差别也行）；
4. 看出上面两个地方的差别后，假设直接把这两个值改为：

[$JAVA_HOME/bin/java -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR> -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA  -Xmx1024m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr ]

和

{CLASSPATH=$PWD:$HADOOP_CONF_DIR:$HADOOP_COMMON_HOME/*:$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*:$HADOOP_HDFS_HOME/*:$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*:$HADOOP_YARN_HOME/*:$HADOOP_YARN_HOME/lib/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*:job.jar/job.jar:job.jar/classes/:job.jar/lib/*:$PWD/*}

那么应该是能够执行的；

5. 怎么改呢？

（1）在我们的project中新建一个YarnRunner类，该类与源代码的YarnRunner类一模一样（包路径，代码内容都一样）；

（2）把390行替换为（这里默认Hadoop 集群是在linux环境下的）：

即把

 vargs.add(Environment.JAVA_HOME.$() + "/bin/java");

替换为

vargs.add("$JAVA_HOME/bin/java");

（3）在466行加入�：

replaceEnvironment(environment);

这种方法放在最后面，为：

private void replaceEnvironment(Map<String, String> environment) {
	  String tmpClassPath = environment.get("CLASSPATH");
	  tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll(";", ":");
	  tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll("%PWD%", "\$PWD");
	  tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll("%HADOOP_MAPRED_HOME%", "\$HADOOP_MAPRED_HOME");
	  tmpClassPath= tmpClassPath.replaceAll("\\", "/" );
	  environment.put("CLASSPATH",tmpClassPath);
}

这样替换完毕后，在windows的eclipse中向linux Hadoop集群中提交任务就能够执行了。

最后，在执行的时候，eclipse终端没有日志打印出来；直接在src以下加上一个log4j.properties文件（能够在linux 集群的/etc/hadoop/conf/里面下载）。

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