Query ID = root_20250610113434_c388a02f-b24b-4fb2-a37e-eb8619141174 Total jobs = 3 Launching Job 1 out of 3 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator java.net.ConnectException: Call From node1/192.168.142.129 to node2:8032 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused at sun.reflect.GeneratedConstructorAccessor59.newInstance(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapWithMessage(NetUtils.java:930) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException(NetUtils.java:845) at org.apache.hadoop.ipc.Client.getRpcResponse(Client.java:1571) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1513) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1410) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine2$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine2.java:258) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine2$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine2.java:139) at com.sun.proxy.$Proxy77.getNewApplication(Unknown Source) at org.apache.hadoop.yarn.api.impl.pb.client.ApplicationClientProtocolPBClientImpl.getNewApplication(ApplicationClientProtocolPBClientImpl.java:286) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor4.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:433) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:166) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invoke(RetryInvocationHandler.java:158) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invokeOnce(RetryInvocationHandler.java:96) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:362) at com.sun.proxy.$Proxy78.getNewApplication(Unknown Source) at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.getNewApplication(YarnClientImpl.java:284) at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.createApplication(YarnClientImpl.java:292) at org.apache.hadoop.mapred.ResourceMgrDelegate.getNewJobID(ResourceMgrDelegate.java:201) at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.getNewJobID(YARNRunner.java:272) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:157) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$11.run(Job.java:1678) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$11.run(Job.java:1675) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1899) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1675) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$1.run(JobClient.java:576) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$1.run(JobClient.java:571) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1899) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:571) at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJob(JobClient.java:562) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecDriver.execute(ExecDriver.java:423) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask.execute(MapRedTask.java:149) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Task.executeTask(Task.java:205) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TaskRunner.runSequential(TaskRunner.java:97) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.launchTask(Driver.java:2664) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.execute(Driver.java:2335) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.runInternal(Driver.java:2011) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:1709) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:1703) at org.apache.hadoop.hive.ql.reexec.ReExecDriver.run(ReExecDriver.java:157) at org.apache.hadoop.hive.ql.reexec.ReExecDriver.run(ReExecDriver.java:218) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:239) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:188) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:402) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.executeDriver(CliDriver.java:821) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:759) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:683) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:328) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:241) Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:715) at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:205) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:600) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:652) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:773) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$3800(Client.java:347) at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1632) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1457) ... 55 more Job Submission failed with exception 'java.net.ConnectException(Call From node1/192.168.142.129 to node2:8032 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused)' FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. Call From node1/192.168.142.129 to node2:8032 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
时间: 2025-08-03 17:21:16 浏览: 15
<think>我们正在解决HadoopYARN的Connectionrefused问题，具体错误是java.net.ConnectException。用户提到Hive的MapRedTask在node1尝试连接node2的8032端口时失败。根据之前的引用，问题出现在连接配置上，且没有启用Kerberos认证。8032端口是YARNResourceManager的scheduler服务的默认端口。我们需要系统性地检查网络、服务状态、配置等方面。以下为排查步骤：1.确认目标服务的端口是否监听：在node2上检查8032端口是否被监听（使用netstat或ss）2.检查防火墙设置（可能阻止了端口访问）3.确认ResourceManager服务是否在node2上正常运行4.检查Hadoop配置（yarn-site.xml）是否正确指定了ResourceManager的主机和端口5.检查客户端配置（在node1上，即运行Hive的节点）是否指向正确的ResourceManager地址6.确认主机名解析正确（node2能否被node1正确解析）具体步骤：步骤1：在node2上检查8032端口sudonetstat-tuln|grep8032或sudoss-tuln|grep8032步骤2：检查防火墙（如果运行）CentOS/RHEL:sudofirewall-cmd--list-ports#如果没有开放8032，则添加规则并重载sudofirewall-cmd--add-port=8032/tcp--permanentsudofirewall-cmd--reloadUbuntu:sudoufwstatus#若需要，开放端口sudoufwallow8032/tcp步骤3：检查ResourceManager服务状态systemctlstatushadoop-yarn-resourcemanager#假设用systemd管理或者使用jps命令查看是否有ResourceManager进程步骤4：检查yarn-site.xml配置（在node2上）确保以下配置正确：<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>node2</value><!--这里应该是node2的主机名--></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value><!--注意：默认端口是8030，但是错误中连接的是8032？--></property>注意：用户错误中连接的端口是8032，但YARNResourceManager的服务端口有三个：-ResourceManager对客户端（Client）的端口：8032（yarn.resourcemanager.address）？实际上，不同版本端口不同。在Hadoop2中，默认是：-yarn.resourcemanager.address（客户端通信端口）:8032-yarn.resourcemanager.scheduler.address:8030-yarn.resourcemanager.resource-tracker.address:8031-yarn.resourcemanager.admin.address:8033因此，用户连接8032可能是客户端连接ResourceManager的端口。所以，在yarn-site.xml中需要检查：yarn.resourcemanager.address是否配置为node2:8032步骤5：在node1（Hive客户端）上检查配置同样，node1上的Hive服务使用的Hadoop客户端配置（yarn-site.xml）必须指向ResourceManager的地址和端口。检查node1上的yarn-site.xml中yarn.resourcemanager.address是否配置为node2:8032。步骤6：检查主机名解析在node1上执行：pingnode2（确保node2是配置中设置的主机名，并且能解析到正确的IP）如果使用IP地址，则配置中直接写IP。另外，常见错误：如果在配置中使用了主机名，但是/etc/hosts文件没有正确配置，或者DNS解析问题。如果以上步骤都正确，但问题仍然存在，可以尝试在node1上使用telnet测试连接：telnetnode28032如果telnet连接失败，则说明网络不通或服务未监听。此外，还有一个可能：ResourceManager服务绑定到了127.0.0.1而不是0.0.0.0。可以通过在node2上检查监听地址：netstat-tuln|grep8032如果看到的是127.0.0.1:8032，则说明只监听本地，需要修改配置绑定到0.0.0.0。修改方法：在yarn-site.xml中，对于每个需要绑定外部IP的配置，可以明确指定IP或0.0.0.0，或者使用主机名（需要确保主机名解析为外部IP）。例如：将yarn.resourcemanager.address配置为0.0.0.0:8032，但这样不推荐，因为可能不安全。推荐使用主机名，并确保主机名对应的是外部IP。注意：使用0.0.0.0可能会被安全策略禁止，因此更推荐使用主机名，并且保证主机名在所有节点都能解析到正确的IP。因此，总结步骤：1.确认ResourceManager服务在node2上运行。2.确认node2上的端口监听正确（监听在外部IP或0.0.0.0，而不是127.0.0.1）。3.防火墙开放。4.客户端配置指向正确的主机名和端口。5.主机名解析正确。现在，我们按照这个思路给出回答。</think>
### Hadoop YARN 连接拒绝(Connection refused)问题排查指南
以下是逐步排查Hive执行MapReduce任务时出现`java.net.ConnectException: Connection refused`错误的完整流程：
#### 1. 基础网络检测
```bash
# 在node1测试到node2的基础连通性
ping node2
# 检测关键端口8032的连通性（ResourceManager调度端口）
telnet node2 8032 # 返回"Connection refused"即确认问题存在
# 检查端口实际监听状态（在node2执行）
sudo netstat -tuln | grep 8032
```
> 若端口未监听，继续以下排查 [^1]
#### 2. 服务状态诊断
```bash
# 检查ResourceManager状态（在node2执行）
sudo systemctl status hadoop-yarn-resourcemanager
# 检查服务日志（关键错误线索）
tail -50 /var/log/hadoop-yarn/yarn/yarn-resourcemanager-*.log
```
典型异常线索：
```
ERROR - Bind failed on 0.0.0.0:8032
WARN - org.apache.hadoop.ipc.Server: Bind exception
```
#### 3. 配置项重点检查 (`yarn-site.xml`)
需验证node2上的以下配置：
```xml
<!-- 确认绑定的主机名 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node2</value> <!-- 必须匹配实际主机名 -->
</property>
<!-- 检查核心端口配置 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>
</property>
<!-- 禁用IPv6避免冲突 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.bind-host</name>
<value>0.0.0.0</value> <!-- 监听所有接口 -->
</property>
```
#### 4. 系统防火墙与SELinux
```bash
# 检查防火墙状态（node2）
sudo firewall-cmd --state
# 添加规则开放Hadoop集群端口
sudo firewall-cmd --permanent --add-port={8030-8033,8040,8088}/tcp
sudo firewall-cmd --reload
# 临时停用SELinux做隔离测试
sudo setenforce 0
```
#### 5. 进阶调试方法
**情况A：端口未监听**
```bash
# 强制重启ResourceManager服务
sudo systemctl restart hadoop-yarn-resourcemanager
# 查看端口占用情况
sudo lsof -i :8032
```
**情况B：主机名解析失败**
```bash
# 在所有节点验证主机名映射（需包含所有集群节点）
cat /etc/hosts
# 测试反向解析
host node1
host node2
```
#### 6. 多节点一致性检查
```
检查项 node1验证 node2验证
1. core-site.xml配置 一致 一致
2. yarn-site.xml配置 包含RM地址 声明RM服务
3. Hadoop版本 相同 相同
4. JDK版本 相同 相同
```
#### 7. 备选连接参数测试
在`hive-site.xml`添加备用地址配置：
```xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>node2:8032</value>
</property>
```
> 完成以上步骤后，建议使用测试作业验证：
> ```sql
> SET mapred.job.name="Connection_Test";
> SELECT COUNT(1) FROM any_table; -- 简单触发MapReduce任务
> ```
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Python程序TXLWizard生成TXL文件及转换工具介绍
### 知识点详细说明：
#### 1. 图形旋转与TXL向导
图形旋转是图形学领域的一个基本操作，用于改变图形的方向。在本上下文中，TXL向导（TXLWizard）是由Esteban Marin编写的Python程序，它实现了特定的图形旋转功能，主要用于电子束光刻掩模的生成。光刻掩模是半导体制造过程中非常关键的一个环节，它确定了在硅片上沉积材料的精确位置。TXL向导通过生成特定格式的TXL文件来辅助这一过程。
#### 2. TXL文件格式与用途
TXL文件格式是一种基于文本的文件格式，它设计得易于使用，并且可以通过各种脚本语言如Python和Matlab生成。这种格式通常用于电子束光刻中，因为它的文本形式使得它可以通过编程快速创建复杂的掩模设计。TXL文件格式支持引用对象和复制对象数组（如SREF和AREF），这些特性可以用于优化电子束光刻设备的性能。
#### 3. TXLWizard的特性与优势
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- **灵活的Python脚本：** 作为Python程序，TXLWizard 可以利用Python语言的灵活性和强大的库集合来编写复杂的掩模生成逻辑。
- **可读性和可重用性：** 生成的掩码代码易于阅读，开发者可以轻松地重用和修改以适应不同的需求。
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