Question

在运行map reduce任务的过程中，集群的某些机器的datanode和node manager会突然crash掉

我的集群有1台master，5台slaves。 软件环境是 Ubuntu16.04 LTS + Hadoop 2.7.2 + OpenJDK1.8.0_91.

启动集群的时候一切正常，不运行任务的时候也一切正常，每次运行mapreduce任务的时候，运行一段时间后某些节点（有时是个别节点，有时是全部，不一定是哪个）就会突然挂掉，就连之前ssh已经登录上的终端里也会突然断开连接显示connection to XXX closed by remote host. 重新ssh登陆后jps查看datanode和nodemanager全都挂掉了，master里正在运行的任务显示retrying connect to XXX(挂掉的节点). namenode和resourcemanager从来没有挂掉。

查看挂掉的节点的datanode的log，里面最后的部分是ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERMINFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: SHUTDOWN_MSG

查看nodemanager的log,里面也出现了 RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM 还提到了exit code form container XXXX is : 143 然后就是一大堆杀掉container相关的信息（可是这次最后没有SHUTDOWN_MSG，感觉就是突然挂掉的，不知道其它情况挂掉了应不应该有SHUTDOWN_MSG）

查看具体的失败的container的log的时候，发现和成功的相比就是中间停掉了，没看到其它特别有意义的信息

如果还需要什么其它信息，可以在回答中问我，我会贴完整的log以及配置什么的，帮我解决这个问题的话，还会另开问题再加200分

Answer 1

一、 首先要知道此前提 转载
若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性)。
若不拷贝，工程中bin目录没有完整的xml配置文件，则windows执行的mapreduce程序全部通过本机的jvm执行，作业名也是带有“local"字眼的作业，如 job_local2062122004_0001。 这不是真正的分布式运行mapreduce程序。
估计得研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源码，反正xml配置文件会影响执行mapreduce使用的文件系统是本机的windows文件系统还是远程的hdfs系统; 还有影响执行mapreduce的mapper和reducer的是本机的jvm还是集群里面机器的jvm
二、 本文的结论

第一点就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。（我有个需求是要windows上触发一个mapreduce分布式运行）
第二点就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。
第三点就是： 推荐使用附一，实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序。
附一、 推荐使用此方法：实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序：
请先参考博文五篇：
Hadoop作业提交分析（一）~~（五）
引用博文的附件中EJob.java到你的工程中，然后main中添加如下方法和代码。

public static File createPack() throws IOException {
File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
return jarFile;
}
在作业启动代码中使用打包：
Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");
添加：
String jarPath = createPack().getPath();
job.setJar(jarPath);
即可实现直接run as java application 在windows跑分布式的mapreduce程序，不用手工上传jar文件。
附二、得出结论的测试过程
（未有空看书，只能通过愚笨的测试方法得出结论了）
一. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件，然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。
1，如果不打jar包到进集群任意linux机器上，它报错如下：
[work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%
[work] 2012-06-25 15:42:52,223 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -15107 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt_1403517983686_0056_m_000000_0, Status : FAILED
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:721)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1626)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1718)
... 8 more
# Error:后重复三次
2012-06-25 15:44:53,234 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -37813 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 100% reduce 100%
现象就是：报错，无进度，无运行结果。

2，拷贝jar包到“只是”集群master的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行，它报错同上。
现象就是：报错，无进度，无运行结果。
3，拷贝jar包到集群某些slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行
和报错：
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
和报错：
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found

现象就是：有报错，但仍然有进度，有运行结果。
4，拷贝jar包到集群所有slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行：
现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
第一点结论就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。
二 在Linux上的通过以下命令触发MapReduce程序的测试。
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/bookCount.jar bookCount.BookCount

1，只拷贝到master，在master上执行。
现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
2，拷贝随便一个slave节点,在slave上执行。
现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
但某些节点上运行会报错如下，且运行结果。：
14/06/25 16:44:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area /tmp/hadoop-yarn/staging/hduser/.staging/job_1403517983686_0071
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchFieldError: DEFAULT_MAPREDUCE_APPLICATION_CLASSPATH
at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setMRFrameworkClasspath(MRApps.java:157)
at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setClasspath(MRApps.java:198)
at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.createApplicationSubmissionContext(YARNRunner.java:443)
at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.submitJob(YARNRunner.java:283)
at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:415)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1268)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1265)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1265)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1286)
at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.run(AnaActionMr.java:207)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70)
at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.main(AnaActionMr.java:44)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
第二点结论就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。

Answer 2

我是Ubuntu16.04 LTS + Hadoop 2.7.3 ，也发现这样的情况。我觉得是ubuntu系统的鬼，准备重组集群，在centos上跑一下，试试看

Answer 3

系统判断错误了吧，，

Answer 4

我也遇到同样的问题，不知道什么原因

Answer 5

同样的问题，有没有解决啊