bash: /home/hadoop/.bashrc: 权限不够

### 解决方案 在Hadoop启动过程中遇到`JAVA_HOME not set`、`hadoop-env.sh command not found`以及`logs directory does not exist`等问题时，这些问题通常是由于环境变量未正确配置或路径设置不一致引起的。以下是具体的解决方案： --- #### 1. 设置正确的`JAVA_HOME` 确保Java已安装并正确配置了`JAVA_HOME`环境变量。可以通过编辑系统的环境变量文件来完成这一操作。 对于Windows系统，可以修改`hadoop-env.cmd`文件，添加如下内容： ```cmd set JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_XXX % 替换为实际的Java路径 ``` 对于Linux系统，可以修改`~/.bashrc`或`/etc/profile`文件，添加如下内容： ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 % 替换为实际的Java路径 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin ``` 执行以下命令使更改生效： ```bash source ~/.bashrc ``` 或者： ```bash source /etc/profile ``` 验证`JAVA_HOME`是否设置成功： ```bash echo $JAVA_HOME java -version ``` 如果以上命令返回正确的Java版本，则表示`JAVA_HOME`已正确设置[^1]。 --- #### 2. 修改`hadoop-env.sh`文件 即使设置了全局`JAVA_HOME`，有时仍需显式指定给Hadoop使用。可以在Hadoop的配置目录下找到`hadoop-env.sh`文件，并对其进行修改。 定位到Hadoop安装目录下的`conf`或`etc/hadoop`文件夹，打开`hadoop-env.sh`文件，添加或更新以下行： ```bash export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8 % 替换为实际的Java路径 export HADOOP_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/hadoop % 确保日志目录存在 ``` 保存文件后重新尝试启动Hadoop服务。 --- #### 3. 创建缺失的日志目录 如果提示`logs directory does not exist`，则需要手动创建相应的日志目录。例如： ```bash mkdir -p /data/hadoop_repo/logs/hadoop chmod 755 /data/hadoop_repo/logs/hadoop chown hadoop:hadoop /data/hadoop_repo/logs/hadoop ``` 确保日志目录权限正确，以便Hadoop能够写入日志文件。 --- #### 4. 检查`hadoop-env.sh`脚本是否存在 如果提示`hadoop-env.sh command not found`，可能是该文件不存在或路径错误。请检查以下几点： - 文件路径是否正确：默认情况下，`hadoop-env.sh`位于`$HADOOP_HOME/etc/hadoop/`目录下。 - 文件名称是否拼写正确：确保文件名为`hadoop-env.sh`而非其他变体。 如果没有发现该文件，可以从官方文档或其他正常安装实例中复制一份标准模板，并根据实际情况进行修改。 --- #### 5. 格式化NameNode 在解决问题后，重新格式化NameNode以初始化HDFS元数据： ```bash hdfs namenode -format ``` 如果此时仍然出现`Error: JAVA_HOME is incorrectly set`，请再次确认`JAVA_HOME`的值是否正确，并确保其指向有效的JDK安装路径[^1]。 --- #### 6. 启动Hadoop服务 最后，依次启动Hadoop的服务组件： ```bash start-dfs.sh start-yarn.sh ``` 观察日志输出，确认是否有任何剩余错误提示。如果一切正常，应该可以看到以下进程正在运行： ```bash jps ``` 预期输出包括但不限于以下进程： - NameNode - DataNode - SecondaryNameNode - ResourceManager - NodeManager --- ### 示例脚本 以下是一个简单的Shell脚本来批量校验多个节点上的`JAVA_HOME`设定情况： ```bash #!/bin/bash NODES=("node01" "node02" "node03") % 添加更多节点名至此数组中 for NODE in "${NODES[@]}" do echo "Checking ${NODE}..." ssh ${NODE} 'echo $JAVA_HOME && java -version' done ``` 运行该脚本即可快速获取目标服务器群组内的Java环境现状。 --- ### 总结 通过上述步骤，可以有效解决Hadoop启动时因`JAVA_HOME`未设置、`hadoop-env.sh`脚本错误以及日志目录缺失引起的问题。务必逐一排查每个环节，确保所有配置项均无误后再尝试启动服务。 ---

<think>好的，我现在遇到了Hive的问题，需要仔细分析一下用户提供的错误信息。首先，用户执行了schematool命令，但系统提示command not found，这说明系统找不到这个命令。然后用户尝试运行bin/hive，但出现了一系列错误，包括SLF4J的多个绑定和一个关键的NoSuchMethodError异常。 首先，schematool命令找不到的问题。Hive的schematool通常位于Hive安装目录的bin目录下。用户当前在hive3.1的目录下，可能需要确认是否在该目录的bin子目录中执行命令，或者是否将Hive的bin目录添加到PATH环境变量中。可能的解决方法是使用绝对路径执行，比如./bin/schematool，或者检查Hive的安装路径是否正确，环境变量是否配置。 接下来，当用户运行bin/hive时，出现which: no hbase的错误。这可能是因为用户的环境变量中配置了hbase，但实际未安装或路径不正确。不过这个警告可能不影响Hive运行，可以暂时忽略，但需要确认是否真的需要HBase集成。 然后，SLF4J的多个绑定警告。Hive和Hadoop各自依赖了不同的SLF4J实现，导致冲突。用户需要检查Hive的lib目录和Hadoop的common/lib目录，找到重复的SLF4J绑定，例如log4j-slf4j-impl和slf4j-reload4j。可能需要排除其中一个依赖，比如移除Hive或Hadoop中多余的JAR包，但需注意版本兼容性。 最严重的错误是java.lang.NoSuchMethodError，涉及com.google.common.base.Preconditions.checkArgument方法。这通常是因为Guava库的版本不兼容。Hive和Hadoop依赖不同版本的Guava，导致冲突。需要检查Hive的lib目录下的Guava版本，比如hive3.1可能使用较高版本如Guava 19+，而Hadoop3.2.4可能依赖较低版本如Guava 11.0.2。解决方法是确保Hive使用的Guava版本与Hadoop兼容，可能需要替换Hive中的Guava JAR为Hadoop所用的版本，或者反之，但要测试兼容性。 总结处理步骤：首先解决schematool找不到的问题，确保正确执行命令；然后处理Guava版本冲突，替换相应的JAR文件；最后处理SLF4J的绑定警告，移除多余的绑定。需要用户检查安装路径、环境变量，以及依赖库的版本，进行相应的调整。同时，建议用户检查Hive和Hadoop的版本兼容性，确保它们之间的依赖库版本一致，避免类似问题。</think>### 逐步解答： #### 第一阶段：解决 `schematool` 命令未找到的问题 1. **确认执行路径** 在 `hive3.1` 目录下执行命令时，需确保当前路径包含 `schematool` 脚本。 尝试使用完整路径执行： ```bash ./bin/schematool -dbType derby -initSchema ``` 2. **检查环境变量** 如果仍然报错，检查是否将 Hive 的 `bin` 目录添加到 `PATH`： ```bash echo $PATH # 确认是否包含类似 /opt/apps/hive3.1/bin 的路径 ``` --- #### 第二阶段：解决 `NoSuchMethodError`（Guava 版本冲突） 1. **定位 Guava 依赖** - 检查 Hadoop 的 Guava 版本： ```bash ls /opt/apps/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/guava-*.jar # Hadoop 3.2.4 默认使用 guava-27.0-jre.jar ``` - 检查 Hive 的 Guava 版本： ```bash ls /opt/apps/hive3.1/lib/guava-*.jar # Hive 3.1.2 默认使用 guava-19.0.jar（需要升级到 27.0+） ``` 2. **解决冲突** - 删除 Hive 中的旧版 Guava： ```bash rm /opt/apps/hive3.1/lib/guava-19.0.jar ``` - 从 Hadoop 复制新版 Guava 到 Hive： ```bash cp /opt/apps/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /opt/apps/hive3.1/lib/ ``` --- #### 第三阶段：处理 SLF4J 绑定警告 1. **定位冲突的 JAR 文件** - Hive 的绑定：`log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar` - Hadoop 的绑定：`slf4j-reload4j-1.7.35.jar` 2. **选择保留一个绑定** - 推荐保留 `log4j-slf4j-impl`（与 Hive 日志系统兼容）： ```bash mv /opt/apps/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/slf4j-reload4j-1.7.35.jar /opt/backup/ ``` --- #### 第四阶段：重新初始化 Derby 数据库 1. **执行初始化命令** ```bash cd /opt/apps/hive3.1 ./bin/schematool -dbType derby -initSchema ``` 2. **验证 Hive 启动** ```bash ./bin/hive ``` --- ### 最终结果预期 1. `schematool` 初始化成功，显示 `schemaTool completed`。 2. `hive` 命令行正常启动，无 SLF4J 警告和 Guava 错误。 ### 注意事项 - **版本兼容性**：确保 Hive、Hadoop、Guava 版本匹配（[Hive 3.1.x 官方要求 Guava ≥ 14.0.1](https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+Installation)）。 - **环境变量**：建议在 `~/.bashrc` 中添加： ```bash export HIVE_HOME=/opt/apps/hive3.1 export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin ```