安装hadoop时出现内存不够及其它一些常见的hadoop错误解决办法
按照文档http://hadoop.apache.org/common/docs/stable/single_node_setup.html 安装完hadoop之后执行
bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
出现了系统内存不够的错误:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
hadoop出现内存不够时完整的异常信息如下:
11/12/11 17:38:22 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
11/12/11 17:38:22 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 7
11/12/11 17:38:22 INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0001
11/12/11 17:38:22 INFO util.ProcessTree: setsid exited with exit code 0
11/12/11 17:38:22 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@e49dcd
11/12/11 17:38:22 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
11/12/11 17:38:22 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
11/12/11 17:38:22 WARN mapred.LocalJobRunner: job_local_0001
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.<init>(MapTask.java:949)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:428)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:372)
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:212)
11/12/11 17:38:23 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
11/12/11 17:38:23 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001
11/12/11 17:38:23 INFO mapred.JobClient: Counters: 0
11/12/11 17:38:23 INFO mapred.JobClient: Job Failed: NA
java.io.IOException: Job failed!
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob(JobClient.java:1257)
at org.apache.hadoop.examples.Grep.run(Grep.java:69)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65)
at org.apache.hadoop.examples.Grep.main(Grep.java:93)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at org.apache.hadoop.util.ProgramDriver$ProgramDescription.invoke(ProgramDriver.java:68)
at org.apache.hadoop.util.ProgramDriver.driver(ProgramDriver.java:139)
at org.apache.hadoop.examples.ExampleDriver.main(ExampleDriver.java:64)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:156)
具体解决方法为编辑conf/mapred-site.xml文件并增加配置如下：
<property>
<name>mapred.child.java.opts</name>
<value>-Xmx1024m</value>
</property>
通过此配置可以增加hadoop的jvm可分配的的内存大小。
对于通过RPM or DEB方式来安装的，所有的配置文件在 /etc/hadoop目录下, /etc/hadoop/hadoop-env.sh 里设置了java可用的最大堆内存大小：
export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx128m $HADOOP_CLIENT_OPTS"
可以改变此设置为:
export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx2048m $HADOOP_CLIENT_OPTS"
来增加可用内存大小。
其它一些常见的hadoop错误解决办法如下:
1. hadoop错误: Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out
Answer：
程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。
修改办法：
修改2个文件。
/etc/security/limits.conf
vi /etc/security/limits.conf
加上：
* soft nofile 102400
* hard nofile 409600
$cd /etc/pam.d/
$sudo vi login
添加
session required /lib/security/pam_limits.so
针对第一个问题我纠正下答案：
这是reduce预处理阶段shuffle时获取已完成的map的输出失败次数超过上限造成的，上限默认为5。引起此问题的方式可能会有很多种，比如网络连接不正常，连接超时，带宽较差以及端口阻塞等。。。通常框架内网络情况较好是不会出现此错误的。
2.hadoop错误: Too many fetch-failures
Answer:
出现这个问题主要是结点间的连通不够全面。
1) 检查 、/etc/hosts
要求本机ip 对应 服务器名
要求要包含所有的服务器ip + 服务器名
2) 检查 .ssh/authorized_keys
要求包含所有服务器（包括其自身）的public key
3.hadoop错误: 处理速度特别的慢 出现map很快 但是reduce很慢 而且反复出现 reduce=0%
Answer:
结合第二点，然后
修改 conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=4000
4.hadoop错误: 能够启动datanode，但无法访问，也无法结束的错误
在重新格式化一个新的分布式文件时，需要将你NameNode上所配置的dfs.name.dir这一namenode用来存放NameNode 持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除，同时将各DataNode上的dfs.data.dir的路径 DataNode 存放块数据的本地文件系统路径的目录也删除。如本此配置就是在NameNode上删除/home/hadoop/NameData，在DataNode上删除/home/hadoop/DataNode1和/home/hadoop/DataNode2。这是因为Hadoop在格式化一个新的分布式文件系统时，每个存储的名字空间都对应了建立时间的那个版本（可以查看/home/hadoop /NameData/current目录下的VERSION文件，上面记录了版本信息），在重新格式化新的分布式系统文件时，最好先删除NameData 目录。必须删除各DataNode的dfs.data.dir。这样才可以使namedode和datanode记录的信息版本对应。
