Operation: EFAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hi

解决"Operation: EFAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hi"错误的步骤

概述

在解决这个错误之前，我们需要了解整个操作流程。下面是一个表格，展示了整个操作流程的步骤。

接下来，我们将逐步讲解每个步骤以及需要执行的操作和代码。

步骤 1: 编写Hadoop程序

首先，我们需要编写一个Hadoop程序。这可以是一个简单的WordCount程序，用于演示目的。以下是一个示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {
  
  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

请注意，这只是一个示例程序。你可以根据自己的需求编写更复杂的程序。

步骤 2: 构建并打包程序

在编写完Hadoop程序后，我们需要将其构建并打包成一个可执行的JAR文件。我们可以使用Maven或Gradle等构建工具来完成这个过程。

对于Maven，你可以使用以下命令来构建并打包程序：

mvn clean package

对于Gradle，你可以使用以下命令来构建并打包程序：

gradle clean build

这将生成一个包含所有依赖项的JAR文件。

步骤 3: 配置Hadoop集群

在提交作业之前，我们需要确保Hadoop集群的正确配置。这包括设置Hadoop的核心配置文件和HDFS配置文件。

以下是一些常见的Hadoop配置文件，你可以根据自己的环境进行调整：

1. core-site.xml 文件，用于配置Hadoop的核心属性。以下是一个示例配置：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>

2. hdfs-site.xml 文件，用于配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的属性。以下是一个示例配置：

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

确保将这些文件正确配置并部署到Hadoop集群的每个节点上。你可以使用SSH或其他远程登录工具来完成这个过程。

步骤