在 hadoop 的安装目录(/usr/local/hadoop)的 sbin 目录下,执行以下命令启动 yarn:

<think>好的，用户想了解Linux环境变量PATH中几个特定路径的作用和顺序，尤其是/usr/lib64/qt-3.3/bin，以及Hadoop和JDK的路径。首先，我需要回忆每个路径的常见用途。 首先，/usr/lib64/qt-3.3/bin应该是与Qt3库相关的可执行文件存放位置。Qt是一个跨平台的应用程序框架，旧版本可能用于某些遗留系统或应用程序。这个路径里的工具可能被依赖Qt3的软件使用，不过现在大多数系统可能已经升级到更高版本的Qt了。 然后是Hadoop相关的路径，比如/usr/bin/hadoop或者/opt/hadoop/bin。这些路径包含Hadoop生态系统中的命令，比如hdfs、yarn等。用户如果配置了Hadoop的环境变量，执行这些命令时会从这里查找。 JDK的路径，例如/opt/module/jdk1.8.0_144/bin，里面是Java开发工具，如java、javac等。正确配置JDK路径对于运行Java应用至关重要，特别是像Hadoop这样依赖Java的平台。 接下来要考虑PATH变量的顺序问题。系统查找命令时是从前到后依次搜索的，所以如果存在同名命令在不同路径，先出现的路径会被优先执行。比如，如果用户自己安装了不同版本的Java，而系统自带OpenJDK在/usr/bin中，那么把自定义JDK路径放在前面可以确保使用正确的版本。 用户可能是在配置Hadoop或Java环境时遇到了问题，比如命令找不到或者版本冲突。需要检查他们的PATH变量是否包含必要的路径，并且顺序是否正确。例如，如果Hadoop的脚本依赖于特定版本的Java，确保JDK路径在Hadoop路径之前可能很重要，或者可能Hadoop自身已经捆绑了Java，这时候顺序可能需要调整。 另外，用户提到引用了之前的回答，比如环境变量的配置方法，需要确保他们是否正确地在.bashrc或profile中设置了这些路径，并且是否执行了source命令使配置生效。可能还需要检查是否存在多个Java版本导致冲突，或者Hadoop的路径是否正确指向安装目录下的bin目录。 最后，用户可能需要知道如何验证这些配置是否正确。可以通过echo $PATH查看当前路径，或者用which java、hadoop等命令查看实际调用的可执行文件位置。如果有问题，可能需要调整PATH的顺序或修正路径拼写错误。</think>### Linux环境变量PATH中各路径的作用与顺序解析 **1. `/usr/lib64/qt-3.3/bin` 的作用** 该路径属于Qt3开发框架的系统级安装目录，主要包含Qt3相关的命令行工具（如`qmake`、`designer`等）。在较新的Linux发行版中，此路径可能仅用于兼容旧版Qt应用程序[^2]。 **2. Hadoop相关路径的作用** 例如`/opt/hadoop/bin`或`/usr/bin/hadoop`，包含Hadoop生态系统的核心命令（`hdfs`、`yarn`、`mapred`等）。使用安装包部署时，Hadoop路径通常会被自动添加到标准位置（`/usr/bin`）[^3]。 **3. JDK路径的作用** 例如`/opt/module/jdk1.8.0_144/bin`，包含Java开发工具链（`java`、`javac`、`jps`等）。Hadoop等Java应用依赖此路径定位Java运行时环境[^1]。 --- ### 路径顺序的影响 系统会按PATH变量中路径的**从左到右顺序**搜索可执行文件： - 若同时存在多个同名命令（如不同版本的`java`），系统会执行**第一个匹配项** - **建议顺序**：自定义路径 > 应用路径 > 系统默认路径 示例： ```bash export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:/usr/lib64/qt-3.3/bin:$PATH ``` --- ### 验证方法 1. **查看完整PATH** ```bash echo $PATH | tr ':' '\n' ``` 2. **检查具体命令路径** ```bash which java # 查看实际调用的Java路径 hadoop version # 验证Hadoop命令是否生效 ``` ---

### 排查 Hadoop YARN ResourceManager 和 NodeManager 启动问题 当遇到 Hadoop YARN 的 ResourceManager 或 NodeManager 未正常运行的情况时，可以按照以下方法进行排查： #### 1. 检查服务状态 通过命令行工具确认 ResourceManager 和 NodeManager 是否正在运行。执行以下命令来查看 YARN 服务的状态： ```bash yarn --list ``` 如果发现某些组件缺失，则可能需要重新启动它们。 还可以直接检查进程是否存在： ```bash jps ``` 这会显示当前 JVM 进程列表，应能看到 `ResourceManager` 和多个 `NodeManager` 实例[^1]。 #### 2. 查看日志文件 YARN 日志通常位于 `$HADOOP_LOG_DIR/yarn/` 下。可以通过分析这些日志找到具体的错误原因。重点检查以下几个方面： - **ResourceManager 日志**: 文件路径通常是 `/logs/userlogs/application_<id>/container_<id>.log`。 - **NodeManager 日志**: 如果某个节点上的 NodeManager 崩溃，其对应的日志可能会提供线索。 常见的错误包括配置不正确、权限不足以及网络连接失败等问题[^4]。 #### 3. 验证核心配置文件 确保所有的必要配置都已正确定义。以下是几个重要的 XML 配置项及其默认位置： - **core-site.xml** ```xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://<namenode-host>:8020</value> </property> </configuration> ``` - **yarn-site.xml** ```xml <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value><resourcemanager-host></value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> ``` 特别注意的是，在分布式环境中，主机名和端口号必须匹配实际部署环境中的设置[^4]。 #### 4. 测试网络连通性 由于 YARN 是分布式的框架，因此各节点之间的通信至关重要。使用如下命令测试 ResourceManager 和其他节点间的可达性： ```bash ping <resourcemanager-host> telnet <nodemanager-host> 8042 ``` 任何超时或者拒绝访问的现象都需要进一步调查防火墙规则或 DNS 解析问题。 #### 5. 调整资源分配参数 有时因为内存或其他硬件资源不足也会阻止服务成功初始化。调整下面提到的一些关键属性可以帮助解决此类冲突： - 对于 ApplicationMaster 设置合理的内存大小： ```properties yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=512 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192 ``` - 当尝试利用 GPU 加速计算任务时，请参照官方指南完成额外的资源配置[^3]: ```properties spark.yarn.am.resource.yarn.io/gpu.amount=<gpu-count> ``` 最后一步就是重启整个集群并观察变化情况。 ---