hadoop中ResourceManager 进程或 NodeManager 进程没有启动

如果 ResourceManager 进程或 NodeManager 进程没有启动，可能是由于以下原因导致的:

1. 可能是 hadoop 配置文件中的错误导致的。您可以检查 hadoop 配置文件，确保所有参数都设置正确。

2. 可能是由于网络问题导致的。您可以检查网络连接是否正常，确保所有节点都能够连接到同一网络。

3. 可能是由于硬件问题导致的。您可以检查硬件是否正常工作，确保所有节点都能够正常运行。

4. 可能是由于系统资源不足导致的。您可以检查系统资源使用情况，确保足够的资源可供 hadoop 使用。

如果出现以上情况，您可以尝试以下操作来解决问题:

1. 重新配置 hadoop 配置文件，确保所有参数都设置正确。

2. 检查网络连接，确保所有节点都能够连接到同一网络。

3. 检查硬件，确保所有节点都能够正常运行。

4. 增加系统资源，确保足够的资源可供 hadoop 使用。

相关问题

在hadoop-2.7.2/etc/hadoop 目录下 执行下面两个命令启动ResourceManager和 NodeManager进入目录:cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop/启动 ResourceManager:

在Hadoop 2.7.2版本中，`etc/hadoop`目录通常包含了配置文件和其他管理工具所需的资源。如果你想启动Resource Manager（RM），这是Hadoop YARN的核心组件之一，你需要执行以下几个步骤：

1. 首先，你需要切换到Hadoop安装目录下的`etc/hadoop`目录。假设你的Hadoop已经安装并且环境变量`$HADOOP_HOME`已设置指向正确的安装路径，你可以输入以下命令：

   cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

2. 然后，由于Hadoop 2.x版本采用的是守护进程模式，Resource Manager的启动通常通过启动脚本来完成。在Hadoop 2.7.2中，Resource Manager服务通常是作为`yarn-resourcemanager`守护进程运行的。启动命令通常是使用`sbin/start-yarn-resourcemanager`。请注意，这个命令可能会因不同的Linux发行版和Hadoop配置略有差异，所以确保你的PATH环境变量包含了Hadoop的bin目录。

如果你是在Unix/Linux系统上操作，完整的命令可能是这样的：

sbin/start-yarn-resourcemanager

如果你正在Windows系统上，可能需要先找到`start-yarn-resourcemanager.cmd`文件并运行它。

启动完成后，Resource Manager会开始监听并处理YARN相关的任务调度请求。

配置hadoop没有resourcemanager

如果你在配置 Hadoop 时没有启用 ResourceManager，那么你需要按照以下步骤进行配置：

1. 在 Hadoop 的配置文件中，找到 yarn-site.xml 文件。

2. 在 yarn-site.xml 文件中，将以下属性设置为 false：

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
  <value>false</value>
</property>

3. 在 yarn-site.xml 文件中，找到以下属性：

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

将其修改为：

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle,spark_shuffle</value>
</property>

这将启用 Spark Shuffle 服务，以便让 Spark 应用程序在没有 ResourceManager 的情况下运行。

4. 将 Spark 配置文件中的 spark.master 属性设置为 yarn-client 或 yarn-cluster，具体取决于你的应用程序运行模式。

5. 启动 Spark 应用程序时，使用以下命令：

./bin/spark-submit \
  --class <main-class>
  --master yarn
  --deploy-mode client
  <application-jar>

这将使用 YARN 作为 Spark 的资源管理器，并以客户端模式启动。

注意：这种配置方式并不是最佳实践，因为启用 ResourceManager 可以更好地管理资源和任务。如果可能的话，建议启用 ResourceManager。