我是靠谱客的博主 忧伤鸡翅,最近开发中收集的这篇文章主要介绍HDFS超租约异常总结(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

异常信息:

13/09/11 12:12:06 INFO hdfs.DFSClient: SMALL_BUFFER_SIZE is 512
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException: No leas
e on /tmp/put_dir/20130911-121205-858/ie_ping1_access_log.2013091111.lzo File does not exist. Holder DFSClient_-2082829022 does not have any open files.
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:1623)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:1614)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.completeFileInternal(FSNamesystem.java:1669)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.completeFile(FSNamesystem.java:1657)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.complete(NameNode.java:714)

字面理解为文件操作超租期,实际上就是data stream操作过程中文件被删掉了。之前也遇到过,通常是因为Mapred多个task操作同一个文件,一个task完成后删掉文件导致。

不过这次在hdfs上传文件时发生了这个异常,导致上传失败。google了一把,有人反馈跟dfs.datanode.max.xcievers参数到达上限有关。这个是datanode处理请求的任务

上限,默认为256,集群上面配置为2048.于是去所有datanode上面扫了一下log,发现果然出现了IOE:

java.io.IOException: xceiverCount 2049 exceeds the limit of concurrent xcievers 2048

翻源码找了一下xcievers,有DataXcievers和DataXcieversServer两个类,DataXcievers是DataXcieversServer启动的一个线程,用于处理输入输出数据流,其run()

方法有如下判断:

 1
public void run() {
 2
...
56
int curXceiverCount = datanode.getXceiverCount();
57
if (curXceiverCount > dataXceiverServer.maxXceiverCount) {
58
throw new IOException("xceiverCount " + curXceiverCount
59
+ " exceeds the limit of concurrent xcievers "
60
+ dataXceiverServer.maxXceiverCount);
61
}

xcievers超过限制抛了一个IOException,这反应到DFSClient端,就是正在操作的文件失去了响应,于是就出现了上面的租约超期异常。

解决方案:

继续改大 xceiverCount 至8192并重启集群生效。

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wangxiaowei/p/3317479.html

最后

以上就是忧伤鸡翅为你收集整理的HDFS超租约异常总结(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException)的全部内容,希望文章能够帮你解决HDFS超租约异常总结(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException)所遇到的程序开发问题。

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