错误记录与分析
错误1:java.net.BindException: Port in use: localhost:0
datanode节点启动时报错 日志信息如下: Exiting with status 1: java.net.BindException: Port in use: localhost:0 解决:在/etc/hosts文件开头添加如下内容 ::1 localhost 127.0.0.1 localhost
错误2:datanode节点磁盘空间爆满,导致datanode启动不能启动
解决: 1、查看数据 hadoop fs -du -h /user/data/hadoop 2、删除最旧的数据 hadoop fs -rm -r -skipTrash /user/hadoop/data/2018-11* 删除一个月的 注:这里只是举一个样例,当空间不足的时候,就删掉某一数据。但是,通常情况下,在配置部署集群的时候,都会配置磁盘预留10%的容量。 还有一种情况:当某一块磁盘容量100%的时候,datanode节点不能启动。这种解决方法就是删除这块磁盘下的某些不重要的数据,比如日志文件。删除以后可以正常启动,接着执行balancer就可以。
错误3:java.io.IOException: Premature EOF from inputStream
报错信息如下: 2019-03-08 09:54:12,046 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception for BP-2086716179-x.x.x.x-1547613222606:blk_1100079604_26351635 java.io.IOException: Premature EOF from inputStream 从错误来看,是由于文件被提前关闭,导致io错误。发生这种情况通常是在客户端读写hdfs上的文件时发生的。 解决: 1、修改hdfs-site.xml(每个节点都要改): dfs.datanode.max.transfer.threads 值修改为8192。这个是datanode同时处理请求的任务上限,总默认值是 4096,该参数取值范围[1 to 8192]。 2、修改操作系统打开文件数。
当然也有可能是其他问题导致的。
错误4:org.apache.hadoop.net.ConnectTimeoutException: 60000 millis timeout while waiting for channel to be ready for connect
k_1087564514_13888513 received exception org.apache.hadoop.net.ConnectTimeoutException: 60000 millis timeout while waiting for channel to be ready for connect. ch : java.nio.channels.SocketChannel[connection-pending remote=/58.240.56.125:50010] 19/03/11 18:14:44 WARN balancer.Dispatcher: Failed to move blk_1087564434_13888433 with size=40766000 from x.x.x.x:50010:DISK to y.y.y.y:50010:DISK through x.x.x.x:50010: block move is failed: opReplaceBlock BP-1866268144-x.x.x.x-1464939869265:blk_1087564434_13888433 received exception org.apache.hadoop.net.ConnectTimeoutException: 60000 millis timeout while waiting for channel to be ready for connect. ch : java.nio.channels.SocketChannel[connection-pending remote=/x.x.x.x:50010] hadoop客户端连接超时问题 解决 修改hdfs-site.xml文件,添加 hdfs客户端的读写超时时间 dfs.client.socket-timeout(默认60000) dfs.datanode.socket.write.timeout(默认80000) dfs.datanode.handler.count=50
错误5:All datanodes 58.240.56.122:50010 are bad. Aborting.
这个问题的原因不确定,可能会有多种情况导致。
1、查看当前系统的最大打开文件数量是否受限制;ulimt -n。
我这边系统的最大文件数量已经被设置为65535,但依然在hbase的日志里面大量的报这个错误。最后发现是由于datanode服务器压力过大导致,最后通过调整hbase的regionserver的heap大小降低服务器的压力。(一共两台datanode 0.0)
可能还要其他原因导致,这边暂时没有分析出来,期待以后补上了。
错误5:AttemptID:attempt_1547604600777_0101_r_000085_0 Timed out after 600 secs 或者 Too Many fetch failures.Failing the attempt
reduce任务失败,最终导致整个作业失败。 问题分析:这个是由于某个reduce任务重试4次后,job失败,原因就是因为超时。mapreduce.task.timeout参数对应的超时时间是600s。这意味着,如果map或reduce方法在600秒内没有返回或者输出内容, NM将认为相应的map或reduce已经死亡。 并向AM汇报错误。AM会杀死此次尝试,并在其他节点上重新执行它。 可能导致的原因: (1)、跑reduce任务的datanode节点压力大,可以使用top、iostart、sar等命令查看系统资源使用情况。也有可能datanode挂掉。 (2)、网络问题,网络IO过大。 (3)、程序死循环。
(4)、数据倾斜。 解决: 检查网络问题、datanode节点是否资源不足。
错误6:java.io.IOException: Broken pipe
原因分析 (1).当访问某个服务突然服务器挂了,就会产生Broken pipe; (2).客户端读取超时关闭了连接,这时服务器往客户端再写数据就发生了broken pipe异常!
错误7:java.net.SocketTimeoutException: 60000 millis timeout while waiting for channel to be ready for read. ch
解决:打开core-site.xml文件 添加:ipc.ping.interval=180000
错误8:ssh连接问题:shell request failed on channel 0
分析:操作系统进程数量太小,导致连接失败
解决:修改操作系统最大进程数量
ulimit -u 查看最大进程数量。
错误9:The accepted epoch, d is less than the current epoch, 5e4
zookeeper启动报错
解决:进入到zookeeper数据目录下的version-2目录,把acceptedEpoch文件里面的值改成currentEpoch里面的值,也就是上述的5e4.
错误10:namenode报错,the directory item limit is exceed: limit=1048576
调整hadoop单个目录下的文件数量: namenode日志里面可能存在如下错误: the directory item limit is exceed: limit=1048576 hadoop单个目录下文件超1048576个,默认limit限制数为1048576,所以要调大limit限制数 调整: 参数:dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items 值:3200000 注:值范围 1 ~ 6400000 将配置文件推送至hadoop集群所有节点 重启hadoop服务
错误11:journalnode报错,org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager: Waited 96275 ms (timeout=20000 ms) for a response for sendEdits. No responses yet.
调节journalnode 的写入超时时间,默认20000(20s) namenode日志文件可能存在的错误: org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager: Waited 96275 ms (timeout=20000 ms) for a response for sendEdits. No responses yet. 参数:dfs.qjournal.write-txns.timeout.ms 值:200000(200s)
错误12:java.io.IOException: Can't scan a pre-transactional edit log.
由于数据磁盘爆满,达到100%,导致journalnode宕掉,在启动journalnode以后,查看日志,提示Can't scan a pre-transactional edit log,这个时候namenode已经是不能正常启动了。 java.io.IOException: Can't scan a pre-transactional edit log. at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogOp$LegacyReader.scanOp(FSEditLogOp.java:4974) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogFileInputStream.scanNextOp(EditLogFileInputStream.java:245) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogFileInputStream.scanEditLog(EditLogFileInputStream.java:355) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FileJournalManager$EditLogFile.scanLog(FileJournalManager.java:551) at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.Journal.scanStorageForLatestEdits(Journal.java:192) at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.Journal.<init>(Journal.java:152) at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNode.getOrCreateJournal(JournalNode.java:90) at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNode.getOrCreateJournal(JournalNode.java:99) at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNodeRpcServer.getEditLogManifest(JournalNodeRpcServer.java:189) at 解决办法: 1、删除数据磁盘的一些无用的数据,让磁盘有一定的空间,只要空间>0k,journalnode就可以正常启动,我这边就是某一块盘一点磁盘空间都没有,可用空间0k。导致在启动journalnode的时候提示磁盘空间不足,说到底,还是集群在规划的时候没有预留磁盘空间导致的,给差评。 2、报上述的 Can't scan a pre-transactional edit log 错误,就是由于journalnode维护的eidts文件损坏,这个时候,看一下journalnode几台节点,哪一台是好的,先删除损坏的journalnode的数据文件,然后把这台好的journalnode文件拷贝到其他的节点。 3、修改拷贝过来的数据文件的权限 4、重启journalnode。
分析:由于在生产环境下,ssh的端口被修改成220,不是使用的默认端口,但是hadoop在启动相应进程的时候,使用的ssh默认端口 解决: 1、命令行(临时),这种方式会导致关闭当前终端,该值失效。 export HADOOP_SSH_OPTS="-p 220" 2、永久修改:把上述的命令添加到hadoop的hadoop-env.sh文件,添加以后就可以正常启动hadoop进程。
错误14:Unable to fence NameNode at master/172.17.0.11:8020
解决: 提示未找到fuster程序,导致无法进行fence,所以可以通过如下命令来安装,Psmisc软件包中包含了fuster程序 #apt-get update # apt-get install psmisc