在使用windows調(diào)用Hadoop yarn平臺的時候，一般都會遇到如下的錯誤：
2014-05-28 17:32:19,761 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor: Exception from container-launch with container ID: container_1401177251807_0034_01_000001 and exit code: 1org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException: /bin/bash: line 0: fg: no job control at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:505) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:418) at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:650) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor.launchContainer(DefaultContainerExecutor.java:195) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:300) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:81) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:262) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615) at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)這個錯誤在Hadoop mapreduce bug的信息頁面（https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655）已經(jīng)解決了，且影響的版本是Hadoop2.2、Hadoop2.3，并且已經(jīng)解決（并沒有說在Hadoop2.4已經(jīng)修復了）。
在http://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/22896249 博客中，lz按照 https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655的解決方案進行了解決。這里想給出這個問題的一般解決思路。
1. 首先這個問題是在windows的eclipse作為客戶端提交任務到linux Hadoop集群才會出現(xiàn)的問題，如果是linux的eclipse提交任務到linux Hadoop集群則不會出現(xiàn)這樣的問題。那么一個很直觀的想法就是同時使用兩個客戶端運行一個任務，然后每個步驟都調(diào)試，來確定其中的不同點。這么做，肯定是可以的。但是這么做肯定也是比較費時的（而且還要自己在一個linux上裝個eclipse，麻煩）；
2. 按照1的做法，一般就可以看到有兩點的不同，一個是java命令的不同，還有一個就是classpath的不同。先說下斷點的地方：
（1）java命令的斷點：
YarnRunner.java的390行（cdh5.0 Hadoop2.3版本源碼）
// Setup the command to run the AM List<String> vargs = new ArrayList<String>(8); vargs.add(Environment.JAVA_HOME.$() + "/bin/java");這里打上斷點后，然后運行到445這一行，就可以看到vargs是如下的樣子（或者看vargsFinal這個變量）：
[%JAVA_HOME%, -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties, -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR>, -Dyarn.app.container.log.filesize=0, -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA, , -Xmx1024m, org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster, 1><LOG_DIR>/stdout, 2><LOG_DIR>/stderr, null, null]（2）classpath的斷點：
YarnRunner.java的466行，查看environment的值，可以看到起值為：
{CLASSPATH=%PWD%;$HADOOP_CONF_DIR;$HADOOP_COMMON_HOME/*;$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*;$HADOOP_HDFS_HOME/*;$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*;$HADOOP_MAPRED_HOME/*;$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*;$HADOOP_YARN_HOME/*;$HADOOP_YARN_HOME/lib/*;%HADOOP_MAPRED_HOME%\share\hadoop\mapreduce\*;%HADOOP_MAPRED_HOME%\share\hadoop\mapreduce\lib\*;job.jar/job.jar;job.jar/classes/;job.jar/lib/*;%PWD%/*}3. 看到2中的兩個值就可以確定，windows和linux的不同之處了，主要有兩個：（1）%%和$的區(qū)別；
（2）正反斜杠的區(qū)別（這個好像不區(qū)別也行）；
4. 看出上面兩個地方的區(qū)別后，如果直接把這兩個值改為：
[$JAVA_HOME/bin/java -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR> -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA -Xmx1024m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr ]和{CLASSPATH=$PWD:$HADOOP_CONF_DIR:$HADOOP_COMMON_HOME/*:$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*:$HADOOP_HDFS_HOME/*:$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*:$HADOOP_YARN_HOME/*:$HADOOP_YARN_HOME/lib/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*:job.jar/job.jar:job.jar/classes/:job.jar/lib/*:$PWD/*}那么應該是可以運行的；5. 怎么改呢？
（1）在我們的工程中新建一個YarnRunner類，該類與源碼的YarnRunner類一模一樣（包路徑，代碼內(nèi)容都一樣）；
（2）把390行替換為（這里默認Hadoop 集群是在linux環(huán)境下的）：
即把
vargs.add(Environment.JAVA_HOME.$() + "/bin/java");
替換為
vargs.add("$JAVA_HOME/bin/java");（3）在466行添加：replaceEnvironment(environment);這個方法放在最后面，為：private void replaceEnvironment(Map<String, String> environment) { String tmpClassPath = environment.get("CLASSPATH"); tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll(";", ":"); tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll("%PWD%", "\\$PWD"); tmpClassPath=tmpClassPath.replaceAll("%HADOOP_MAPRED_HOME%", "\\$HADOOP_MAPRED_HOME"); tmpClassPath= tmpClassPath.replaceAll("\\\\", "/" ); environment.put("CLASSPATH",tmpClassPath);}這樣替換完成后，在windows的eclipse中向linux Hadoop集群中提交任務就可以執(zhí)行了。
最后，在運行的時候，eclipse終端沒有日志打印出來；直接在src下面加上一個log4j.properties文件（可以在linux 集群的/etc/hadoop/conf/里面下載）。
