.hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh这三个文件中java的绝对路径

时间: 2023-10-25 17:03:47 浏览: 165
在hadoop-env.sh、yarn-env.sh和mapred-env.sh这三个文件中,java的绝对路径可以根据操作系统的不同进行设置。 在Linux操作系统中,可以使用以下命令来配置java的绝对路径: 在hadoop-env.sh文件中,可以找到以下行: # The java implementation to use. export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} 将上述行修改为: # The java implementation to use. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 在yarn-env.sh和mapred-env.sh文件中,可以找到以下行: # Specify the locale which is used for YARN daemon JVMs # export YARN_HEAPSIZE=1000 将上述行修改为: # Specify the locale which is used for YARN daemon JVMs export YARN_HEAPSIZE=1000 # The java implementation to use. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 需要注意的是,以上的绝对路径仅供参考,具体的java路径可能因为操作系统和java安装位置的不同而有所变化。因此,在实际配置时,应根据自己系统中java的安装位置进行相应的路径设置。
相关问题

在xshell中,启动 HDFS 并运行 MapReduce 程序,(a)修改java路径,需要找到三个文件(hadoop-env.sh mapred-env.sh yarn-env.sh)

在XShell中,如果你想要在启动HDFS和运行MapReduce程序之前修改Java路径,特别是在涉及Hadoop环境变量的情况下,确实需要编辑`hadoop-env.sh`, `mapred-env.sh`, 和 `yarn-env.sh` 文件。这里是具体步骤: 1. **定位文件位置**: - 这些文件通常位于Hadoop的安装目录下的conf子目录中,例如: ``` /usr/lib/hadoop/conf/(对于Hadoop 2.x) /etc/hadoop/(对于Hadoop 3.x 或更高版本) ``` 检查对应版本的位置。 2. **打开并编辑文件**: 使用文本编辑器(如vim, nano或sed)打开这些文件,比如: ``` vi hadoop-env.sh vi mapred-env.sh vi yarn-env.sh ``` 3. **查找JAVA_HOME设置**: 找到类似`export JAVA_HOME=...`这样的行,这通常用于定义Java的安装路径。默认情况下,它可能是指向系统的Java安装,但有时可能需要指定特定的Java安装。 4. **修改JAVA_HOME**: 将原有的路径替换为你希望使用的Java路径,例如: ``` export JAVA_HOME=/path/to/your/java/jdk ``` 5. **保存并关闭文件**: 保存更改后,按`:wq`退出vi编辑器,或者选择其他保存选项并按回车键。 6. **刷新环境变量**: 为了使这些更改生效,你可能需要重启Hadoop的服务,比如: ``` sudo service hadoop-hdfs restart sudo service hadoop-mapreduce start sudo service yarn stop start ``` 或者使用`hdfs dfsadmin -refreshService ha`对HDFS服务进行刷新。 7. **验证Java路径**: 你可以通过运行`jps`命令检查是否有正确的Java版本被用于MapReduce任务。

在安装配置hadoop时,需要进行配置的配置文件有 A yarn-env.sh B mapred-site.xml C core-site.xml D hadoop-env.sh E mapred-env.sh F hdfs-site.xml G yarn-site.xml

正确答案是 A、B、C、D、F、G。这些文件都是hadoop的核心配置文件,用于配置hadoop集群的各种参数和设置。其中,yarn-env.sh用于配置YARN(Yet Another Resource Negotiator)框架的环境变量;mapred-site.xml用于配置MapReduce计算框架的参数;core-site.xml用于配置Hadoop的核心参数;hadoop-env.sh用于配置Hadoop环境变量;mapred-env.sh用于配置MapReduce计算框架的环境变量;hdfs-site.xml用于配置HDFS(Hadoop Distributed File System)的参数;yarn-site.xml用于配置YARN框架的参数。
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用空格隔开 如果敲错了 按下ctrl+backspace可以删除 注意一定要有四个)" one two three four if [ ! -n $four ] then echo "Args Number Input Error..." exit; fi}# 获取用户的8个配置文件存放路径和将要安装的目录function getFilesAndTargetDir(){ read -p "请输入你的软件包路径(绝对路径)" softwareDir read -p "请输入你的8个配置文件存放路径(配置文件已修改好 绝对路径)" filesDir read -p "你想要将HA安装在哪个目录下(空目录 绝对路径)" targetDir}function getUserPathFileName(){ read -p "你的环境变量配置文件名:(在/etc/profile.d/下 例如my_path.sh 只要文件名)" pathFileName}# 1 function unpackSoftwarePackage(){ echo "----------一、解压软件包----------" sleep 2 echo "----------1.创建hadoop HA高可用目录:$targetDir/----------" if [ ! -d "$targetDir/" ];then mkdir $targetDir/ fi echo "----------2.解压JDK----------" tar -xzvf $softwareDir/jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C $targetDir/ echo "----------3.解压hadoop----------" tar -xzvf $softwareDir/hadoop-3.1.3.tar.gz -C $targetDir/ echo "----------4.解压zookeeper----------" tar -xzvf $softwareDir/apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C $targetDir/ echo "----------第一步已完成----------" return 0}# 2 function changeName(){ echo "----------二、改名----------" sleep 2 echo "----------1.重命名Zookeeper----------" mv $targetDir/apache-zookeeper-3.5.7-bin/ $targetDir/zookeeper echo "----------2.重命名JDK----------" mv $targetDir/jdk1.8.0_202/ $targetDir/jdk1.8 echo "----------第二步已完成----------" return 0}# 3function copyConfigurationFiles(){ echo "----------三、修改八个配置文件----------" sleep 2 echo "----------1.修改hadoop下的6个文件----------" cat $filesDir/core-site.xml > $targetDir/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml cat $filesDir/hdfs-site.xml > $targetDir/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml cat $filesDir/mapred-site.xml > $targetDir/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/mapred-site.xml cat $filesDir/yarn-site.xml > $targetDir/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml cat $filesDir/workers > $targetDir/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers cat $filesDir/hadoop-env.sh > $targetDir/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh echo "----------2.修改zookeeper下的1个文件----------" mv $targetDir/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg $targetDir/zookeeper/conf/zoo.cfg cat $filesDir/zoo.cfg > $targetDir/zookeeper/conf/zoo.cfg echo "----------3.修改环境变量----------" cat $filesDir/$pathFileName > /etc/profile.d/$pathFileName source /etc/profile.d/$pathFileName echo "----------4.安装psmisc插件----------" sudo yum install -y psmisc ssh $two "sudo yum install -y psmisc" echo "----------第三步已完成----------" return 0}# 4.function createDir(){ echo "----------四、创建目录----------" sleep 2 echo "----------1.创建zkData高可用目录----------" mkdir $targetDir/zookeeper/zkData touch $targetDir/zookeeper/zkData/myid echo "----------2.创建Hadoop数据临时目录----------" mkdir $targetDir/tmp echo "----------3.创建JournalNode日志目录----------" mkdir $targetDir/logs echo "----------第四步已完成----------" return 0}# 5.function xsyncHA(){ echo "----------五、分发HA目录----------" sleep 2 xsync $targetDir/ echo "----------1.分发环境变量配置文件----------" for i in $two $three $four do sudo scp /etc/profile.d/$pathFileName $i:/etc/profile.d/ done echo "----------2.刷新环境变量----------" for i in $two $three $four do ssh $i "source /etc/profile.d/$pathFileName" done echo "----------第五步已完成----------" return 0}# 6.function changeMyIdOfZK(){ echo "----------六、修改zookeeper的myid 使用ssh方式----------" sleep 2 echo "---------- 修改two的myid文件------------" ssh $two "echo '1' >> $targetDir/zookeeper/zkData/myid" echo "---------- 修改three的myid文件------------" ssh $three "echo '2' >> $targetDir/zookeeper/zkData/myid" echo "---------- 修改four的myid文件------------" ssh $four "echo '3' >> $targetDir/zookeeper/zkData/myid" echo "----------第六步已完成----------"}# 7.function startZKOnThreeNode(){ echo "----------七、启动ZK----------" sleep 2 echo "----------启动zookeeper----------" for i in $two $three $four do echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------ ssh $i "$targetDir/zookeeper/bin/zkServer.sh start" done echo "----------第七步已完成----------"}# 8.function startHadoop(){ echo "----------八、启动hadoop----------" sleep 2 echo "----------1.启动JournalNode----------" for i in $one $two $three do echo ---------- hadoop $i JournalNode启动 ------------ ssh $i "hdfs --daemon start journalnode" done echo "----------2.初始化NameNode----------" hdfs namenode -format echo "----------3.初始化Zookeeper----------" ssh $two "hdfs zkfc -formatZK" echo "----------4.启动两个NameNode----------" hdfs --daemon start namenode ssh $two "hdfs namenode -bootstrapStandby" echo "----------5.启动集群----------" start-dfs.sh echo "----------第八步已完成----------" echo "----------Hadoop HA高可用搭建已完成----------"}# 调用上述函数完成安装HAtestReadgetFilesAndTargetDirgetUserPathFileNameunpackSoftwarePackagechangeNamecopyConfigurationFilescreateDirxsyncHAchangeMyIdOfZKstartZKOnThreeNodestartHadoop123

hadoop jar /home/2230502359zwn/hadoop-3.3.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’ 2025-03-18 09:36:53,435 INFO impl.MetricsConfig: Loaded properties from hadoop-metrics2.properties 2025-03-18 09:36:53,472 INFO impl.MetricsSystemImpl: Scheduled Metric snapshot period at 10 second(s). 2025-03-18 09:36:53,473 INFO impl.MetricsSystemImpl: JobTracker metrics system started 2025-03-18 09:36:53,589 INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area file:/tmp/hadoop/mapred/staging/2230502359zwn76858394/.staging/job_local76858394_0001 ENOENT: No such file or directory at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.chmodImpl(Native Method) at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.chmod(NativeIO.java:382) at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.setPermission(RawLocalFileSystem.java:974) at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem$1.apply(ChecksumFileSystem.java:591) at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem$FsOperation.run(ChecksumFileSystem.java:572) at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.setPermission(ChecksumFileSystem.java:594) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.mkdirs(FileSystem.java:752) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobResourceUploader.mkdirs(JobResourceUploader.java:660) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobResourceUploader.uploadResourcesInternal(JobResourceUploader.java:174) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobResourceUploader.uploadResources(JobResourceUploader.java:135) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.copyAndConfigureFiles(JobSubmitter.java:99) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:194) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$11.run(Job.java:1571) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$11.run(Job.java:1568) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1878) at org.apache.hadoop.ma

任务描述 本关任务:安装配置Hadoop开发环境。 相关知识 下载Hadoop 我们去官网下载:http://hadoop.apache.org/ 在平台上已经帮你下载好了(在/opt目录下),这里只是展示一下下载步骤。 输入wget下载Hadoop; wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz 如果是生产环境就需要验证文件的完整性,在这里就偷个懒了。 由于解压包有大概300M,所以我们已经预先帮你下载好了,切换到/opt目录下即可看到。 接下来解压Hadoop的压缩包,然后将解压好的文件移动到/app目录下。 我们来切换到app目录下修改一下hadoop文件夹的名字。 提示:如果出现文件解压大小限制的情况,可以使用 ulimit -f 1000000 命令来解除限制。 配置Hadoop环境 接下来我们开始配置Hadoop开发环境。 咱们来搭建一个单节点的集群,配置一个伪分布式,为什么不做分布式呢? 其实分布式的配置和伪分布式差不多,只是分布式机器增加了而已,其他没什么两样,所以作为Hadoop学习我们搭建伪分布式要更好一点,不过后期我们会搭建真正的分布式环境。 好了,开始吧。你可以和我一起来,也可以看官方文档:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 设置SSH免密登录 在之后操作集群的时候我们需要经常登录主机和从机,所以设置SSH免密登录时有必要的。 输入如下代码: ssh-keygen -t rsa -P '' 生成无密码密钥对,询问保存路径直接输入回车,生成密钥对:id_rsa和id_rsa.pub,默认存储在~/.ssh目录下。 接下来:把id_rsa.pub追加到授权的key里面去。 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 然后修改权限: chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 接着需要启用RSA认证,启动公钥私钥配对认证方式: vim /etc/ssh/sshd_config 如果提示权限不足在命令前加上sudo; 修改ssh配置: RSAAuthentication yes # 启用 RSA 认证 PubkeyAuthentication yes # 启用公钥私钥配对认证方式 AuthorizedKeysFile %h/.ssh/authorized_keys # 公钥文件路径 重启SSH(在本地自己的虚拟机中可以重启,在平台不可以重启哦,也不需要,重启了你就连接不上命令行了!) service ssh restart 好了准备工作已经做完了,我们要开始修改Hadoop的配置文件了,总共需要修改6个文件。分别是: hadoop-env.sh; yarn-env.sh ; core-site.xml; hdfs-site.xml; mapred-site.xml; yarn-site.xml。 我们一个一个接着来配置吧! hadoop-env.sh 配置 两个env.sh文件主要是配置JDK的位置 提示:如果忘记了JDK的位置了,输入 echo $JAVA_HOME就可以看到哦。 首先我们切换到hadoop目录下 cd /app/hadoop3.1/etc/hadoop/ 编辑 hadoop-env.sh在文件中插入如下代码: # The java implementation to use. #export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} export JAVA_HOME=/app/jdk1.8.0_171 yarn-env.sh 配置 编辑yarn-env.sh 插入如下代码: export JAVA_HOME=/app/jdk1.8.0_171 core-site.xml配置 这个是核心配置文件我们需要在该文件中加入HDFS的URI和NameNode的临时文件夹位置,这个临时文件夹在下文中会创建。 在文件末尾的configuration标签中添加代码如下: <configuration> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> <description>HDFS的URI,文件

2025-03-13 14:16:04,361 INFO mapreduce.Job: Job job_1741846445680_0001 failed with state FAILED due to: Application application_1741846445680_0001 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1741846445680_0001_000002 exited with exitCode: 1 Failing this attempt.Diagnostics: [2025-03-13 14:16:03.777]Exception from container-launch. Container id: container_1741846445680_0001_02_000001 Exit code: 1 [2025-03-13 14:16:03.861]Container exited with a non-zero exit code 1. Error file: prelaunch.err. Last 4096 bytes of prelaunch.err : Last 4096 bytes of stderr : Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster Please check whether your etc/hadoop/mapred-site.xml contains the below configuration: <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value> <name>mapreduce.reduce.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value> [2025-03-13 14:16:03.862]Container exited with a non-zero exit code 1. Error file: prelaunch.err. Last 4096 bytes of prelaunch.err : Last 4096 bytes of stderr : Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster Please check whether your etc/hadoop/mapred-site.xml contains the below configuration: <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value> <name>mapreduce.reduce.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value> For more detailed output, check the application tracking page: http://hadoop01:8088/cluster/app/application_1741846445680_0001 Then click on links to logs of each attempt. . Failing the application. 2025-03-13 14:16:04,427 INFO mapreduce.Job: Counters: 0 报错日志

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C++Builder6.0缺失帮助文件的解决方案

标题“BCB6.0帮助文件”和描述“很多用户的C++Builder6.0的版本没有帮助文件,help文件对学习和研究BCB6.0是很重要的。”表明了我们讨论的主题是关于C++Builder(通常简称BCB)6.0版本的官方帮助文件。C++Builder是一款由Borland公司(后被Embarcadero Technologies公司收购)开发的集成开发环境(IDE),专门用于C++语言的开发。该软件的第六版,即BCB6.0,于2002年发布,是该系列的一个重要版本。在这个版本中,提供了一个帮助文件,对于学习和研究BCB6.0至关重要。因为帮助文件中包含了大量关于IDE使用的指导、编程API的参考、示例代码等,是使用该IDE不可或缺的资料。 我们可以通过【压缩包子文件的文件名称列表】中的“BCB6.0_Help”推测,这可能是一个压缩文件,包含了帮助文件的副本,可能是一个ZIP或者其他格式的压缩文件。该文件的名称“BCB6.0_Help”暗示了文件中包含的是与C++Builder6.0相关的帮助文档。在实际获取和解压该文件后,用户能够访问到详尽的文档,以便更深入地了解和利用BCB6.0的功能。 BCB6.0帮助文件的知识点主要包括以下几个方面: 1. 环境搭建和配置指南:帮助文档会解释如何安装和配置BCB6.0环境,包括如何设置编译器、调试器和其他工具选项,确保用户能够顺利开始项目。 2. IDE使用教程:文档中应包含有关如何操作IDE界面的说明,例如窗口布局、菜单结构、快捷键使用等,帮助用户熟悉开发环境。 3. 语言参考:C++Builder6.0支持C++语言,因此帮助文件会包含C++语言核心特性的说明、标准库参考、模板和STL等。 4. VCL框架说明:BCB6.0是基于Visual Component Library(VCL)框架的,帮助文件会介绍如何使用VCL构建GUI应用程序,包括组件的使用方法、事件处理、窗体设计等。 5. 数据库编程:文档会提供关于如何利用C++Builder进行数据库开发的指导,涵盖了数据库连接、SQL语言、数据集操作等关键知识点。 6. 高级功能介绍:帮助文件还会介绍一些高级功能,如使用组件面板、定制组件、深入到编译器优化、代码分析工具的使用等。 7. 示例项目和代码:为了更好地演示如何使用IDE和语言特性,帮助文件通常包含了一个或多个示例项目以及一些实用的代码片段。 8. 第三方插件和工具:BCB6.0还可能支持第三方插件,帮助文件可能会对一些广泛使用的插件进行介绍和解释如何安装和使用它们。 9. 故障排除和调试:文档会提供一些常见问题的解决方案、调试技巧以及性能调优建议。 10. 版本更新记录:虽然版本更新记录通常不会在帮助文件内详细描述,但可能会提到重大的新增特性、改进和已知问题。 11. 联系方式和资源:帮助文件中可能会包含Embarcadero公司的技术支持联系方式,以及推荐的外部资源,比如论坛、在线文档链接和社区。 在学习和研究BCB6.0时,帮助文件是一个十分宝贵的资源,它能提供快速准确的信息和指导。对于任何一个使用BCB6.0进行开发的程序员来说,熟悉这些知识点是必不可少的。