hadoop集群启动卡住

当hadoop集群启动后，有时候会出现卡住的情况。这种情况可能是由于集群本身的磁盘和内存资源分配问题导致的。由于获取的相应资源不够用，所以执行的job的时候出现了资源分配不够，导致了job不能继续执行。解决方法如下：
第一步：编辑yarn的内存大小。可以通过修改yarn-site.xml文件中的以下参数来增加内存大小：
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value>
</property>
第二步：检查ssh免密登录是否配置正确，以及各个节点之间的网络是否正常。可以通过执行ssh命令来检查免密登录是否配置正确。
第三步：检查各个节点的磁盘空间是否足够。可以通过执行df命令来检查磁盘空间是否足够。

相关问题

hadoop一键启动失败

### Hadoop 一键启动失败的原因分析

Hadoop集群的一键启动通常依赖于SSH无密码登录机制来远程执行命令。当遇到一键启动失败的情况时，可能涉及多个方面的问题。

#### SSH配置不当
SSH未正确配置可能导致无法通过免密方式访问各个节点，进而影响到整个集群的正常启动[^2]。具体表现为，在尝试启动服务时，程序会卡住等待输入密码或者直接报错退出。

#### 防火墙设置阻碍通信
防火墙的存在可能会阻止必要的网络端口通讯，特别是对于像8088这样的默认ResourceManager Web UI端口号来说更为重要。如果这些端口被封锁，则即使其他组件能够成功运行，整体功能也会受到影响。

#### NameNode与DataNode冲突
在同一台机器上同时存在两个不同版本或实例的名字节点(NameNode) 和 数据节点(DataNode)，这会造成资源竞争以及元数据同步上的混乱局面。这种情况下应该确保每种角色只存在于特定数量的服务器之上，并且相互之间保持良好的协调关系[^5]。

#### 日志文件审查的重要性
面对任何类型的故障排查任务，查阅相应的日志记录总是不可或缺的一部分。针对NameNode的日志可以提供关于文件系统初始化过程中的异常情况；而DataNode方面的警告则有助于定位存储层面上存在的障碍所在[^4]。

#### 域名解析问题
从节点的日志显示出了“域名解析错误”，这意味着客户端试图联系某个主机时遇到了DNS查找失败的情形。检查并修正`/etc/hosts` 文件以确保所有参与计算工作的计算机都能互相识别是非常重要的一步操作。

# Example of a properly configured /etc/hosts on all nodes
192.168.x.y master-node hostname.master-domain master
192.168.x.z slave-node1 hostname.slave-domain1 slave1
...

#### 处理重复格式化的状况
如果之前已经完成过一次完整的安装流程并且进行了初次格式化处理之后再次重做相同的操作，那么就有可能遭遇Datanode和Namenode之间的Cluster ID不匹配现象。此时应当按照官方文档指导清除残留的数据目录再重新开始部署工作。

bin/hive --service hiveserver2卡住了

当你尝试通过`bin/hive --service hiveserver2`命令启动HiveServer2并遇到卡住的情况时，这可能是由于以下几个原因：

1. **依赖性冲突**[^1]：如同你在引用[1]中提到的，HiveServer2启动时可能因为jar包之间的不兼容导致。检查是否存在版本冲突或缺失的依赖库，特别是与日志管理相关的jar文件（如log4j-slf4j-impl）。

   [root@hadoop apache-hive-2.1.1-bin]# bin/hiveserver2

如果删除特定的jar包后仍然出现问题，说明需要进一步排查其他可能引起冲突的jar包。

2. **配置问题**：检查Hive的配置文件（通常是`conf/hive-site.xml`），确认没有设置错误的参数，或者是否有未关闭的服务影响到新的启动。

3. **资源限制**：确保Hadoop集群有足够的资源来运行HiveServer2，包括内存和CPU。如果服务器资源不足，Hive可能会暂停响应。

4. **环境变量**：确认JAVA_HOME和HADOOP_CONF_DIR等环境变量指向正确的安装路径，这些环境变量对HiveServer2的启动至关重要。

5. **日志分析**：查看HiveServer2的日志文件（通常在`logs/`目录下），它们可能提供了关于问题的详细信息。

解决这个问题通常需要逐步排查，尝试上述建议逐一排除。如果你能够提供更详细的日志输出，可能能更快定位问题所在。