1. 问题描述
当用户编写完Hadoop程序时,准备运行时,经常会抛出以下异常:
[15:10:41,949][
INFO][main][org.apache.hadoop.mapred.JobClient:1330] – Task Id :
attempt_201202281244_0003_m_000000_1, Status : FAILED
Error: java.lang.ClassNotFoundException: com.sca.commons.ScaException
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:202)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:190)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:306)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:301)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:247)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:247)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:819)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:864)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.MultithreadedMapper.getMapperClass(MultithreadedMapper.java:95)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.MultithreadedMapper.run(MultithreadedMapper.java:127)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1083)
at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)
大家一看异常“java.lang.ClassNotFoundException”就会知道原因是找不到java类。
经个人总结,这通常是由于以下几种原因造成的:
(1)你编写了一个java lib,封装成了jar,然后再写了一个Hadoop程序,调用这个jar完成mapper和reducer的编写
(2)你编写了一个Hadoop程序,期间调用了一个第三方java lib。
之后,你将自己的jar包或者第三方java包分发到各个TaskTracker的HADOOP_HOME目录下,运行你的JAVA程序,报了以上错误。
解决方法
(1) 在运行脚本中添加classpath.
在$HADOOP_HOME/conf/hadoop_env.sh 或者$HADOOP_HOME/bin/hadoop-config.sh中添加:
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/my_jars
然后将你自己的jar包和第三方jar包分发到各个TaskTracker的HADOOP_CLASSPATH目录下(别忘了所有
TaskTracker上的hadoop_env.sh和hadoop-config.sh均按以上方法添加HADOOP_CLASSPATH环境变量)
【注】hadoop_env.sh和hadoop-config.sh是所有hadoop运行脚本(start-all.sh, start-dfs.sh等)一定会引用的配置脚本,可以将一些最基本的环境变量或者配置参数加到这两个文件中。
(2) 使用“-libjars“参数
这种方式是本人推荐的方法,但是支持这个功能,需要按照如下方式编写Hadoop程序:
public
class
MyHadoopJob
extends
Configured
implements
Tool {
public
static
class
MapClass
extends
Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> {
}
public
static
class
Reduce
extends
Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable> {
}
public
int
run(String[] args)
throws
Exception {
if
(args.length <
2
) {
printUsage();
return
2
;
}
Job job =
new
Job(getConf());
…......
}
public
static
void
main(String[] args)
throws
Exception{
int
res = ToolRunner.run(
new
Configuration(),
new
SleepJob(), args);
System.exit(res);
}
}
运行作业:
#run_myjob.sh
bin/hadoop jar myjob.jar MyHadoopJob \
-D mapred.job.name=MyHadoopJob \
-D mapred.map.tasks=24 \
-D mapred.mreduce.tasks=12 \
-D mapred.input.dir=/test/input1,test/input2 \
-D mapred.output.dir=/test/output \
-libjars myjob.jar,third-party.jar
-my1 5 \
-my2 china
运行./run_myjob.sh
其中 “-libjars“指定本地两个jar文件,Hadoop自动会把这两个文件分发到各个TaskTracker的临时工作目录下,用完后自动删除。
解决方案比较
第一种方法过于笨拙,每次都要人工地将jar包分发到各个TaskTracker上,如果集群很大,非常耗时;第二种方法利用了Hadoop内部机
制进行jar包分发,非常方便。实际上,在Hadoop example中,除了WordCount例子外,其他所有例子均采用了方案2的设计方法。