Kill Command = /opt/module/hadoop-3.1.3/bin/yarn application -kill application_1686168329025_0004

### 解决SLF4J Multiple Bindings问题 当在Flume与Hadoop和Hive集成时遇到`multiple SLF4J bindings`问题，通常是因为存在多个版本的SLF4J日志实现库被加载到了classpath中。这种冲突会干扰应用程序的日志记录功能并可能导致异常行为。 #### 原因分析 该问题是由于Hive自带了Hadoop中的某些依赖文件，而这些文件可能包含了不同的SLF4J绑定实现。如果在同一环境中运行Hive、Hadoop以及Flume，则可能会导致重复加载相同的SLF4J绑定[^1]。具体来说： - **Hive** 和 **Hadoop** 都各自携带了自己的 `slf4j-log4j` 或其他类似的日志框架绑定。 - 当两者同时存在于同一个classpath下时，就会触发此警告或错误消息。 #### 解决方法 以下是几种常见的解决方案来处理这个问题: 1. **移除冗余的SLF4J绑定** 删除Hive lib目录下的多余SLF4J绑定Jar包可以有效解决问题。需要注意的是绝对不能删除Hadoop中的相应jar包，否则会影响Hadoop正常工作[^3]^,^[^4]。 ```bash rm $HIVE_HOME/lib/slf4j-log4j*.jar ``` 2. **统一使用单一的日志框架** 可以考虑在整个项目范围内标准化使用的日志框架版本。例如强制指定只允许一种具体的SLF4J binding jar存留于最终打包后的应用里。通过Maven或者Gradle构建工具管理依赖关系有助于达成这一目标[^2]. 3. **调整CLASSPATH设置** 修改环境变量CLASSPATH优先级顺序使得只有期望的那个特定路径上的slf4j-api.jar及其配套binding会被实际加载进来。这样即使其它地方还保留着额外拷贝也不会造成影响. 4. **屏蔽多余的logback-classic或其他竞争者** 如果发现除了上述提到的情况之外还有别的第三方组件引入了新的logger实现(比如Logback)，那么同样应该采取措施排除它们的影响范围外除非确实需要用到那个特性. 以上任意一种方式都可以帮助消除此类告警信息从而让整个系统更加稳定可靠地运作下去. ```python # 示例Python脚本用于自动化清理过程 (仅供参考) import os def remove_slf4j_jars(directory): for filename in os.listdir(directory): if 'slf4j' in filename and ('log4j' in filename or 'bind' in filename): file_path = os.path.join(directory,filename) try: if os.path.isfile(file_path): print(f'Removing {file_path}') os.remove(file_path) except Exception as e: print(e) hive_lib_dir='/path/to/hive/lib' remove_slf4j_jars(hive_lib_dir) ```

### Hadoop YARN NodeManager 日志文件缺失问题分析 当执行 `start-yarn.sh` 启动 Hadoop 集群中的 YARN 组件时，如果遇到 NodeManager 日志文件缺失或者类似的错误提示（如 `mv: cannot stat ... No such file or directory`），这通常表明日志目录未被正确创建或权限设置存在问题。 以下是针对该问题的详细解析： #### 可能原因及解决方案 1. **日志路径配置不正确** 如果 Hadoop 的日志路径在配置文件中指定的位置不可访问，则可能导致日志文件无法正常生成。需检查 `etc/hadoop/log4j.properties` 文件中关于日志存储位置的相关配置项，例如： ```properties hadoop.root.logger=INFO,console,RFA log4j.appender.RFA.File=${hadoop.log.dir}/hadoop-${user.name}-${hadoop.id.str}.log ``` 确保 `${hadoop.log.dir}` 被正确定义并指向有效的目录[^3]。 2. **节点间时间不同步** 时间差异可能影响某些依赖于时间戳的操作，比如日志轮转机制。可以尝试同步集群各节点的时间服务（NTP）。命令如下： ```bash sudo ntpdate pool.ntp.org ``` 3. **权限不足** 若运行 Hadoop 的用户对目标日志目录缺乏写入权限，也会引发此类错误。可以通过以下方式验证和修复： ```bash ls -ld /path/to/logs/ chown -R bigdata:bigdata /path/to/logs/ # 假设 bigdata 是运行用户的名称 chmod u+w /path/to/logs/ ``` 4. **NodeManager 进程优先级设置失败** 当启动脚本试图调整 NodeManager 或 DataNode 的进程优先级而无权操作时，会抛出类似下面的信息： ``` ERROR: Cannot set priority of datanode process. ``` 此类情况可通过修改操作系统策略来规避。具体方法是在 Linux 上编辑 `/etc/security/limits.conf` 添加相关内容： ```plaintext bigdata soft nofile 65535 bigdata hard nofile 65535 bigdata soft nproc 65535 bigdata hard nproc 65535 ``` 5. **重新初始化环境变量** 在部分场景下，即使上述条件都满足仍可能出现异常行为，此时建议清理旧有的临时数据再重试： ```bash stop-dfs.sh && stop-yarn.sh rm -rf /tmp/hadoop-* hdfs namenode -format start-dfs.sh && start-yarn.sh ``` 通过以上措施基本能够解决因日志管理不当引起的大部分问题[^4]。 ```python # 示例 Python 脚本用于自动化检测与修正常见配置错误 import os def check_hadoop_logs(log_dir='/var/log/hadoop'): if not os.path.exists(log_dir): print(f"Log directory {log_dir} does not exist.") try: os.makedirs(log_dir) print("Created missing log directory successfully.") except Exception as e: print(e) check_hadoop_logs() ```