mapreduce使用报错

Exception from container-launch. Container id: Exit code: 134 Exception message:

at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:933) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:844)

at org.apache.hadoop.util.ShellShellCommandExecutor.execute(Shell.java:1123)

atorg.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor.launchContainer(DefaultContainerExecutor.java:225) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:317) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:83)

at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutorWorker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)Container exited with a non-zero exit code 134

这个错误看起来是在运行Hadoop YARN容器时出现了异常。Exit code 134通常表示进程由于收到信号而终止,这可能是由于内存溢出、段错误或其他严重错误引起的。在你的堆栈跟踪中,异常消息指出了一个core dump,这表明进程因为遇到致命错误而被操作系统强制终止,并且生成了core dump文件,用于调试分析。

要解决这个问题,你可以考虑以下几点:

  1. 内存调整: 你的命令中设置了-Xmx4096m参数来指定JVM的最大堆内存为4GB,你可以尝试增加这个值来提供更多的内存给进程使用,如果内存不足可能会导致进程崩溃。 可以使用**-Xmx8192m 或者 -Xmx10240m**

  2. 检查日志: 检查日志文件中的详细错误信息,特别是stderr文件中的内容,可能会提供更多关于进程崩溃的线索。

  3. 版本兼容性: 确保你的代码和依赖的版本在Hadoop环境中兼容,有时候版本不匹配会导致奇怪的问题。

  4. 调试核心转储文件: 如果有生成core dump文件,可以使用调试工具(如gdb)来分析这个文件,看看是否能找到导致进程崩溃的具体原因。

  5. 检查系统资源: 确保系统上的资源(如内存、磁盘空间)足够支持你的应用运行,避免资源不足导致进程崩溃。

在处理这类问题时,结合日志信息和对系统资源的监控是很重要的,可以帮助你更快地定位和解决问题。

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