在使用windows调用Hadoop 错误 /bin/bash: line 0: fg: no job control一般解决方法

在使用windows调用Hadoop yarn平台的时候，一般都会遇到如下的错误：

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）已经解决了，且影响的版本是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按照 https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655的解决方案进行了解决。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作为客户端提交任务到linux Hadoop集群才会出现的问题，如果是linux的eclipse提交任务到linux Hadoop集群则不会出现这样的问题。那么一个很直观的想法就是同时使用两个客户端运行一个任务，然后每个步骤都调试，来确定其中的不同点。这么做，肯定是可以的。但是这么做肯定也是比较费时的（而且还要自己在一个linux上装个eclipse，麻烦）；

2. 按照1的做法，一般就可以看到有两点的不同，一个是java命令的不同，还有一个就是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版本源码）

// 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，然后运行到445这一行，就可以看到vargs是如下的样子（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，可以看到起值为：

{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%\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中的两个值就可以确定，windows和linux的不同之处了，主要有两个：

（1）%%和$的区别；

（2）正反斜杠的区别（这个好像不区别也行）； 
4. 看出上面两个地方的区别后，如果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/*}

那么应该是可以运行的；

5. 怎么改呢？

（1）在我们的工程中新建一个YarnRunner类，该类与源码的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行添加：

replaceEnvironment(environment);

这个方法放在最后面，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);
}

这样替换完成后，在windows的eclipse中向linux Hadoop集群中提交任务就可以执行了。

最后，在运行的时候，eclipse终端没有日志打印出来；直接在src下面加上一个log4j.properties文件（可以在linux 集群的/etc/hadoop/conf/里面下载）。