Win下Eclipse提交Hadoop程序出错：org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=D

共计 1904 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

描述：在 Windows 下使用 Eclipse 进行 Hadoop 的程序编写，然后 Run on hadoop 后，出现如下错误：

11/10/28 16:05:53 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201110281103_0003
11/10/28 16:05:54 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
11/10/28 16:06:05 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201110281103_0003_m_000002_0, Status : FAILED
org.apache.hadoop.security.AccessControlException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=DrWho, access=WRITE, inode=”hadoop”:hadoop:supergroup:rwxr-xr-x
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:39)

解决方法：

到服务器上修改 hadoop 的配置文件：conf/hdfs-core.xml, 找到 dfs.permissions 的配置项 , 将 value 值改为 false

<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
<description>
If “true”, enable permission checking in HDFS.
If “false”, permission checking is turned off,
but all other behavior is unchanged.
Switching from one parameter value to the other does not change the mode,
owner or group of files or directories.
</description>
</property>

修改完貌似要重启下 hadoop 的进程才能生效

开发环境:win xp sp3 , Eclipse 3.3 , hadoop-0.20.2

hadoop 服务器部署环境：Ubuntu 10.10 , hadoop-0.20.2

小结: 接触 Hadoop 没多久，不知道这样修改对集群的安全性有啥影响。

// 补充：

因为 Eclipse 使用 hadoop 插件提交作业时，会默认以 DrWho 身份去将作业写入 hdfs 文件系统中，对应的也就是 HDFS 上的 /user/xxx , 我的为 /user/hadoop , 由于 DrWho 用户对 hadoop 目录并没有写入权限，所以导致异常的发生。提供的解决方法为：放开 hadoop 目录的权限，命令如下：$ hadoop fs -chmod 777 /user/hadoop

————————————– 分割线 ————————————–

Ubuntu 13.04 上搭建 Hadoop 环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86106.htm

Ubuntu 12.10 +Hadoop 1.2.1 版本集群配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90600.htm

Ubuntu 上搭建 Hadoop 环境（单机模式 + 伪分布模式）http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/77681.htm

Ubuntu 下 Hadoop 环境的配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-11/74539.htm

单机版搭建 Hadoop 环境图文教程详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/53927.htm

————————————– 分割线 ————————————–

更多 Hadoop 相关信息见 Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13