[xujiawei@hadoop102 conf]$ start-hbase.sh SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-3.3.6/share/hadoop/common/lib/slf4j-reload4j-1.7.36.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hbase-2.2.2/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Reload4jLoggerFactory] SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-3.3.6/share/hadoop/common/lib/slf4j-reload4j-1.7.36.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hbase-2.2.2/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Reload4jLoggerFactory] hadoop102: running zookeeper, logging to /opt/module/hbase-2.2.2/bin/../logs/hbase-xujiawei-zookeeper-hadoop102.out hadoop104: running zookeeper, logging to /opt/module/hbase-2.2.2/bin/../logs/hbase-xujiawei-zookeeper-hadoop104.out hadoop103: running zookeeper, logging to /opt/module/hbase-2.2.2/bin/../logs/hbase-xujiawei-zookeeper-hadoop103.out hadoop102: SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. hadoop102: SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-3.3.6/share/hadoop/common/lib/slf4j-reload4j-1.7.36.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] hadoop102: SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hbase-2.2.2/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] hadoop102: SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. hadoop102: SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Reload4jLoggerFactory] running master, logging

<think>好的，我现在需要解决用户提到的HBase启动时的SLF4J多个绑定问题。用户的环境是Hadoop 3.3.6和HBase 2.2.2。首先，我得回忆一下SLF4J的绑定冲突是怎么回事。 SLF4J是一个日志门面，它允许不同的日志实现（比如Logback、Log4j）在运行时被绑定。当多个绑定存在时，SLF4J会提示有多个绑定，这可能导致日志无法正常工作或者出现不可预知的行为。常见的冲突是HBase和Hadoop各自带了不同的日志实现，比如HBase可能用Log4j，而Hadoop可能带了另一个版本的Log4j或者Logback。 接下来，我需要检查用户的环境。HBase 2.2.2和Hadoop 3.3.6。Hadoop 3.x通常使用的是Log4j 2.x，而HBase 2.2.x可能依赖的是Log4j 1.x或者Log4j 2.x？这可能需要确认。根据经验，HBase 2.x版本可能开始支持Log4j 2，但可能存在兼容性问题。如果两者依赖的Log4j版本不同，或者同时存在多个绑定，就会导致冲突。 用户提供的引用中提到了一些关于HBase的配置和JAR包的操作，比如引用[1]中处理hbase-server的jar包，引用[3]中移动spark-assembly的jar包到Hive的lib目录。这可能暗示用户环境中可能存在多个组件之间的依赖冲突，比如Spark、Hive、HBase和Hadoop之间的库冲突。 解决SLF4J绑定问题的一般步骤是： 1. 确定冲突的JAR包：检查HBase和Hadoop的lib目录下是否有多个SLF4J绑定，比如slf4j-log4j12.jar、log4j-slf4j-impl.jar等。 2. 排除其中一个绑定：通常保留一个主要的绑定，比如Hadoop可能已经带了某个版本的SLF4J绑定，那么需要从HBase中排除另一个。 3. 检查依赖传递：确保其他组件（如Spark、Hive）没有引入额外的冲突JAR。 现在具体到用户的HBase和Hadoop版本，Hadoop 3.3.6默认使用的是Log4j 2.x，对应的SLF4J绑定可能是log4j-slf4j-impl。而HBase 2.2.2可能依赖的是Log4j 1.x的slf4j-log4j12。这样两者同时存在就会导致冲突。 解决方法可能是排除HBase中的旧版Log4j绑定，或者确保Hadoop的Log4j 2.x绑定被优先使用。例如，在HBase的lib目录中删除或重命名slf4j-log4j12.jar，同时确保Hadoop的log4j-slf4j-impl.jar存在。 另外，用户提供的引用[3]提到将Spark的assembly jar复制到Hive的lib目录，这可能引入了额外的日志JAR，需要检查是否也包含了冲突的绑定。 还需要检查HBase启动脚本start-hbase.sh是否在类路径中正确加载了必要的JAR，避免重复。例如，用户引用[1]中提到的处理hbase-server*.jar的临时类路径设置，可能需要调整以避免包含冲突的JAR。 可能的步骤总结： 1. 检查HBase的lib目录下是否有多个SLF4J绑定，例如slf4j-log4j12-xxx.jar和log4j-slf4j-impl-xxx.jar。 2. 移除或重命名HBase中旧的Log4j 1.x绑定，如slf4j-log4j12.jar。 3. 确保Hadoop的类路径中有正确的Log4j 2.x绑定，并且版本兼容。 4. 检查其他组件（如Spark、Hive）是否引入了冲突的JAR，并排除之。 5. 测试启动HBase，观察是否还有SLF4J警告。 此外，用户引用[2]提到在解决HBase版本冲突后，hbase version命令正常显示，这说明之前可能有过类路径问题。因此，处理SLF4J冲突可能需要类似的类路径调整，比如在启动脚本中排除冲突的JAR。 可能需要具体操作如下： - 进入HBase的安装目录，查看lib目录下的相关JAR： - 查找slf4j-log4j12*.jar，可能存在于HBase的lib/client-facing-thirdparty/或lib/目录下。 - 如果有，备份后删除这些JAR。 同时，检查Hadoop的share/hadoop/common/lib/目录下是否有log4j-slf4j-impl*.jar，确保其存在，并且版本与HBase兼容。 另外，用户提到的引用[4]中Spark SQL通过Hive读取HBase数据，可能需要确保Spark的依赖不会引入额外的SLF4J绑定，特别是在提交作业时排除相关依赖。 如果用户的环境中有多个组件，可能需要统一日志框架和版本，例如全部使用Log4j 2.x，并排除旧版的绑定。</think>要解决HBase启动时的SLF4J多绑定问题，需排查并统一日志框架的依赖。以下是具体步骤： --- ### **步骤1：定位冲突的JAR包** 1. **检查HBase和Hadoop的lib目录**： - 在HBase的`lib/`或`client-facing-thirdparty/`目录下查找包含`slf4j-log4j12`或`log4j-slf4j-impl`的JAR文件，例如： ```bash # 进入HBase安装目录 cd $HBASE_HOME/lib ls *slf4j* # 示例输出：slf4j-log4j12-1.7.25.jar ``` - 在Hadoop的`share/hadoop/common/lib/`目录下检查Log4j 2.x的绑定： ```bash cd $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib ls *log4j-slf4j-impl* ``` 2. **确定冲突来源**： - 如果HBase和Hadoop分别使用了不同的SLF4J绑定（如HBase用Log4j 1.x，Hadoop用Log4j 2.x），则需排除其中一个。 --- ### **步骤2：排除旧版日志绑定** 1. **移除HBase中的旧版绑定**： ```bash # 备份并删除HBase中的冲突JAR（例如Log4j 1.x绑定） mv $HBASE_HOME/lib/slf4j-log4j12-*.jar /tmp/ ``` 2. **确保Hadoop的日志绑定生效**： - Hadoop 3.3.6默认使用Log4j 2.x，需确认`log4j-slf4j-impl-2.x.x.jar`存在。若缺失，需手动添加兼容版本。 --- ### **步骤3：检查其他组件的影响** 1. **排查Spark、Hive等组件**： - 若环境中存在Spark或Hive，检查其`lib/`目录是否引入额外绑定（如`spark-assembly-*.jar`可能包含旧版日志库）： ```bash # 示例：检查Hive的lib目录 ls $HIVE_HOME/lib/*slf4j* ``` - 若发现冲突，通过排除或替换JAR统一日志实现[^3]。 --- ### **步骤4：验证配置** 1. **启动HBase并观察日志**： ```bash start-hbase.sh ``` - 若不再出现`SLF4J: Found binding in [...]`警告，则问题已解决。 --- ### **补充说明** - **统一日志框架**：建议整个大数据生态（Hadoop、HBase、Spark等）使用同一Log4j 2.x版本[^4]。 - **类路径优先级**：通过调整`hbase-env.sh`中的`CLASSPATH`顺序，确保Hadoop的日志库优先加载： ```bash # 在hbase-env.sh中添加 export CLASSPATH=$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar:$CLASSPATH ``` ---