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hadoop2:no job control一般解決方法

該方法來自 http://www.350351.com/jiagoucunchu/Hadoop/310619_2.html

測試版本:CDH5.0,(Hadoop2.3)

在使用windows呼叫Hadoop yarn平臺的時候,一般都會遇到如下的錯誤:

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)
這個錯誤在Hadoop mapreduce bug的資訊頁面(https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655)已經解決了,且影響的版本是Hadoop2.2、Hadoop2.3,並且已經解決(並沒有說在Hadoop2.4已經修復了)。

在http://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/22896249 部落格中,lz按照 https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655的解決方案進行了解決。這裡想給出這個問題的一般解決思路。

1. 首先這個問題是在windows的eclipse作為客戶端提交任務到linux Hadoop叢集才會出現的問題,如果是linux的eclipse提交任務到linux Hadoop叢集則不會出現這樣的問題。那麼一個很直觀的想法就是同時使用兩個客戶端執行一個任務,然後每個步驟都除錯,來確定其中的不同點。這麼做,肯定是可以的。但是這麼做肯定也是比較費時的(而且還要自己在一個linux上裝個eclipse,麻煩);

2. 按照1的做法,一般就可以看到有兩點的不同,一個是java命令的不同,還有一個就是classpath的不同。先說下斷點的地方:

(1)java命令的斷點:

YarnRunner.java的390行(cdh5.0 Hadoop2.3版本原始碼)

// Setup the command to run the AM
    List<String> vargs = new ArrayList<String>(8);
    vargs.add(Environment.JAVA_HOME.$() + "/bin/java");
這裡打上斷點後,然後執行到445這一行,就可以看到vargs是如下的樣子(或者看vargsFinal這個變數):
[%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的斷點:

YarnRunner.java的466行,檢視environment的值,可以看到起值為:

{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%/*}
3. 看到2中的兩個值就可以確定,windows和linux的不同之處了,主要有兩個:

(1)%%和$的區別;

(2)正反斜槓的區別(這個好像不區別也行); 
4. 看出上面兩個地方的區別後,如果直接把這兩個值改為:

[$JAVA_HOME/bin/java -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR> -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA  -Xmx1024m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr ]
{CLASSPATH=$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/*}
那麼應該是可以執行的;

5. 怎麼改呢?

(1)在我們的工程中新建一個YarnRunner類,該類與原始碼的YarnRunner類一模一樣(包路徑,程式碼內容都一樣);

(2)把390行替換為(這裡預設Hadoop 叢集是在linux環境下的):

即把

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

替換為

vargs.add("$JAVA_HOME/bin/java");
(3)在466行新增:
replaceEnvironment(environment);
這個方法放在最後面,為:
private void replaceEnvironment(Map<String, String> environment) {
	  String tmpClassPath = environment.get("CLASSPATH");
	  tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll(";", ":");
	  tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll("%PWD%", "\\$PWD");
	  tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll("%HADOOP_MAPRED_HOME%", "\\$HADOOP_MAPRED_HOME");
	  tmpClassPath= tmpClassPath.replaceAll("\\\\", "/" );
	  environment.put("CLASSPATH",tmpClassPath);
}
這樣替換完成後,在windows的eclipse中向linux Hadoop叢集中提交任務就可以執行了。


最後,在執行的時候,eclipse終端沒有日誌打印出來;直接在src下面加上一個log4j.properties檔案(可以在linux 叢集的/etc/hadoop/conf/裡面下載)。