MapReduce 提交作业常见问题

今天在hadoop集群上跑MapReduce程序，遇到的一些问题和解决的方法，希望对大家有帮助！
1.从HDFS上传下载文件到
第一种错误：

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<span style="font-size: medium;">Exception inthread"main"java.lang.IllegalArgumentException:   
  
Wrong FS: hdfs://192.168.1.11:9000/usr/yujing/wordcount,   
  
expected: hdfs://master:9000</span>  

这个很多人都遇到过，不管是在ubuntu还是windows系统中，在连接集群的时候，不能直接使用hdfs://192.168.1.11:9000，要在hosts文件中添加192.168.1.11的映射，有人可能不知道windows下hosts文件在哪？C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts(这个是隐藏文件你可以显示出来），在host文件中添加192.168.1.11 master就可以了。
第二种错误：

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<span style="font-size: medium;">org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:   
  
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException:   
  
Cannot create file/usr/yujing/wordcount. Name node is in   
  
safe mode.  
The ratio of reported blocks 0.0000 has not reached the   
  
threshold 0.9990. Safe mode will be turned off   
  
automatically.</span>  

这个错误出现的原因是client对集群中HDFS的操作没有权限
解决办法：
(1)在代码中加上一行代码
conf.set("dfs.permissions","false");
(2)在集群配置文件hdfs-site.xml
property>
     <name>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
</property>
然后重启
1.对于hadoop提供的wordcount例子
第一种错误：

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<span style="font-size: medium;">12/02/10 14:24:59 INFO ipc.Client: Retrying connect to   
  
server: localhost/127.0.0.1:9000. Already tried 0 time(s).  
12/02/10 14:25:01 INFO ipc.Client: Retrying connect to  </span>  

当你在代码中明明写的是集群的IP，但是它连接就是localhost,这是因为mapreduce默认连接的是localhost
解决办法：
conf.set("fs.default.name", "hdfs://master:9000");
conf.set("hadoop.job.user", "yujing");
conf.set("mapred.job.tracker", "master:9001");
这样JobClient就会把Job任务提交到hadoop集群中
第二种错误：

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<span style="font-size: medium;">Exception in thread "main"   
  
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException  
  
: Input path does not exist:   
  
hdfs://master:9000/user/yujing/D：/qq.txt</span>  

这种错误是因为向集群中提交job任务是文件的输入路径必须要是HDFS上的文件路径，输出路径也要是HDFS上的文件
第三种错误：

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<span style="font-size: medium;">2/02/10 14:52:36 WARN mapred.JobClient: No job jar file   
  
set.  User classes may not be found. See JobConf(Class) or   
  
JobConf#setJar(String).  
12/02/10 14:52:36 INFO mapred.JobClient: Cleaning up the   
  
staging area hdfs://master:9000/tmp/hadoop-  
  
hadoop/mapred/staging/yujing/.staging/job_201202091335_0293</span>  

以上的错误是由于mapreduce的输出路径已存在，必须先删除掉那个文件
正确的运行结果：

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<span style="font-size: medium;">12/02/10 14:59:35 INFO input.FileInputFormat: Total input   
  
paths to process : 1  
12/02/10 14:59:35 INFO mapred.JobClient: Running job:   
  
job_201202091335_0299  
12/02/10 14:59:36 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%  
12/02/10 14:59:48 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce   
  
0%  
12/02/10 15:00:04 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce   
  
100%  
12/02/10 15:00:09 INFO mapred.JobClient: Job complete:   
  
job_201202091335_0299  
12/02/10 15:00:09 INFO mapred.JobClient: Counters: 25</span>  

2.自己写的mapReduce程序
第一种错误：

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<span style="font-size: medium;">java.lang.RuntimeException:   
  
java.lang.ClassNotFoundException: cn.hadoop.InvertedIndex  
  
$InvertedIndexMapper  
    at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass  
  
(Configuration.java:866)  
    at   
  
org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext.getMapperClass  
  
(JobContext.java:195)</span>

第一种解决方法：
这是由于及集群中没有我们提交的jar包，所以namenode不知道怎么执行我们的job任务，所以就会报空指针异常错误，所以要自己打jar提交给集群。
解决方法： 所以先给自己的程序打成jar包，然后放到工程的根目录下，然后在代码中添加JobConf conf=new JobConf
();conf.setJar("pr.jar");这样就可以了，这个错误困扰了我们很久。
第二种解决方法：
使用eclipse插件解决，有很多人刚刚开始的时候使用插件老是会出不来想要的结果，这个可能和eclipse或者是插件包的版本有关，有的版本的eclipse不兼容hadoop插件，还有就是hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的插件里面少了一些包，要自己进行手动修改，这个网上又怎么修改的方法，关于在eclipse安装插件就是要多试试就可以了，当插件完成后，然后点击run hadoop，插件内部会打包你的程序提交到集群上。

第三种解决方法：
自己在程序中打包自己的mapreduce程序，然后提交job任务，这方面这部分代码在eclipse插件中也是实现了的，我们这里就是要用代码实现插件的功能。
第二种错误：

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<span style="font-size: medium;">2/02/10 14:59:35 INFO input.FileInputFormat: Total input   
  
paths to process : 1  
12/02/10 14:59:35 INFO mapred.JobClient: Running job:   
  
job_201202091335_0299  
12/02/10 14:59:36 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%  
12/02/10 14:59:48 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce   
  
0%</span>  

这种错误出现的原因是mapreduce默认的reduce个数是1个，所以如果当map的个数很大时，reduce过程迟迟不会进行，解决方法是在代码中添加job.setNumReduceTasks(4);设置reduced的个数。