hadoop环境配置过程中可能遇到问题的解决方案

• Failed to set setXIncludeAware(true) for parser

遇到此问题一般是jar包冲突的问题。一种情况是我们向java的lib目录添加我们自己的jar包导致hadoop引用jar包的冲突。解决方案就是删除我们自己向系统添加的jar包，重新配置。将自己的jar包或者外部jar放入系统目录会在编译程序时带来方便，但是这不是一种好习惯，我们应该通过修改CLASSPATH的方式指定jar包路径。

• Cannot lock storage /tmp/hadoop-root/dfs/name. The directory isalready locked

这个错误一般是我们在某次配置失败后，hadoop创建该目录，锁定之后失败退出造成的。解决方案就是删除tmp目录下hadoop创建的相关目录，然后重新配置。

• localhost Name or service not known

在配置hadoop单节点环境时，需要利用ssh登录localhost。如果按照网上的方式配置之后还是不能正确登录localhost，并报上述错误，可以检查/etc/sysconfig/network和 /etc/hosts下的localhost名字是否一致。有时在某个文件中localhost是注释掉的。

• ls: Cannot access .: No such file or directory.

当在hadoop中运行ls命令时常会出现这个错误，这个错误是指hdfs文件系统中当前目录为空，并不是指本地文件系统中当前目录为空。当我们使用hdfs文件系统时，会默认进入/user/username下，这个目录不存在于本地文件系统，而是由hdfs内部管理的一个目录。当我们第一次使用ls命令时，/user/username下是空的，所以会提示上述错误。当我们添加新的文件之后就不再报该错。

• Call to localhost/127.0.0.1:9000 failed on connection exception

当在伪分布式环境下运行wordcount示例时，如果报上述错误说明未启动hadoop，利用start-all.sh脚本启动hadoop环境。

• jps命令没有datanode运行

一个原因是执行文件系统格式化时，会在namenode数据文件夹（即配置文件中dfs.name.dir在本地系统的路径）中保存一个current/VERSION文件，记录namespaceID，标识了所格式化的namenode的版本。如果我们频繁的格式化namenode，那么datanode中保存（即配置文件中dfs.data.dir在本地系统的路径）的current/VERSION文件只是你第一次格式化时保存的namenode的ID，因此就会造成datanode与namenode之间的id不一致。解决方案是清空hadoop的tmp文件，重启格式化hdfs。

• Retrying connect to server: localhost/127.0.0.1:9000

说明hadoop的namenode进程没有启动，导致与namenode无法连接而报错。可以先执行stop-all.sh脚本停止hadoop，然后调用start-all.sh重启hadoop。

• jps命令没有namenode运行

一个可能原因是tmp文件，默认的tmp文件每次重新开机会被清空，与此同时namenode的格式化信息就会丢失，于是我们得重新配置一个tmp文件目录。可以通过修改hadoop/conf目录里面的core-site.xml文件，加入以下节点：

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/home/chjzh/hadoop_tmp</value>

<description>A base for othertemporary directories.</description>

</property>

然后重新格式化hdfs。

此外，我们可以通过查看hadoop的logs目录下相关namenode日志查看问题来源。datanode不能启动时也可查看日志查找问题来源。

• Input path does not exist: hdfs://localhost:9000/user/root/inputfile

运行hadoop程序的时候，输入文件必须先放入hdfs文件系统中，不能是本地文件，如果是本地文件就会报上述找不到文件的错误。解决方案是首先利用put或者copyFromLocal拷贝文件到hdfs中，然后再运行hadoop程序。

• 提示

利用jps命令查看当前运行的hadoop进程时，和hadoop相关的一系列进程jobtracker、tasktracker、datanode、namenode和SecondaryNameNode的进程号也是非常接近的，不会出现上千的差异。如果发现它们的进程号差异过大，则往往会出错，这时可以通过重启解决问题。如果多次重启某些进程依旧没有改变，还可以利用kill -9命令强制杀死进程，然后再重启。