Windows下运行MapReduce程序处理集群中hdfs数据所踩到的坑_在windows运行mapruduce的数据文件用hdfs运行

前言

遇到了很多坑，一步一步百度和谷歌解决了。其实还是对原理不太了解导致的。

步骤

步骤网上有很多，例如
https://my.oschina.net/u/999578/blog/180343

遇到的问题及解决方案

有些错误具体报错信息找不到了，只记得一些解决方案了

一

Exception in thread "main" java.net.ConnectException: Call From yitechWin7/192.168.1.130 to 192.168.1.129:8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
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将主节点上core-site.xml中原来的端口9000改为8020

后来遇到许多切片，块分配的问题，网上也没有解答。后来才发现，把所有节点的core-site.xml上的端口都改为8020

二

org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException): Cannot create directory /wc/output/_temporary/0. Name node is in safe mode.
The reported blocks 3 has reached the threshold 0.9990 of total blocks 3. The number of live datanodes 2 has reached the minimum number 0. In safe mode extension. Safe mode will be turned off automatically in 12 seconds.
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只是由于当前namenode处于安全模式导致的，等一段时间或者关闭namenode安全模式即可。关闭namenode安全模式命令如下：

hadoop dfsadmin -safemode leave
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三

（1）

Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.  ...
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将hadoop.dll、winutils.exe放到win下hadoop的bin目录下，hadoop.dll放到C:\Windows\System32目录下。

（2）

然而并没有解决，还是报同样的错误，经过折腾发现可能是由于windows下的环境变量没有配好。

HADOOP_HOME:
C:\hadoop-2.6.0
PATH追加：
%HADOOP_HOME%\bin;%HADOOP_HOME%\sbin;%HADOOP_HOME%\bin\winntils.exe
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如果没有生效，重启即可。如果不想重启的话，可以在代码中添加：

System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:\\hadoop-2.6.0");
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（3）

但是后来还是出现了很奇怪的问题，后来得知，是hadoop.dll和hadoop的版本不一致导致的。2.4.0版本前后所用到的hadoop.dll版本不一样，下载的使用需要注意。

hadoop2.6(x64)V0.2 可以在我的CSDN资源页下载： http://download.csdn.net/download/yangzheng0515/9981734

四

报关于log4j.properties的错误，或者控制台没有任何信息。

将CentOS下hadoop配置文件目录下的log4j.properties 复制到win下MR项目的src目录下即可。当然core-site.xml和hdfs-site.xml也要放入src目录下。

五

报错信息：

Unable to initialize MapOutputCollector org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer
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我是对map的输出key类型仅仅实现了Writable，而没有实现comparable. 由上图可知，会进行shuffle阶段对key进行分类，相同的key，会把value收集在一起，就是reduce 的Iterable value.
解决办法: 需要map阶段输出的key类型实现 compareTo. 如果只进行序列化是可以仅仅实现Writable接口 write（），readFile的map到reduce时存在shuffle,若作为key，则需要实现WritableComparable.