我们发现时常在用户邮件列表上会出现一个有关作业失败的问题，这个失败伴随着错误消息“java.lang.ClassNotFoundException：Class alluxio.hadoop.FileSystemnot found”。这篇博客分析解释了这种失败的原因以及发生该问题时的解决方案。
为什么会发生这个错误？
这个错误说明Alluxio客户端在运行时不可用。当作业尝试访问Alluxio文件系统但没能找到Alluxio客户端的实现以连接到对应的服务时，就会导致异常。
Alluxio客户端是一个Java包，它定义了alluxio.hadoop.FileSystem类，以便根据用户请求调用Alluxio服务（例如，创建文件、列出目录内容等）。它通常被预编译成一个名为alluxio-1.8.1-client.jar（对于v1.8.1而言）的jar文件，并与Alluxio压缩包一起发布。为了能够与应用程序协作，Alluxio客户端jar文件应该位于JVM的classpath中。如果应用程序无法在classpath中找到这个文件，它就不知道类alluxio.hadoop.FileSystem的实现，因此会抛出异常。
如何解决这个问题？
该问题的解决方案就是确保Alluxio客户端jar在应用程序的classpath中。在故障排除时有几个因素应当考虑。
如果应用程序分布在多个节点上，那么应该将这个jar分发给其中每一个节点。根据计算框架的不同，具体的配置方法可能有很大差异：
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对于MapReduce或YARN应用程序，可以将Alluxio客户端jar的路径加到mapreduce.application.classpath或yarn.application.classpath以确保每个任务都能找到它。除此之外，你也可以将这个路径作为-libjars的参数，如下所示：
取决于Hadoop的发行版，设置$HADOOP_CLASSPATH也可能有用：
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对于Spark应用程序，在每个Spark运行节点上的spark/conf/spark-defaults.conf文件中添加如下设置，并重启长期运行的Spark服务器进程：
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对于Hive，在conf/hive-env.sh文件中设置环境变量HIVE_AUX_JARS_PATH：
在某些情况下，一个计算引擎依赖于另一个计算引擎。例如，Hive服务可以使用MapReduce作为分布式查询的引擎。在这种情况下，必须为Hive和MapReduce两者分别都设置classpath才能正确配置。
总结
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对于使用Alluxio的应用程序，它们必须将Alluxio客户端jar文件加入其classpath中。
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如何将Alluxio客户端jar文件配置到classpath可以根据计算框架的具体情况进行具体分析。