一、hdfs文件系统命令 1.1、文件路径增删改查系列： hdfs dfs -mkdir dir 创建文件夹 hdfs dfs -rmr dir 删除文件夹dir hdfs dfs -ls 查看目录文件信息 hdfs dfs -lsr 递归查看文件目录信息 hdfs dfs -stat path 返回指定路径的信息 1.2、空间大小查看系列命令： hdfs dfs -du -h dir 按照适合阅读的形式人性化显示文件大小 hdfs dfs -dus uri 递归显示目标文件的大小 hdfs dfs -du path/file 显示目标文件file的大小 1.3、权限管理类： hdfs dfs -chgrp group path 改变文件所属组 hdfs dfs -chgrp -R /dir 递归更改dir目录的所属组 hdfs dfs -chmod [-R] 权限 -path 改变文件的权限 hdfs dfs -chown owner[-group] /dir 改变文件的所有者 hdfs dfs -chown -R owner[-group] /dir 递归更改dir目录的所属用户 1.4、文件操作（上传下载复制）系列： hdfs dfs -touchz a.txt 创建长度为0的空文件a.txt hdfs dfs -rm file 删除文件file hdfs dfs -put file dir 向dir文件上传file文件 hdfs dfs -put filea dir/fileb 向dir上传文件filea并且把filea改名为fileb hdfs dfs -get file dir 下载file到本地文件夹 hdfs dfs -getmerge hdfs://Master:9000/data/SogouResult.txt CombinedResult 把hdfs里面的多个文件合并成一个文件，合并后文件位于本地系统 hdfs dfs -cat file 查看文件file hdfs fs -text /dir/a.txt 如果文件是文本格式，相当于cat，如果文件是压缩格式，则会先解压，再查看 hdfs fs -tail /dir/a.txt 查看dir目录下面a.txt文件的最后1000字节 hdfs dfs -copyFromLocal localsrc path 从本地复制文件 hdfs dfs -copyToLocal /hdfs/a.txt /local/a.txt 从hdfs拷贝到本地 hdfs dfs -copyFromLocal /dir/source /dir/target 把文件从原路径拷贝到目标路径 hdfs dfs -mv /path/a.txt /path/b.txt 把文件从a目录移动到b目录，可用于回收站恢复文件 1.5、判断系列： hdfs fs -test -e /dir/a.txt 判断文件是否存在，正0负1 hdfs fs -test -d /dir 判断dir是否为目录，正0负1 hdfs fs -test -z /dir/a.txt 判断文件是否为空，正0负1 1.6、系统功能管理类： hdfs dfs -expunge 清空回收站 hdfs dfsadmin -safemode enter 进入安全模式 hdfs dfsadmin -sfaemode leave 离开安全模式 hdfs dfsadmin -decommission datanodename 关闭某个datanode节点 hdfs dfsadmin -finalizeUpgrade 终结升级操作 hdfs dfsadmin -upgradeProcess status 查看升级操作状态 hdfs version 查看hdfs版本 hdfs daemonlog -getlevel host:port 打印运行在host:port的守护进程的日志级别 hdfs daemonlog -setlevel host:port 设置运行在host:port的守护进程的日志级别 hdfs dfs -setrep -w 副本数 -R path 设置文件的副本数 二、运维命令 start-dfs.sh 启动namenode，datanode，启动文件系统 stop-dfs.sh 关闭文件系统 start-yarn.sh 启动resourcemanager,nodemanager stop-yarn.sh 关闭resourcemanager,nodemanager start-all.sh 启动hdfs，yarn stop-all.sh 关闭hdfs，yarn hdfs-daemon.sh start datanode 单独启动datanode start-balancer.sh -t 10% 启动负载均衡，尽量不要在namenode节点使用 hdfs namenode -format 格式化文件系统 hdfs namenode -upgrade 分发新的hdfs版本之后，namenode应以upgrade选项启动 hdfs namenode -rollback 将namenode回滚到前一版本，这个选项要在停止集群，分发老的hdfs版本之后执行 hdfs namenode -finalize finalize会删除文件系统的前一状态。最近的升级会被持久化，rollback选项将再不可用，升级终结操作之后，它会停掉namenode，分发老的hdfs版本后使用 hdfs namenode importCheckpoint 从检查点目录装载镜像并保存到当前检查点目录，检查点目录由fs.checkpoint.dir指定 三、mapreduce命令 hdfs jar file.jar 执行jar包程序 hdfs job -kill job_201005310937_0053 杀死正在执行的jar包程序 hdfs job -submit 提交作业 hdfs job -status 打印map和reduce完成百分比和所有计数器。 hdfs job -counter 打印计数器的值。 hdfs job -kill 杀死指定作业。 hdfs job -events <from-event-#> <#-of-events> 打印给定范围内jobtracker接收到的事件细节。 hdfs job -history [all] hdfs job -history 打印作业的细节、失败及被杀死原因的细节。更多的关于一个作业的细节比如成功的任务，做过的任务尝试等信息可以通过指定[all]选项查看。 hdfs job -list [all] 显示所有作业。-list只显示将要完成的作业。 hdfs job -kill -task 杀死任务。被杀死的任务不会不利于失败尝试。 hdfs job -fail -task 使任务失败。被失败的任务会对失败尝试不利。 四、hdfs系统检查工具fsck hdfs fsck -move 移动受损文件到/lost+found hdfs fsck -delete 删除受损文件。 hdfs fsck -openforwrite 打印出写打开的文件。 hdfs fsck -files 打印出正被检查的文件。 hdfs fsck -blocks 打印出块信息报告。 hdfs fsck -locations 打印出每个块的位置信息。 hdfs fsck -racks 打印出data-node的网络拓扑结构。 五、运行pipies作业 hdfs pipes -conf 作业的配置 hdfs pipes -jobconf <key=value>, <key=value>, … 增加/覆盖作业的配置项 hdfs pipes -input 输入目录 hdfs pipes -output 输出目录 hdfs pipes -jar Jar文件名 hdfs pipes -inputformat InputFormat类 hdfs pipes -map Java Map类 hdfs pipes -partitioner Java Partitioner hdfs pipes -reduce Java Reduce类 hdfs pipes -writer Java RecordWriter hdfs pipes -program 可执行程序的URI hdfs pipes -reduces reduce个数 https://blog.csdn.net/weixin_44441131/article/details/116657184
一、HDFS—核心参数 1.1、NameNode内存生产配置 1）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1亿 G MB KB Byte 2）Hadoop2.x系列，配置NameNode内存 NameNode 内存默认 2000m，如果服务器内存4G，NameNode内存可以配置3g。在hadoop-env.sh文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m 3）Hadoop3.x系列，配置 NameNode内存 （1）hadoop-env.sh中描述Hadoop的内存是动态分配的 # The maximum amount of heap to use (Java -Xmx). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will # prefer any Xmx setting in their respective _OPT variable. # There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size. # export HADOOP_HEAPSIZE_MAX= # The minimum amount of heap to use (Java -Xms). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will # prefer any Xms setting in their respective _OPT variable. # There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size. # export HADOOP_HEAPSIZE_MIN= HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx102400m （2）查看NameNode占用内存 [atguigu@hadoop102 ~]$ jps 3088 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode 3579 Jps [atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2611 Heap Configuration: MaxHeapSize = 1031798784 (984.0MB) （3）查看DataNode占用内存 [atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2744 Heap Configuration: MaxHeapSize = 1031798784 (984.0MB) 查看发现 hadoop102 上的 NameNode 和 DataNode 占用内存都是自动分配的，且相等。不是很合理。 经验参考： https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/release-notes/topics/rg_hardware_requirements.html#concept_fzz_dq4_gbb 具体修改：hadoop-env.sh export HDFS_NAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=INFO,RFAS -Xmx1024m" export HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS -Xmx1024m" 1.2、NameNode心跳并发配置 1）hdfs-site.xml The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes. NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。 对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大该参数。默认值是10。 <property> <name>dfs.namenode.handler.count</name> <value>21</value> </property> 企业经验：dfs.namenode.handler.count=20×〖log〗_e^(Cluster Size)，比如集群规模（DataNode台数）为3台时，此参数设置为21。可通过简单的python代码计算该值，代码如下。 [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo yum install -y python [atguigu@hadoop102 ~]$ python Python 2.7.5 (default, Apr 11 2018, 07:36:10) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import math >>> print int(20*math.log(3)) 21 >>> quit() 1.3、开启回收站配置 开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、备份等作用。 1）回收站工作机制 2）开启回收站功能参数说明 （1）默认值fs.trash.interval = 0，0表示禁用回收站；其他值表示设置文件的存活时间。 （2）默认值fs.trash.checkpoint.interval = 0，检查回收站的间隔时间。如果该值为0，则该值设置和fs.trash.interval的参数值相等。 （3）要求fs.trash.checkpoint.interval <= fs.trash.interval。 3）启用回收站 修改core-site.xml，配置垃圾回收时间为1分钟。 <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1</value> </property> 4）查看回收站 回收站目录在HDFS集群中的路径：/user/atguigu/.Trash/…. 5）注意：通过网页上直接删除的文件也不会走回收站。 6）通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用moveToTrash()才进入回收站 Trash trash = New Trash(conf); trash.moveToTrash(path); 7）只有在命令行利用hadoop fs -rm命令删除的文件才会走回收站。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /user/atguigu/input 2021-07-14 16:13:42,643 INFO fs.TrashPolicyDefault: Moved: 'hdfs://hadoop102:9820/user/atguigu/input' to trash at: hdfs://hadoop102:9820/user/atguigu/.Trash/Current/user/atguigu/input 8）恢复回收站数据 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /user/atguigu/.Trash/Current/user/atguigu/input /user/atguigu/input 二、HDFS—集群压测 在企业中非常关心每天从 Java 后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据？ 为了搞清楚 HDFS 的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测。 HDFS的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将hadoop102、hadoop103、hadoop104虚拟机网络都设置为100mbps。 100Mbps 单位是bit；10M/s单位是byte ; 1byte=8bit，100Mbps/8=12.5M/s 测试网速：来到hadoop102的/opt/module目录，创建一个 [atguigu@hadoop102 software]$ python -m SimpleHTTPServer 2.1、测试HDFS写性能 0）写测试底层原理 1）测试内容：向HDFS集群写10个128M的文件 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB 2021-02-09 10:43:16,853 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : write 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Date & time: Tue Feb 09 10:43:16 CST 2021 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Number of files: 10 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 1280 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Throughput mb/sec: 1.61 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 1.9 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: IO rate std deviation: 0.76 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Test exec time sec: 133.05 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: 注意：nrFiles n为生成mapTask的数量，生产环境一般可通过hadoop103:8088查看CPU核数，设置为（CPU核数-1） Number of files：生成mapTask数量，一般是集群中（CPU核数-1），我们测试虚拟机就按照实际的物理内存-1分配即可。 Total MBytes processed：单个 map 处理的文件大小。 Throughput mb/sec：单个mapTak的吞吐量。计算方式：处理的总文件大小/每一个mapTask写数据的时间累加。集群整体吞吐量：生成mapTask数量*单个mapTak的吞吐量。 Average IO rate mb/sec：平均 mapTak 的吞吐量计算方式：每个 mapTask 处理文件大小/每一个mapTask写数据的时间 全部相加除以 task 数量。 IO rate std deviation：方差、反映各个 mapTask 处理的差值，越小越均衡。 2）注意：如果测试过程中，出现异常 （1）可以在yarn-site.xml中设置虚拟内存检测为false <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> （2）分发配置并重启Yarn集群 3）测试结果分析 （1）由于副本1就在本地，所以该副本不参与测试 一共参与测试的文件：10个文件 * 2个副本 = 20个 压测后的速度：1.61 实测速度：1.61M/s * 20个文件 ≈ 32M/s 三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s 所有网络资源都已经用满。 如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘或者增加磁盘个数。 （2）如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算 2.2、测试HDFS读性能 1）测试内容：读取HDFS集群10个128M的文件 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB 2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : read 2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: Date & time: Tue Feb 09 11:34:15 CST 2021 2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: Number of files: 10 2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 1280 2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: Throughput mb/sec: 200.28 2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 266.74 2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: IO rate std deviation: 143.12 2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: Test exec time sec: 20.83 2）删除测试生成数据 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3）测试结果分析： 为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。 三、HDFS—多目录 3.1、NameNode多目录配置 1）NameNode 的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性 2）具体配置如下 （1）在hdfs-site.xml文件中添加如下内容 <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2</value> </property> 注意：因为每台服务器节点的磁盘情况不同，所以这个配置配完之后，可以选择不分发。 （2）停止集群，删除三台节点的 data 和 logs 中所有数据。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ [atguigu@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ （3）格式化集群并启动。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode -format [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh 3）查看结果 [atguigu@hadoop102 dfs]$ ll 总用量 12 drwx------. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 data drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name1 drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name2 检查name1和name2里面的内容，发现一模一样。 3.2、DataNode多目录配置 1）DataNode 可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样（数据不是副本） 2）具体配置如下 在hdfs-site.xml文件中添加如下内容 <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value> </property> 3）查看结果 [atguigu@hadoop102 dfs]$ ll 总用量 12 drwx------. 3 atguigu atguigu 4096 4月 4 14:22 data1 drwx------. 3 atguigu atguigu 4096 4月 4 14:22 data2 drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name1 drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name2 4）向集群上传一个文件，再次观察两个文件夹里面的内容发现不一致（一个有数一个没有） [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt / 3.3、集群数据均衡之磁盘间数据均衡 生产环境，由于硬盘空间不足，往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时，可以执行磁盘数据均衡命令。（Hadoop3.x新特性） （1）生成均衡计划（我们只有一块磁盘，不会生成计划） hdfs diskbalancer -plan hadoop103 （2）执行均衡计划 hdfs diskbalancer -execute hadoop103.plan.json （3）查看当前均衡任务的执行情况 hdfs diskbalancer -query hadoop103 （4）取消均衡任务 hdfs diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json 四、HDFS—集群扩容及缩容 4.1、添加白名单 白名单：表示在白名单的主机 IP 地址可以，用来存储数据。 企业中：配置白名单，可以尽量防止黑客恶意访问攻击。 配置白名单步骤如下： 1）在NameNode节点的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下分别创建whitelist 和blacklist文件 （1）创建白名单 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist 在 whitelist 中添加如下主机名称，假如集群正常工作的节点为102 103 hadoop102 hadoop103 （2）创建黑名单 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch blacklist 3）分发配置文件whitelist，hdfs-site.xml [atguigu@hadoop104 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml whitelist 4）第一次添加白名单必须重启集群，不是第一次，只需要刷新NameNode节点即可 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh stop [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start 5）在web浏览器上查看DN，http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-datanode 6）在hadoop104上执行上传数据数据失败 [atguigu@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put NOTICE.txt / 7）二次修改白名单，增加hadoop104 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist 修改为如下内容 hadoop102 hadoop103 hadoop104 8）刷新NameNode [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes Refresh nodes successful 9）在web浏览器上查看DN，http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-datanode 4.2、服役新服务器 1）需求 随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。 2）环境准备 （1）在hadoop100主机上再克隆一台hadoop105主机 （2）修改IP地址和主机名称 [root@hadoop105 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 [root@hadoop105 ~]# vim /etc/hostname （3）拷贝hadoop102的/opt/module目录和/etc/profile.d/my_env.sh到hadoop105 [atguigu@hadoop102 opt]$ scp -r module/* atguigu@hadoop105:/opt/module/ [atguigu@hadoop102 opt]$ sudo scp /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop105:/etc/profile.d/my_env.sh [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile （4）删除hadoop105上Hadoop的历史数据，data和log数据 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ （5）配置hadoop102和hadoop103到hadoop105的ssh无密登录 [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105 [atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105 3）服役新节点具体步骤 （1）直接启动DataNode，即可关联到集群 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start datanode [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ yarn --daemon start nodemanager 4）在白名单中增加新服役的服务器 （1）在白名单whitelist中增加hadoop104、hadoop105，并重启集群 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist 修改为如下内容 hadoop102 hadoop103 hadoop104 hadoop105 （2）分发 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync whitelist （3）刷新NameNode [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes Refresh nodes successful 5）在hadoop105上上传文件 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/LICENSE.txt / 思考：如果数据不均衡（hadoop105数据少，其他节点数据多），怎么处理？ 4.3、服务器间数据均衡 1）企业经验： 在企业开发中，如果经常在 hadoop102 和 hadoop104 上提交任务，且副本数为2，由于数据本地性原则，就会导致 hadoop102 和hadoop104 数据过多，hadoop103 存储的数据量小。 另一种情况，就是新服役的服务器数据量比较少，需要执行集群均衡命令。 2）开启数据均衡命令： [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh -threshold 10 对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过 10%，可根据实际情况进行调整。 3）停止数据均衡命令： [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-balancer.sh 注意：由于 HDFS 需要启动单独的 Rebalance Server 来执行 Rebalance 操作，所以尽量不要在 NameNode 上执行start-balancer.sh，而是找一台比较空闲的机器。 4.4、黑名单退役服务器 黑名单：表示在黑名单的主机IP地址不可以，用来存储数据。 企业中：配置黑名单，用来退役服务器。 黑名单配置步骤如下： 1）编辑/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下的blacklist文件 [atguigu@hadoop102 hadoop] vim blacklist 添加如下主机名称（要退役的节点） hadoop105 注意：如果白名单中没有配置，需要在hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts配置参数 <property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist</value> </property> 2）分发配置文件blacklist，hdfs-site.xml [atguigu@hadoop104 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml blacklist 3）第一次添加黑名单必须重启集群，不是第一次，只需要刷新NameNode节点即可 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes Refresh nodes successful 4）检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点 5）等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon stop datanode stopping datanode [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ yarn --daemon stop nodemanager stopping nodemanager 6）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh -threshold 10 五、HDFS—存储优化 5.1、纠删码 5.1.1、纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有 3 个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约 50％ 左右的存储空间。 1）纠删码操作相关的命令 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs ec Usage: bin/hdfs ec [COMMAND] [-listPolicies] [-addPolicies -policyFile <file>] [-getPolicy -path <path>] [-removePolicy -policy <policy>] [-setPolicy -path <path> [-policy <policy>] [-replicate]] [-unsetPolicy -path <path>] [-listCodecs] [-enablePolicy -policy <policy>] [-disablePolicy -policy <policy>] [-help <command-name>]. 2）查看当前支持的纠删码策略 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3] hdfs ec -listPolicies Erasure Coding Policies: ErasureCodingPolicy=[Name=RS-10-4-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=10, numParityUnits=4]], CellSize=1048576, Id=5], State=DISABLED ErasureCodingPolicy=[Name=RS-3-2-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=3, numParityUnits=2]], CellSize=1048576, Id=2], State=DISABLED ErasureCodingPolicy=[Name=RS-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=1], State=ENABLED ErasureCodingPolicy=[Name=RS-LEGACY-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs-legacy, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=3], State=DISABLED ErasureCodingPolicy=[Name=XOR-2-1-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=xor, numDataUnits=2, numParityUnits=1]], CellSize=1048576, Id=4], State=DISABLED 3）纠删码策略解释: RS-3-2-1024k：使用RS编码，每3个数据单元，生成2个校验单元，共5个单元，也就是说：这5个单元中，只要有任意的3个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=3），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=10241024=1048576。 RS-10-4-1024k：使用RS编码，每10个数据单元（cell），生成4个校验单元，共14个单元，也就是说：这14个单元中，只要有任意的10个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=10），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=10241024=1048576。 RS-6-3-1024k：使用RS编码，每6个数据单元，生成3个校验单元，共9个单元，也就是说：这9个单元中，只要有任意的6个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=6），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=10241024=1048576。 RS-LEGACY-6-3-1024k：策略和上面的RS-6-3-1024k一样，只是编码的算法用的是rs-legacy。 XOR-2-1-1024k：使用XOR编码（速度比RS编码快），每2个数据单元，生成1个校验单元，共3个单元，也就是说：这3个单元中，只要有任意的2个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数= 2），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=10241024=1048576。 5.1.2、纠删码案例实操 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。 默认只开启对RS-6-3-1024k策略的支持，如要使用别的策略需要提前启用。 1）需求：将/input目录设置为RS-3-2-1024k策略 2）具体步骤 （1）开启对RS-3-2-1024k策略的支持 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs ec -enablePolicy -policy RS-3-2-1024k Erasure coding policy RS-3-2-1024k is enabled （2）在HDFS创建目录，并设置RS-3-2-1024k策略 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfs -mkdir /input [atguigu@hadoop202 hadoop-3.1.3]$ hdfs ec -setPolicy -path /input -policy RS-3-2-1024k （3）上传文件，并查看文件编码后的存储情况 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfs -put web.log /input 注：你所上传的文件需要大于2M才能看出效果。（低于2M，只有一个数据单元和两个校验单元） （4）查看存储路径的数据单元和校验单元，并作破坏实验 5.2、异构存储（冷热数据分离） 异构存储主要解决，不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。 存储类型和存储策略 1）关于存储类型 RAM_DISK：（内存镜像文件系统） SSD：（SSD固态硬盘） DISK：（普通磁盘，在HDFS中，如果没有主动声明数据目录存储类型默认都是DISK） ARCHIVE：（没有特指哪种存储介质，主要的指的是计算能力比较弱而存储密度比较高的存储介质，用来解决数据量的 容量扩增的问题，一般用于归档） 2）关于存储策略 说明：从Lazy_Persist到Cold，分别代表了设备的访问速度从快到慢 5.2.1、异构存储Shell操作 （1）查看当前有哪些存储策略可以用 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -listPolicies （2）为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path xxx -policy xxx （3）获取指定路径（数据存储目录或文件）的存储策略 hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path xxx （4）取消存储策略；执行改命令之后该目录或者文件，以其上级的目录为准，如果是根目录，那么就是HOT hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy -path xxx （5）查看文件块的分布 bin/hdfs fsck xxx -files -blocks -locations （6）查看集群节点 hadoop dfsadmin -report 5.2.2 测试环境准备 1）测试环境描述 服务器规模：5台 集群配置：副本数为2，创建好带有存储类型的目录（提前创建） 集群规划： 节点 存储类型分配 hadoop102 RAM_DISK，SSD hadoop103 SSD，DISK hadoop104 DISK，RAM_DISK hadoop105 ARCHIVE hadoop106 ARCHIVE 2）配置文件信息 （1）为hadoop102节点的hdfs-site.xml添加如下信息 <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>[SSD]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ssd,[RAM_DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ram_disk</value> </property> （2）为hadoop103节点的hdfs-site.xml添加如下信息 <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>[SSD]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ssd,[DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/disk</value> </property> （3）为hadoop104节点的hdfs-site.xml添加如下信息 <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>[RAM_DISK]file:///opt/module/hdfsdata/ram_disk,[DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/disk</value> </property> （4）为hadoop105节点的hdfs-site.xml添加如下信息 <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/archive</value> </property> （5）为hadoop106节点的hdfs-site.xml添加如下信息 <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/archive</value> </property> 3）数据准备 （1）启动集群 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start （1）并在HDFS上创建文件目录 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /hdfsdata （2）并将文件资料上传 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/NOTICE.txt /hdfsdata 5.2.3、HOT存储策略案例 （1）最开始我们未设置存储策略的情况下，我们获取该目录的存储策略 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path /hdfsdata （2）我们查看上传的文件块分布 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]] 未设置存储策略，所有文件块都存储在DISK下。所以，默认存储策略为HOT。 5.2.4、WARM存储策略测试 （1）接下来我们为数据降温 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy WARM （2）再次查看文件块分布，我们可以看到文件块依然放在原处。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations （3）我们需要让他HDFS按照存储策略自行移动文件块 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata （4）再次查看文件块分布， [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]] 文件块一半在DISK，一半在ARCHIVE，符合我们设置的WARM策略 5.2.5、COLD策略测试 （1）我们继续将数据降温为cold [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy COLD 注意：当我们将目录设置为COLD并且我们未配置ARCHIVE存储目录的情况下，不可以向该目录直接上传文件，会报出异常。 （2）手动转移 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata （3）检查文件块的分布 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.106:9866,DS-827b3f8b-84d7-47c6-8a14-0166096f919d,ARCHIVE]] 所有文件块都在ARCHIVE，符合COLD存储策略。 5.2.6、ONE_SSD策略测试 （1）接下来我们将存储策略从默认的HOT更改为One_SSD [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy One_SSD （2）手动转移文件块 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata （3）转移完成后，我们查看文件块分布， [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]] 文件块分布为一半在SSD，一半在DISK，符合One_SSD存储策略。 5.2.7、ALL_SSD策略测试 （1）接下来，我们再将存储策略更改为All_SSD [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy All_SSD （2）手动转移文件块 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata （3）查看文件块分布，我们可以看到， [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.102:9866,DS-c997cfb4-16dc-4e69-a0c4-9411a1b0c1eb,SSD], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]] 所有的文件块都存储在SSD，符合All_SSD存储策略。 5.2.8、LAZY_PERSIST策略测试 （1）继续改变策略，将存储策略改为lazy_persist [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy lazy_persist （2）手动转移文件块 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata （3）查看文件块分布 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]] 这里我们发现所有的文件块都是存储在 DISK，按照理论一个副本存储在 RAM_DISK，其他副本存储在 DISK 中，这是因为，我们还需要配置dfs.datanode.max.locked.memory，dfs.block.size参数。 那么出现存储策略为LAZY_PERSIST时，文件块副本都存储在DISK上的原因有如下两点： （1）当客户端所在的DataNode节点没有RAM_DISK时，则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘，其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。 （2）当客户端所在的DataNode有RAM_DISK，但dfs.datanode.max.locked.memory参数值未设置或者设置过小（小于dfs.block.size参数值）时，则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘，其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。 但是由于虚拟机的max locked memory为64KB，所以，如果参数配置过大，还会报出错误： ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMain java.lang.RuntimeException: Cannot start datanode because the configured max locked memory size (dfs.datanode.max.locked.memory) of 209715200 bytes is more than the datanode's available RLIMIT_MEMLOCK ulimit of 65536 bytes. 我们可以通过该命令查询此参数的内存 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ulimit -a max locked memory (kbytes, -l) 64 六、HDFS—故障排除 注意：采用三台服务器即可，恢复到Yarn开始的服务器快照。 6.1、NameNode故障处理 1）需求： NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复NameNode 2）故障模拟 （1）kill -9 NameNode进程 [atguigu@hadoop102 current]$ kill -9 19886 （2）删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name） [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/* 3）问题解决 （1）拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录 [atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/namesecondary/* ./name/ （2）重新启动NameNode [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start namenode （3）向集群上传一个文件 6.2、集群安全模式&磁盘修复 1）安全模式：文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求 2）进入安全模式场景 NameNode 在加载镜像文件和编辑日志期间处于安全模式； NameNode 再接收 DataNode 注册时，处于安全模式 3）退出安全模式条件 dfs.namenode.safemode.min.datanodes:最小可用datanode数量，默认0 dfs.namenode.safemode.threshold-pct:副本数达到最小要求的block占系统总block数的百分比，默认0.999f。（只允许丢一个块） dfs.namenode.safemode.extension:稳定时间，默认值30000毫秒，即30秒 4）基本语法 集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模式。 bin/hdfs dfsadmin -safemode get 查看安全模式状态 bin/hdfs dfsadmin -safemode enter 进入安全模式状态 bin/hdfs dfsadmin -safemode leave 离开安全模式状态 bin/hdfs dfsadmin -safemode wait 等待安全模式状态 5）案例1：启动集群进入安全模式 （1）重新启动集群 [atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh stop [atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh start （2）集群启动后，立即来到集群上删除数据，提示集群处于安全模式 6）案例2：磁盘修复 需求：数据块损坏，进入安全模式，如何处理 （1）分别进入hadoop102、hadoop103、hadoop104的/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1015489500-192.168.10.102-1611909480872/current/finalized/subdir0/subdir0目录，统一删除某2个块信息 [atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1015489500-192.168.10.102-1611909480872/current/finalized/subdir0/subdir0 [atguigu@hadoop102 subdir0]$ rm -rf blk_1073741847 blk_1073741847_1023.meta [atguigu@hadoop102 subdir0]$ rm -rf blk_1073741865 blk_1073741865_1042.meta 说明：hadoop103/hadoop104重复执行以上命令 （2）重新启动集群 [atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh stop [atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh start （3）观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview 说明：安全模式已经打开，块的数量没有达到要求。 （4）离开安全模式 [atguigu@hadoop102 subdir0]$ hdfs dfsadmin -safemode get Safe mode is ON [atguigu@hadoop102 subdir0]$ hdfs dfsadmin -safemode leave Safe mode is OFF （5）观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview （6）将元数据删除 （7）观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview，集群已经正常 7）案例3： 需求：模拟等待安全模式 （1）查看当前模式 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -safemode get Safe mode is OFF （2）先进入安全模式 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （3）创建并执行下面的脚本 在/opt/module/hadoop-3.1.3路径上，编辑一个脚本safemode.sh [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim safemode.sh #!/bin/bash hdfs dfsadmin -safemode wait hdfs dfs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/README.txt / [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ chmod 777 safemode.sh [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ./safemode.sh （4）再打开一个窗口，执行 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave （5）再观察上一个窗口 Safe mode is OFF （6）HDFS集群上已经有上传的数据了 6.3、慢磁盘监控 慢磁盘指的时写入数据非常慢的一类磁盘。其实慢性磁盘并不少见，当机器运行时间长了，上面跑的任务多了，磁盘的读写性能自然会退化，严重时就会出现写入数据延时的问题。 如何发现慢磁盘？ 正常在HDFS上创建一个目录，只需要不到1s的时间。如果你发现创建目录超过1分钟及以上，而且这个现象并不是每次都有。只是偶尔慢了一下，就很有可能存在慢磁盘。 可以采用如下方法找出是哪块磁盘慢： 1）通过心跳未联系时间。 一般出现慢磁盘现象，会影响到 DataNode 与 NameNode 之间的心跳。正常情况心跳时间间隔是3s。超过3s说明有异常。 2）fio命令，测试磁盘的读写性能 （1）顺序读测试 [atguigu@hadoop102 ~]# sudo yum install -y fio [atguigu@hadoop102 ~]# sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=read -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_r Run status group 0 (all jobs): READ: bw=360MiB/s (378MB/s), 360MiB/s-360MiB/s (378MB/s-378MB/s), io=20.0GiB (21.5GB), run=56885-56885msec 结果显示，磁盘的总体顺序读速度为360MiB/s。 （2）顺序写测试 [atguigu@hadoop102 ~]# sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=write -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_w Run status group 0 (all jobs): WRITE: bw=341MiB/s (357MB/s), 341MiB/s-341MiB/s (357MB/s-357MB/s), io=19.0GiB (21.4GB), run=60001-60001msec 结果显示，磁盘的总体顺序写速度为341MiB/s。 （3）随机写测试 [atguigu@hadoop102 ~]# sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randwrite -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_randw Run status group 0 (all jobs): WRITE: bw=309MiB/s (324MB/s), 309MiB/s-309MiB/s (324MB/s-324MB/s), io=18.1GiB (19.4GB), run=60001-60001msec 结果显示，磁盘的总体随机写速度为309MiB/s。 （4）混合随机读写： [atguigu@hadoop102 ~]# sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_r_w -ioscheduler=noop Run status group 0 (all jobs): READ: bw=220MiB/s (231MB/s), 220MiB/s-220MiB/s (231MB/s-231MB/s), io=12.9GiB (13.9GB), run=60001-60001msec WRITE: bw=94.6MiB/s (99.2MB/s), 94.6MiB/s-94.6MiB/s (99.2MB/s-99.2MB/s), io=5674MiB (5950MB), run=60001-60001msec 结果显示，磁盘的总体混合随机读写，读速度为220MiB/s，写速度94.6MiB/s。 6.4、小文件归档 1）HDFS存储小文件弊端 每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在 NameNode 的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽NameNode 中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关。例如，一个1MB的文件设置为128MB的块存储，实际使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 2）解决存储小文件办法之一 HDFS 存档文件或 HAR 文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入 HDFS 块，在减少 NameNode 内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体说来，HDFS存档文件对内还是一个一个独立文件，对 NameNode 而言却是一个整体，减少了NameNode 的内存。 3）案例实操 （1）需要启动YARN进程 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ start-yarn.sh （2）归档文件 把/input目录里面的所有文件归档成一个叫input.har的归档文件，并把归档后文件存储到/output路径下。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop archive -archiveName input.har -p /input /output （3）查看归档 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /output/input.har [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls har:///output/input.har （4）解归档文件 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp har:///output/input.har/* / 七、HDFS—集群迁移 7.1、Apache和Apache集群间数据拷贝 1）scp实现两个远程主机之间的文件复制 scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt // 拉 pull scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt root@hadoop104:/user/atguigu //是通过本地主机中转实现两个远程主机的文件复制；如果在两个远程主机之间ssh没有配置的情况下可以使用该方式。 2）采用distcp命令实现两个Hadoop集群之间的递归数据复制 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop distcp hdfs://hadoop102:8020/user/atguigu/hello.txt hdfs://hadoop105:8020/user/atguigu/hello.txt 7.2、Apache和CDH集群间数据拷贝 06-大数据/01-笔记/Hadoop/集群迁移.doc 八、MapReduce生产经验 8.1、MapReduce跑的慢的原因 MapReduce程序效率的瓶颈在于两点： 1）计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 2）I/O操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久 （3）小文件过多 8.2、MapReduce常用调优参数 MapReduce优化（上） MapReduce优化（下） 8.3、MapReduce数据倾斜问题 1）数据倾斜现象 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。 2）减少数据倾斜的方法 （1）首先检查是否空值过多造成的数据倾斜 生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打散。最后再二次聚合。 （2）能在map阶段提前处理，最好先在Map阶段处理。如：Combiner、MapJoin （3）设置多个reduce个数 九、Hadoop-Yarn生产经验 9.1 常用的调优参数 1）调优参数列表 （1）Resourcemanager相关 yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count ResourceManager处理调度器请求的线程数量 yarn.resourcemanager.scheduler.class 配置调度器 （2）Nodemanager相关 yarn.nodemanager.resource.memory-mb NodeManager使用内存数 yarn.nodemanager.resource.system-reserved-memory-mb NodeManager为系统保留多少内存，和上一个参数二者取一即可 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores NodeManager使用CPU核数 yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores 是否将虚拟核数当作CPU核数 yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier 虚拟核数和物理核数乘数，例如：4核8线程，该参数就应设为2 yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities 是否让yarn自己检测硬件进行配置 yarn.nodemanager.pmem-check-enabled 是否开启物理内存检查限制container yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 是否开启虚拟内存检查限制container yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 虚拟内存物理内存比例 （3）Container容器相关 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 容器最小内存 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 容器最大内存 yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 容器最小核数 yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 容器最大核数 2）参数具体使用案例 详见 05-Yarn.md，第2.1节。 9.2 容量调度器使用 详见 05-Yarn.md，第2.2节。 9.3 公平调度器使用 详见 05-Yarn.md，第2.3节。 十、Hadoop综合调优 10.1、Hadoop小文件优化方法 10.1.1、Hadoop小文件弊端 HDFS 上每个文件都要在 NameNode 上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。 小文件过多，在进行 MR 计算时，会生成过多切片，需要启动过多的 MapTask。每个 MapTask 处理的数据量小，导致 MapTask 的处理时间比启动时间还小，白白消耗资源。 10.1.2、Hadoop小文件解决方案 1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS（数据源头） 2）Hadoop Archive（存储方向） 是一个高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使用 3）CombineTextInputFormat（计算方向） CombineTextInputFormat 用于将多个小文件在切片过程中生成一个单独的切片或者少量的切片。 4）开启uber模式，实现JVM重用（计算方向） 默认情况下，每个 Task 任务都需要启动一个 JVM 来运行，如果 Task 任务计算的数据量很小，我们可以让同一个 Job 的多个Task 运行在一个 JVM 中，不必为每个 Task 都开启一个 JVM。 （1）未开启 uber 模式，在/input路径上上传多个小文件并执行wordcount程序 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output2 （2）观察控制台 2021-02-14 16:13:50,607 INFO mapreduce.Job: Job job_1613281510851_0002 running in uber mode : false （3）观察http://hadoop103:8088/cluster （4）开启uber模式，在mapred-site.xml中添加如下配置 <property> <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name> <value>9</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name> <value>1</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.ubertask.maxbytes</name> <value></value> </property> （5）分发配置 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync mapred-site.xml （6）再次执行wordcount程序 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output2 （7）观察控制台 2021-02-14 16:28:36,198 INFO mapreduce.Job: Job job_1613281510851_0003 running in uber mode : true （8）观察http://hadoop103:8088/cluster 10.2、测试MapReduce计算性能 使用 Sort 程序评测 MapReduce 注：一个虚拟机不超过 150G 磁盘尽量不要执行这段代码 （1）使用RandomWriter来产生随机数，每个节点运行10个Map任务，每个Map产生大约1G大小的二进制随机数 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar randomwriter random-data （2）执行Sort程序 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar sort random-data sorted-data （3）验证数据是否真正排好序了 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data 10.3、企业开发场景案例 10.3.1、需求 （1）需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。 （2）需求分析： 1G / 128m = 8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务（4 3 3） 10.3.2、HDFS参数调优 （1）修改：hadoop-env.sh export HDFS_NAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=INFO,RFAS -Xmx1024m" export HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS -Xmx1024m" （2）修改hdfs-site.xml <property> <name>dfs.namenode.handler.count</name> <value>21</value> </property> （3）修改core-site.xml <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>60</value> </property> （4）分发配置 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hadoop-env.sh hdfs-site.xml core-site.xml 10.3.3、MapReduce参数调优 （1）修改mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name> <value>100</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.sort.spill.percent</name> <value>0.80</value> </property> <property> <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name> <value>10</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>-1</value> <description>The amount of memory to request from the scheduler for each map task. If this is not specified or is non-positive, it is inferred from mapreduce.map.java.opts and mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio. If java-opts are also not specified, we set it to 1024. </description> </property> <property> <name>mapreduce.map.cpu.vcores</name> <value>1</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.maxattempts</name> <value>4</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name> <value>5</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent</name> <value>0.70</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent</name> <value>0.66</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>-1</value> <description>The amount of memory to request from the scheduler for each reduce task. If this is not specified or is non-positive, it is inferred from mapreduce.reduce.java.opts and mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio. If java-opts are also not specified, we set it to 1024. </description> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.cpu.vcores</name> <value>2</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.maxattempts</name> <value>4</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps</name> <value>0.05</value> </property> <property> <name>mapreduce.task.timeout</name> <value>600000</value> </property> （2）分发配置 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync mapred-site.xml 10.3.4、Yarn参数调优 （1）修改yarn-site.xml配置参数如下： <property> <description>The class to use as the resource scheduler.</description> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value> </property> <property> <description>Number of threads to handle scheduler interface.</description> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count</name> <value>8</value> </property> <property> <description>Enable auto-detection of node capabilities such as memory and CPU. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name> <value>false</value> </property> <property> <description>Flag to determine if logical processors(such as hyperthreads) should be counted as cores. Only applicable on Linux when yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores is set to -1 and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores</name> <value>false</value> </property> <property> <description>Multiplier to determine how to convert phyiscal cores to vcores. This value is used if yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores is set to -1(which implies auto-calculate vcores) and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is set to true. The number of vcores will be calculated as number of CPUs * multiplier. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier</name> <value>1.0</value> </property> <property> <description>Amount of physical memory, in MB, that can be allocated for containers. If set to -1 and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is automatically calculated(in case of Windows and Linux). In other cases, the default is 8192MB. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>4096</value> </property> <property> <description>Number of vcores that can be allocated for containers. This is used by the RM scheduler when allocating resources for containers. This is not used to limit the number of CPUs used by YARN containers. If it is set to -1 and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is automatically determined from the hardware in case of Windows and Linux. In other cases, number of vcores is 8 by default.</description> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>4</value> </property> <property> <description>The minimum allocation for every container request at the RM in MBs. Memory requests lower than this will be set to the value of this property. Additionally, a node manager that is configured to have less memory than this value will be shut down by the resource manager. </description> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>1024</value> </property> <property> <description>The maximum allocation for every container request at the RM in MBs. Memory requests higher than this will throw an InvalidResourceRequestException. </description> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>2048</value> </property> <property> <description>The minimum allocation for every container request at the RM in terms of virtual CPU cores. Requests lower than this will be set to the value of this property. Additionally, a node manager that is configured to have fewer virtual cores than this value will be shut down by the resource manager. </description> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name> <value>1</value> </property> <property> <description>The maximum allocation for every container request at the RM in terms of virtual CPU cores. Requests higher than this will throw an InvalidResourceRequestException.</description> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name> <value>2</value> </property> <property> <description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers.</description> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <property> <description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers. Container allocations are expressed in terms of physical memory, and virtual memory usage is allowed to exceed this allocation by this ratio. </description> <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name> <value>2.1</value> </property> （2）分发配置 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync yarn-site.xml 10.3.5、执行程序 （1）重启集群 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh （2）执行WordCount程序 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output （3）观察Yarn任务执行页面 http://hadoop103:8088/cluster/apps
一、Yarn资源调度器 如何管理集群资源？& 如何给任务合理分配资源？ Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 1.1、Yarn基础架构 YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。 1.2、Yarn工作机制 1、MR 程序提交到客户端所在的节点。 2、YarnRunner 向 ResourceManager 申请一个 Application。 3、RM 将该应用程序的资源路径返回给 YarnRunner。 4、该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。 5、程序资源提交完毕后，申请运行 mrAppMaster。 6、RM 将用户的请求初始化成一个 Task。 7、其中一个 NodeManager 领取到 Task 任务。 8、该 NodeManager 创建容器 Container，并产生 MRAppmaster。 9、Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地。 10、MRAppmaster 向 RM 申请运行 MapTask 资源。 11、RM 将运行 MapTask 任务分配给另外两个 NodeManager，另两个 NodeManager分 别领取任务并创建容器。 12、MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本，这两个 NodeManager分别启动 MapTask，MapTask 对数据分区排序。 13、MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。 14、ReduceTask 向 MapTask 获取相应分区的数据。 15、程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。 1.3、作业提交全过程 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系。 作业提交过程之YARN 作业提交过程之HDFS & MapReduce 作业提交全过程详解 （1）作业提交 第 1 步：Client 调用 job.waitForCompletion 方法，向整个集群提交 MapReduce 作业。 第 2 步：Client 向 RM 申请一个作业 id。 第 3 步：RM 给 Client 返回该 job 资源的提交路径和作业 id。 第 4 步：Client 提交 jar 包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。 第 5 步：Client 提交完资源后，向 RM 申请运行 MrAppMaster。 （2）作业初始化 第 6 步：当 RM 收到 Client 的请求后，将该 job 添加到容量调度器中。 第 7 步：某一个空闲的 NM 领取到该 Job。 第 8 步：该 NM 创建 Container，并产生 MRAppmaster。 第 9 步：下载 Client 提交的资源到本地。 （3）任务分配 第 10 步：MrAppMaster 向 RM 申请运行多个 MapTask 任务资源。 第 11 步：RM 将运行 MapTask 任务分配给另外两个 NodeManager，另两个 NodeManager分别领取任务并创建容器。 （4）任务运行 第 12 步：MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本，这两个NodeManager 分别启动 MapTask，MapTask 对数据分区排序。 第13步：MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。 第 14 步：ReduceTask 向 MapTask 获取相应分区的数据。 第 15 步：程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。 （5）进度和状态更新 YARN 中的任务将其进度和状态(包括 counter)返回给应用管理器, 客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。 （6）作业完成 除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和 Container 会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。 1.4、Yarn调度器和调度算法 目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、容量（Capacity Scheduler）和公平（Fair Scheduler）。Apache Hadoop3.1.3默认的资源调度器是Capacity Scheduler。 CDH框架默认调度器是Fair Scheduler。 具体设置详见：yarn-default.xml文件 <property> <description>The class to use as the resource scheduler.</description> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value> </property> 1.4.1、先进先出调度器（FIFO） FIFO调度器（First In First Out）：单队列，根据提交作业的先后顺序，先来先服务。 优点：简单易懂； 缺点：不支持多队列，生产环境很少使用； 1.4.2、容量调度器（Capacity Scheduler） Capacity Scheduler是 Yahoo 开发的多用户调度器。 容量调度器特点 1、多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。 2、容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限 3、灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用 程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。 4、多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。 1.4.3、公平调度器（Fair Scheduler） Fair Schedulere是 Facebook 开发的多用户调度器。 公平调度器特点 1）与容量调度器相同点 （1）核心调度策略不同容量调度器：优先选择资源利用率低的队列公平调度器：优先选择对资源的缺额比例大的 （2）每个队列可以单独设置资源分配方式：容量调度器：FIFO、DRF，公平调度器：FIFO、FAIR、DRF （3）灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。 （4）多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行；为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。 2）与容量调度器不同点 （1）核心调度策略不同 容量调度器：优先选择资源利用率低的队列 公平调度器：优先选择对资源的缺额比例大的 （2）每个队列可以单独设置资源分配方式 容量调度器：FIFO、DRF 公平调度器：FIFO、FAIR、DRF 公平调度器——缺额 公平调度器设计目标是：在时间尺度上，所有作业获得公平的资源。某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫“缺额”。 调度器会优先为缺额大的作业分配资源。 公平调度器队列资源分配方式 1）FIFO策略 公平调度器每个队列资源分配策略如果选择 FIFO 的话，此时公平调度器相当于上面讲过的容量调度器。 2）Fair策略 Fair 策略（默认）是一种基于最大最小公平算法实现的资源多路复用方式，默认情况下，每个队列内部采用该方式分配资源。这意味着，如果一个队列中有两个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/2的资源；如果三个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/3的资源。 具体资源分配流程和容器调度器一致： （1）选择队列 （2）选择作业 （3）选择容器 以上三步，每一步都是按照公平策略分配资源。 实际最小资源份额：mindshare = Min（资源需求量，配置的最小资源） 是否饥饿：isNeedy = 资源使用量 < mindshare（实际最小资源份额） 资源分配比：minShareRatio = 资源使用量 / Max（mindshare, 1） 资源使用权重比：useToWeightRatio = 资源使用量 / 权重 公平调度器资源分配算法 公平调度器队列资源分配方式 公平调度器队列资源分配方式 3）DRF策略 DRF（Dominant Resource Fairness），我们之前说的资源，都是单一标准，例如只考虑内存（也是Yarn默认的情况）。但是很多时候我们资源有很多种，例如内存，CPU，网络带宽等，这样我们很难衡量两个应用应该分配的资源比例。 那么在YARN中，我们用 DRF 来决定如何调度： 假设集群一共有100 CPU和10T 内存，而应用A需要（2 CPU, 300GB），应用B需要（6 CPU，100GB）。 则两个应用分别需要A（2%CPU, 3%内存）和B（6%CPU, 1%内存）的资源，这就意味着A是内存主导的, B是 CPU主导的，针对这种情况，我们可以选择DRF 策略对不同应用进行不同资源（CPU和内存）的一个不同比例的限制。 1.5、Yarn常用命令 Yarn 状态的查询，除了可以在 hadoop103:8088 页面查看外，还可以通过命令操作。常见的命令操作如下所示： 需求：执行 WordCount 案例，并用Yarn命令查看任务运行情况。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output 1.5.1、yarn application查看任务 （1）列出所有Application： [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -list 2021-02-06 10:21:19,238 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Total number of applications (application-types: [], states: [SUBMITTED, ACCEPTED, RUNNING] and tags: []):0 Application-Id Application-Name Application-Type User Queue State Final-State Progress Tracking-URL （2）根据Application状态过滤：yarn application -list -appStates （所有状态：ALL、NEW、NEW_SAVING、SUBMITTED、ACCEPTED、RUNNING、FINISHED、FAILED、KILLED） atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -list -appStates FINISHED 2021-02-06 10:22:20,029 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Total number of applications (application-types: [], states: [FINISHED] and tags: []):1 Application-Id Application-Name Application-Type User Queue State Final-State Progress Tracking-URL application_1612577921195_0001 word count MAPREDUCE atguigu default FINISHED SUCCEEDED 100% http://hadoop102:19888/jobhistory/job/job_1612577921195_0001 （3）Kill掉Application： [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -kill application_1612577921195_0001 2021-02-06 10:23:48,530 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Application application_1612577921195_0001 has already finished 1.5.2、yarn logs查看日志 （1）查询Application日志：yarn logs -applicationId [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001 （2）查询Container日志：yarn logs -applicationId -containerId [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001 -containerId container_1612577921195_0001_01_000001 1.5.3、yarn applicationattempt查看尝试运行的任务 （1）列出所有Application尝试的列表：yarn applicationattempt -list <ApplicationId> [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn applicationattempt -list application_1612577921195_0001 2021-02-06 10:26:54,195 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Total number of application attempts :1 ApplicationAttempt-Id State AM-Container-Id Tracking-URL appattempt_1612577921195_0001_000001 FINISHED container_1612577921195_0001_01_000001 http://hadoop103:8088/proxy/application_1612577921195_0001/ （2）打印ApplicationAttemp状态：yarn applicationattempt -status <ApplicationAttemptId> [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn applicationattempt -status appattempt_1612577921195_0001_000001 2021-02-06 10:27:55,896 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Application Attempt Report : ApplicationAttempt-Id : appattempt_1612577921195_0001_000001 State : FINISHED AMContainer : container_1612577921195_0001_01_000001 Tracking-URL : http://hadoop103:8088/proxy/application_1612577921195_0001/ RPC Port : 34756 AM Host : hadoop104 Diagnostics : 1.5.4 yarn container查看容器 （1）列出所有Container：yarn container -list <ApplicationAttemptId> [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn container -list appattempt_1612577921195_0001_000001 2021-02-06 10:28:41,396 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Total number of containers :0 Container-Id Start Time Finish Time State Host Node Http Address （2）打印Container状态：yarn container -status <ContainerId> [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn container -status container_1612577921195_0001_01_000001 2021-02-06 10:29:58,554 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Container with id 'container_1612577921195_0001_01_000001' doesn't exist in RM or Timeline Server. 注：只有在任务跑的途中才能看到container的状态 1.5.5、yarn node查看节点状态 列出所有节点：yarn node -list -all [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn node -list -all 2021-02-06 10:31:36,962 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Total Nodes:3 Node-Id Node-State Node-Http-Address Number-of-Running-Containers hadoop103:38168 RUNNING hadoop103:8042 0 hadoop102:42012 RUNNING hadoop102:8042 0 hadoop104:39702 RUNNING hadoop104:8042 0 1.5.6、yarn rmadmin更新配置 加载队列配置：yarn rmadmin -refreshQueues [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshQueues 2021-02-06 10:32:03,331 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8033 1.5.7、yarn queue查看队列 打印队列信息：yarn queue -status <QueueName> [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn queue -status default 2021-02-06 10:32:33,403 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032 Queue Information : Queue Name : default State : RUNNING Capacity : 100.0% Current Capacity : .0% Maximum Capacity : 100.0% Default Node Label expression : <DEFAULT_PARTITION> Accessible Node Labels : * Preemption : disabled Intra-queue Preemption : disabled 1.6、Yarn生产环境核心参数 二、Yarn案例实操 注：调整下列参数之前尽量拍摄Linux快照，否则后续的案例，还需要重写准备集群。 2.1、Yarn生产环境核心参数配置案例 1）需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。 2）需求分析： 1G / 128m = 8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务（4 3 3） 3）修改yarsite.xml配置参数如下： <property> <description>The class to use as the resource scheduler.</description> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value> </property> <property> <description>Number of threads to handle scheduler interface.</description> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count</name> <value>8</value> </property> <property> <description>Enable auto-detection of node capabilities such as memory and CPU. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name> <value>false</value> </property> <property> <description>Flag to determine if logical processors(such as hyperthreads) should be counted as cores. Only applicable on Linux when yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores is set to -1 and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores</name> <value>false</value> </property> <property> <description>Multiplier to determine how to convert phyiscal cores to vcores. This value is used if yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores is set to -1(which implies auto-calculate vcores) and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is set to true. The number of vcores will be calculated as number of CPUs * multiplier. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier</name> <value>1.0</value> </property> <property> <description>Amount of physical memory, in MB, that can be allocated for containers. If set to -1 and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is automatically calculated(in case of Windows and Linux). In other cases, the default is 8192MB. </description> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>4096</value> </property> <property> <description>Number of vcores that can be allocated for containers. This is used by the RM scheduler when allocating resources for containers. This is not used to limit the number of CPUs used by YARN containers. If it is set to -1 and yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is automatically determined from the hardware in case of Windows and Linux. In other cases, number of vcores is 8 by default.</description> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>4</value> </property> <property> <description>The minimum allocation for every container request at the RM in MBs. Memory requests lower than this will be set to the value of this property. Additionally, a node manager that is configured to have less memory than this value will be shut down by the resource manager. </description> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>1024</value> </property> <property> <description>The maximum allocation for every container request at the RM in MBs. Memory requests higher than this will throw an InvalidResourceRequestException. </description> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>2048</value> </property> <property> <description>The minimum allocation for every container request at the RM in terms of virtual CPU cores. Requests lower than this will be set to the value of this property. Additionally, a node manager that is configured to have fewer virtual cores than this value will be shut down by the resource manager. </description> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name> <value>1</value> </property> <property> <description>The maximum allocation for every container request at the RM in terms of virtual CPU cores. Requests higher than this will throw an InvalidResourceRequestException.</description> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name> <value>2</value> </property> <property> <description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers.</description> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <property> <description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers. Container allocations are expressed in terms of physical memory, and virtual memory usage is allowed to exceed this allocation by this ratio. </description> <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name> <value>2.1</value> </property> 关闭虚拟内存检查原因 <property> <description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers. Container allocations are expressed in terms of physical memory, and virtual memory usage is allowed to exceed this allocation by this ratio. </description> <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name> <value>2.1</value> </property> 4）分发配置。 注意：如果集群的硬件资源不一致，要每个 NodeManager 单独配置 5）重启集群 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh 6）执行 WordCount 程序 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output 7）观察 Yarn 任务执行页面 http://hadoop103:8088/cluster/apps 2.2、容量调度器多队列提交案例 1）在生产环境怎么创建队列？ （1）调度器默认就1个 default 队列，不能满足生产要求。 （2）按照框架：hive /spark/ flink 每个框架的任务放入指定的队列（企业用的不是特别多） （3）按照业务模块：登录注册、购物车、下单、业务部门1、业务部门2 2）创建多队列的好处？ （1）因为担心员工不小心，写递归死循环代码，把所有资源全部耗尽。 （2）实现任务的降级使用，特殊时期保证重要的任务队列资源充足。 业务部门1（重要）=》业务部门2（比较重要）=》下单（一般）=》购物车（一般）=》登录注册（次要） 2.2.1、需求 需求1：default队列占总内存的40%，最大资源容量占总资源60%，hive队列占总内存的60%，最大资源容量占总资源80%。 需求2：配置队列优先级 2.2.2、配置多队列的容量调度器 1）在capacity-scheduler.xml中配置如下： （1）修改如下配置 <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name> <value>default,hive</value> <description> The queues at the this level (root is the root queue). </description> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name> <value>40</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name> <value>60</value> </property> （2）为新加队列添加必要属性： <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name> <value>60</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name> <value>1</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name> <value>80</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name> <value>RUNNING</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name> <value>*</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name> <value>*</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name> <value>*</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name> <value>-1</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name> <value>-1</value> </property> 2）分发配置文件 3）重启 Yarn 或者执行yarn rmadmin -refreshQueues刷新队列，就可以看到两条队列： yarn rmadmin -refreshQueues 2.2.3、向Hive队列提交任务 1）hadoop jar的方式 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -D mapreduce.job.queuename=hive /input /output 注: -D表示运行时改变参数值 2）打jar包的方式 默认的任务提交都是提交到 default 队列的。如果希望向其他队列提交任务，需要在 Driver 中声明： public class WcDrvier { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapreduce.job.queuename","hive"); //1. 获取一个Job实例 Job job = Job.getInstance(conf); 。。。 。。。 //6. 提交Job boolean b = job.waitForCompletion(true); System.exit(b ? 0 : 1); } } 这样，这个任务在集群提交时，就会提交到 hive 队列： 2.2.4、任务优先级 容量调度器，支持任务优先级的配置，在资源紧张时，优先级高的任务将优先获取资源。默认情况，Yarn 将所有任务的优先级限制为 0，若想使用任务的优先级功能，须开放该限制。 1）修改yarn-site.xml文件，增加以下参数 <property> <name>yarn.cluster.max-application-priority</name> <value>5</value> </property> 2）分发配置，并重启Yarn [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync yarn-site.xml [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh 3）模拟资源紧张环境，可连续提交以下任务，直到新提交的任务申请不到资源为止。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar pi 5 2000000 4）再次重新提交优先级高的任务 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar pi -D mapreduce.job.priority=5 5 2000000 5）也可以通过以下命令修改正在执行的任务的优先级。 yarn application -appID <ApplicationID> -updatePriority 优先级 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -appID application_1611133087930_0009 -updatePriority 5 2.3、公平调度器案例 2.3.1、需求 创建两个队列，分别是 test 和 atguigu（以用户所属组命名）。期望实现以下效果：若用户提交任务时指定队列，则任务提交到指定队列运行；若未指定队列，test 用户提交的任务到root.group.test队列运行，atguigu提交的任务到root.group.atguigu队列运行（注：group为用户所属组）。 公平调度器的配置涉及到两个文件，一个是yarn-site.xml，另一个是公平调度器队列分配文件fair-scheduler.xml（文件名可自定义）。 （1）配置文件参考资料： https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html （2）任务队列放置规则参考资料： https://blog.cloudera.com/untangling-apache-hadoop-yarn-part-4-fair-scheduler-queue-basics/ 2.3.2、配置多队列的公平调度器 1）修改yarn-site.xml文件，加入以下参数 <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value> <description>配置使用公平调度器</description> </property> <property> <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name> <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/fair-scheduler.xml</value> <description>指明公平调度器队列分配配置文件</description> </property> <property> <name>yarn.scheduler.fair.preemption</name> <value>false</value> <description>禁止队列间资源抢占</description> </property> 2）配置fair-scheduler.xml <?xml version="1.0"?> <allocations> <queueMaxAMShareDefault>0.5</queueMaxAMShareDefault> <queueMaxResourcesDefault>4096mb,4vcores</queueMaxResourcesDefault> <queue name="test"> <minResources>2048mb,2vcores</minResources> <maxResources>4096mb,4vcores</maxResources> <maxRunningApps>4</maxRunningApps> <maxAMShare>0.5</maxAMShare> <weight>1.0</weight> <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy> </queue> <queue name="atguigu" type="parent"> <minResources>2048mb,2vcores</minResources> <maxResources>4096mb,4vcores</maxResources> <maxRunningApps>4</maxRunningApps> <maxAMShare>0.5</maxAMShare> <weight>1.0</weight> <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy> </queue> <queuePlacementPolicy> <rule name="specified" create="false"/> <rule name="nestedUserQueue" create="true"> <rule name="primaryGroup" create="false"/> </rule> <rule name="reject" /> </queuePlacementPolicy> </allocations> 3）分发配置并重启Yarn [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync yarn-site.xml [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync fair-scheduler.xml [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh 2.3.3、测试提交任务 1）提交任务时指定队列，按照配置规则，任务会到指定的root.test队列 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar pi -Dmapreduce.job.queuename=root.test 1 1 2）提交任务时不指定队列，按照配置规则，任务会到root.atguigu.atguigu队列 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar pi 1 1 2.4、Yarn 的 Tool 接口案例 0）回顾： [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount2.WordCountDriver /input /output1 期望可以动态传参，结果报错，误认为是第一个输入参数。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount2.WordCountDriver -Dmapreduce.job.queuename=root.test /input /output1 1）需求：自己写的程序也可以动态修改参数。编写Yarn的Tool接口。 2）具体步骤： 详见代码。 3）在HDFS上准备输入文件，假设为/input目录，向集群提交该Jar包 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn jar YarnDemo.jar com.atguigu.yarn.WordCountDriver wordcount /input /output 注意此时提交的3个参数，第一个用于生成特定的Tool，第二个和第三个为输入输出目录。此时如果我们希望加入设置参数，可以在 wordcount 后面添加参数，例如： [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn jar YarnDemo.jar com.atguigu.yarn.WordCountDriver wordcount -Dmapreduce.job.queuename=root.test /input /output1 4）注：以上操作全部做完过后，快照回去或者手动将配置文件修改成之前的状态，因为本身资源就不够，分成了这么多，不方便以后测试。
一、MapReduce 概述 1.1、MapReduce 定义 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发基于Hadoop的数据分析应用的核心框架。 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。 1.2、MapReduce 优缺点 1.2.1、优点 MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得 MapReduce 编程变得非常流行。 良好的扩展性 当计算资源不能得到满足的时候，可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。 高容错性 MapReduce 设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由 Hadoop 内部完成的。 适合 PB 级以上海量数据的离线处理 可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。 1.2.2、缺点 不擅长实时计算 MapReduce 无法像 MySQL 一样，在毫秒或者秒级内返回结果。 不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，而 MapReduce 的输入数据集是静态的，不能动态变化。这是因为 MapReduce 自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。 不擅长 DAG（有向无环图）计算 多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce 并不是不能做，而是使用后，每个 MapReduce 作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。 1.3、MapReduce 核心思想 1、分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2、第一个阶段的 MapTask 并发实例，完全并行运行，互不相干。 3、第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有 MapTask 并发实例的输出。 4、MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce 程序，串行运行。 1.4、MapReduce 进程 一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有三类实例进程： MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。 MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。 ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。 1.5、官方WordCount源码 采用反编译工具反编译源码，发现 WordCount 案例有 Map 类、Reduce 类和驱动类。且数据的类型是 Hadoop 自身封装的序列化类型。 1.6、常用数据序列化类型 Java类型 Hadoop Writable类型 Boolean BooleanWritable Byte ByteWritable Int IntWritable Float FloatWritable Long LongWritable Double DoubleWritable String Text Map MapWritable Array ArrayWritable Null NullWritable 1.7、MapReduce编程规范 用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer和Driver。 1、Mapper阶段 用户自定义的 Mapper 要继承自己的父类 Mapper 的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义） Mapper 中的业务逻辑写在 map() 方法中 Mapper 的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义） map() 方法（MapTask进程）对每一个<K,V>调用一次 2、Reducer阶段 Reducer 的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV Reducer 的业务逻辑写在reduce()方法中 ReduceTask 进程对每一组相同k的<k,v>组调用一次 reduce() 方法 3、Driver阶段 相当于 YARN 集群的客户端，用于提交整个程序到 YARN 集群，提交的是封装了 MapReduce 程序相关运行参数的job对象。 1.8、WordCount 案例实操 见 MapReduceDemo。 本地运行。 1.8.2、提交到集群测试 集群上测试： （1）用 maven 打 jar 包，需要添加的打包插件依赖。 （2）将程序打成 jar 包。 （3）修改不带依赖的 jar 包名称为 wc.jar，并拷贝该 jar 包到 Hadoop 集群的/opt/module/hadoop-3.1.3 路径。 （4）启动 Hadoop 集群。 （5）执行 WordCount 程序。 hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount2.WordCountDriver /input/inputcombinetextinputformat /output/outputcombinetextinputformat 二、Hadoop序列化 2.1、序列化概述 2.1.1、什么是序列化 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输。 反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。 2.1.2、为什么要序列化 一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。 2.1.3、为什么不用Java的序列化 Java 的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，Header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，Hadoop自己开发了一套序列化机制Writable。 2.1.4、Hadoop序列化特点： （1）紧凑 ：高效使用存储空间。 （2）快速：读写数据的额外开销小。 （3）互操作：支持多语言的交互 2.2、自定义bean对象实现序列化接口（Writable） 在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在 Hadoop 框架内部传递一个 bean 对象，那么该对象就需要实现序列化接口。 具体实现bean对象序列化步骤如下7步。 （1）必须实现Writable接口 （2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造 public FlowBean() { super(); } （3）重写序列化方法 @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeLong(upFlow); out.writeLong(downFlow); out.writeLong(sumFlow); （4）重写反序列化方法 @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { upFlow = in.readLong(); downFlow = in.readLong(); sumFlow = in.readLong(); } （5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致 （6）要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用\t分开，方便后续用。 （7）如果需要将自定义的 bean 放在 key 中传输，则还需要实现Comparable接口，因为 MapReduce 框中的 Shuffle 过程要求对 key 必须能排序。详见后面排序案例。 @Override public int compareTo(FlowBean o) { // 倒序排列，从大到小 return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1; } 2.3、序列化案例实操 详见代码。 三、MapReduce框架原理 3.1、InputFormat数据输入 3.1.1、切片与 MapTask 并行度决定机制 1）问题引出 MapTask 的并行度决定 Map 阶段的任务处理并发度，进而影响到整个 Job 的处理速度。 思考：1G 的数据，启动 8 个 MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动 8 个 MapTask，会提高集群性能吗？MapTask 并行任务是否越多越好呢？哪些因素影响了 MapTask 并行度？ 2）MapTask 并行度决定机制 数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位。 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是 MapReduce 程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个 MapTask。 数据切片与 MapTask 并行度决定机制 3.1.2、Job提交流程源码和切片源码详解 1）Job提交流程源码详解 waitForCompletion() submit(); // 1建立连接 connect(); // 1）创建提交Job的代理 new Cluster(getConfiguration()); // （1）判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交job submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster) // 1）创建给集群提交数据的Stag路径 Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf); // 2）获取jobid ，并创建Job路径 JobID jobId = submitClient.getNewJobID(); // 3）拷贝jar包到集群 copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir); rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir); // 4）计算切片，生成切片规划文件 writeSplits(job, submitJobDir); maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir); input.getSplits(job); // 5）向Stag路径写XML配置文件 writeConf(conf, submitJobFile); conf.writeXml(out); // 6）提交Job,返回提交状态 status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials()); Job提交流程源码解析 2）FileInputFormat 切片源码解析（input.getSplits(job)） 程序先找到你数据存储的目录。 开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件 遍历第一个文件 ss.txt 获取文件大小 fs.sizeOf(ss.txt) 计算切片大小 computeSplitSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M 默认情况下，切片大小=blocksize 开始切，形成第1个切片：ss.txt—0:128M 第2个切片ss.txt—128:256M 第3个切片ss.txt—256M:300M （每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片） 将切片信息写到一个切片规划文件中 f）整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成 g）InputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。 提交切片规划文件到 YARN 上，YARN 上的 MrAppMaster 就可以根据切片规划文件计算开启 MapTask 个数。 3.1.3、FileInputFormat 切片机制 1、切片机制 简单地按照文件的内容长度进行切片 切片大小，默认等于Block大小 切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片 2、案例分析 （1）输入数据有两个文件： file1.txt 320M file2.txt 10M （2）经过FileInputFormat的切片机制 运算后，形成的切片信息如下： file1.txt.split1-- 0~128 file1.txt.split2-- 128~256 file1.txt.split3-- 256~320 file2.txt.split1-- 0~10M FileInputFormat 切片大小的参数配置 （1）源码中计算切片大小的公式 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue 因此，默认情况下，切片大小=blocksize。 （2）切片大小设置 maxsize（切片最大值）：参数如果调得比 blockSize 小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。 minsize（切片最小值）：参数调得比 blockSize 大，则可以让切片变得比 blockSize 还大。 （3）获取切片信息API // 获取切片的文件名称 String name = inputSplit.getPath().getName(); // 根据文件类型获取切片信息 FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit(); 3.1.4、TextInputFormat 1）FileInputFormat实现类 思考：在运行 MapReduce 程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce 是如何读取这些数据的呢？ FileInputFormat 常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat 和自定义 InputFormat 等。 2）TextInputFormat TextInputFormat 是默认的 FileInputFormat 实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable 类型。值是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符），Text类型。 以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。 Rich learning form Intelligent learning engine Learning more convenient From the real demand for more close to the enterprise 每条记录表示为以下键/值对： (0,Rich learning form) (20,Intelligent learning engine) (49,Learning more convenient) (74,From the real demand for more close to the enterprise) 3.1.5、CombineTextInputFormat 切片机制 框架默认的 TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个 MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的 MapTask，处理效率极其低下。 1）应用场景： CombineTextInputFormat 用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个 MapTask 处理。 2）虚拟存储切片最大值设置 CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m 注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。 3）切片机制 生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程二部分。 CombineTextInputFormat切片机制 （1）虚拟存储过程： 将输入目录下所有文件大小，依次和设置的 setMaxInputSplitSize 值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。 例如 setMaxInputSplitSize 值为4M，输入文件大小为 8.02M，则先逻辑上分成一个4M。剩余的大小为 4.02M，如果按照4M逻辑划分，就会出现0.02M 的小的虚拟存储文件，所以将剩余的4.02M文件切分成（2.01M和2.01M）两个文件。 （2）切片过程： （a）判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。 （b）如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。 （c）测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件，则虚拟存储之后形成6个文件块，大小分别为：1.7M，（2.55M、2.55M），3.4M以及（3.4M、3.4M） 最终会形成3个切片，大小分别为：（1.7+2.55）M，（2.55+3.4）M，（3.4+3.4）M 3.1.6、CombineTextInputFormat案例实操 1）需求 将输入的大量小文件合并成一个切片统一处理。 （1）输入数据 准备4个小文件 （2）期望 期望一个切片处理4个文件 2）实现过程 （1）不做任何处理，运行1.8节的WordCount案例程序，观察切片个数为4。 number of splits:4 （2）在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为3。 （a）驱动类中添加代码如下： // 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class); //虚拟存储切片最大值设置4m CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304); （b）运行如果为3个切片。 number of splits:3 （3）在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为1。 （a）驱动中添加代码如下： // 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class); //虚拟存储切片最大值设置20m CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 20971520); （b）运行如果为1个切片 number of splits:1 3.2、MapReduce工作流程 MapReduce详细工作流程（一） MapReduce详细工作流程（二） 上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： （1）MapTask 收集我们的 map() 方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 （2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件 （3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 （4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对 key 进行排序 （5）ReduceTask 根据自己的分区号，去各个 MapTask 机器上取相应的结果分区数据 （6）ReduceTask 会抓取到同一个分区的来自不同 MapTask 的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序） （7）合并成大文件后，Shuffle 的过程也就结束了，后面进入 ReduceTask 的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的 reduce() 方法） 注意： （1）Shuffle 中的缓冲区大小会影响到 MapReduce 程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。 （2）缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。 3.3、Shuffle机制 3.3.1、Shuffle机制 Map 方法之后，Reduce 方法之前的数据处理过程称之为 Shuffle。 3.3.2、Partition 分区 1、问题引出：要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）。 2、默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> { public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) { return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks; } } 默认分区是根据 key 的 hashCode 对 ReduceTasks 个数取模得到的。用户没法控制哪个 key 存储到哪个分区。 3、自定义Partitioner步骤 （1）自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法 public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> { @Override public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) { // 控制分区代码逻辑 … … return partition; } } （2）在Job驱动中，设置自定义Partitioner job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class); （3）自定义 Partition 后，要根据自定义 Partitioner 的逻辑设置相应数量的 ReduceTask job.setNumReduceTasks(5); 4、分区总结 1、如果 ReduceTask的数量 > getPartition 的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx； 2、如果 1 < ReduceTask的数量 < getPartition 的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会Exception； 3、如果 ReduceTask的数量 = 1，则不管 MapTask 端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个 ReduceTask，最终也就只会产生一个结果文件part-r-00000。 4、分区号必须从零开始，逐一累加。 5、案例分析 例如：假设自定义分区数为5，则 （1）job.setNumReduceTasks(1);会正常运行，只不过会产生一个输出文件 （2）job.setNumReduceTasks(2);会报错 （3）job.setNumReduceTasks(6);大于5，程序会正常运行，会产生空文件 3.3.3、Partition 分区案例实操 1）需求 将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区） （1）输入数据 （2）期望输出数据 手机号 136、137、138、139 开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。 2）需求分析 3.3.4、WritableComparable 排序 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask 和 ReduceTask 均会对数据按照key进行排序。该操作属于 Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是 否需要。 默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。 对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使 用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数 据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。 对于 ReduceTask，它从每个 MapTask 上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大 小超过一定阈值，则溢写磁盘上，否则存储在内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者 数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask 统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。 1、部分排序 MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部有序。 2、全排序 最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个 ReduceTask。但该方法在 处理大型文件时效率极低，因为一台机器处理所有文件，完全丧失了 MapReduce 所提供的并行架构。 3、辅助排序：（GroupingComparator分组） 在 Reduce 端对 key 进行分组。应用于：在接收的 key 为 bean 对象时，想让一个或几个字段相同（全部 字段比较不相同）的key进入到同一个 reduce 方法时，可以采用分组排序。 4、二次排序 在自定义排序过程中，如果 compareTo 中的判断条件为两个即为二次排序。 3.3.5、WritableComparable 排序案例实操（全排序） 3.3.6、WritableComparable 排序案例实操（区内排序） 要求每个省份手机号输出的文件中按照总流量内部排序。 基于前一个需求，增加自定义分区类，分区按照省份手机号设置。 3.3.7、Combiner 合并 1、Combiner 是MR程序中 Mapper 和 Reducer之 外的一种组件。 2、Combiner 组件的父类就是 Reducer。 3、Combiner 和 Reducer 的区别在于运行的位置 Combiner 是在每一个 MapTask 所在的节点运行; Reducer 是接收全局所有 Mapper 的输出结果； 4、Combiner 的意义就是对每一个 MapTask 的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。 5、Combiner 能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner 的输出 kv 应该跟Reducer的输入 kv 类型要对应起来。 Mapper 3 5 7 -> (3+5+7)/3=5 2 6 -> (2+6)/2=4 Reducer (3+5+7+2+6)/5 = 23/5 不等于 (5+4)/2=9/2 6、自定义 Combiner 实现步骤 自定义一个 Combiner 继承 Reducer，重写 Reduce 方法 在 Job 驱动类中设置： job.setCombinerClass (WordCountCombiner.class); 3.3.8、Combiner 合并案例实操 统计过程中对每一个 MapTask 的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用 Combiner 功能。 3.4、OutputFormat 数据输出 3.4.1、OutputFormat 接口实现类 OutputFormat 是 MapReduce 输出的基类，所有实现 MapReduce 输出都实现了 OutputFormat 接口。下面介绍几种常见的 OutputFormat 实现类。 1、OutputFormat 实现类 2、默认输出格式 TextOutputFormat 3、自定义 OutputFormat 3.1、应用场景： 例如：输出数据到 MySQL/HBase/Elasticsearch 等存储框架中。 3.2、自定义 OutputFormat 步骤 自定义一个类继承 FileOutputFormat。 改写 RecordWriter，具体改写输出数据的方法 write()。 3.4.2、自定义 OutputFormat 案例实操 3.5、MapReduce 内核源码解析 3.5.1、MapTask 工作机制 （1）Read阶段：MapTask 通过 InputFormat 获得的 RecordReader，从输入 InputSplit 中解析出一个个 key/value。 （2）Map阶段：该节点主要是将解析出的 key/value 交给用户编写 map() 函数处理，并产生一系列新的 key/value。 （3）Collect收集阶段：在用户编写 map() 函数中，当数据处理完成后，一般会调用 OutputCollector.collect() 输出结果。在该函数内部，它会将生成的 key/value 分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。 （4）Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。 溢写阶段详情： 步骤1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号 Partition 进行排序，然后按照 key 进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照 key 有序。 步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了 Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。 步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构 SpillRecord 中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。 （5）Merge阶段：当所有数据处理完成后，MapTask 对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。 当所有数据处理完后，MapTask 会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。 在进行文件合并过程中，MapTask 以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并- mapreduce.task.io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。 让每个 MapTask 最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。 3.5.2、ReduceTask 工作机制 Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。 Sort阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。 Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。 3.5.3、ReduceTask 并行度决定机制 回顾：MapTask 并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定。 思考：ReduceTask 并行度由谁决定？ 1）设置 ReduceTask 并行度（个数） ReduceTask 的并行度同样影响整个 Job 的执行并发度和执行效率，但与 MapTask 的并 发数由切片数决定不同，ReduceTask 数量的决定是可以直接手动设置： // 默认值是 1，手动设置为 4 job.setNumReduceTasks(4); 2）实验：测试 ReduceTask 多少合适 （1）实验环境：1 个 Master 节点，16 个 Slave 节点：CPU:8GHZ，内存: 2G （2）实验结论： 3）注意事项 （1）ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致。 （2）ReduceTask默认值就是1，所以输出文件个数为一个。 （3）如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜 （4）ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全 局汇总结果，就只能有1个ReduceTask。 （5）具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。 （6）如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过 程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1 肯定不执行。 3.5.4、MapTask & ReduceTask 源码解析 1）MapTask 源码解析流程 2）ReduceTask 源码解析流程 3.6、Join 应用 3.6.1、Reduce Join Map 端的主要工作：为来自不同表或文件的 key/value 对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为 key，其余部分和新加的标志作为 value，最后进行输出。 Reduce 端的主要工作：在Reduce 端以连接字段作为 key 的分组已经完成，只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map 阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。 3.6.2、Reduce Join 案例实操 通过将关联条件作为 Map 输出的 key，将两表满足 Join 条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个 ReduceTask，在 Reduce 中进行数据的串联。 Reduce端表合并（数据倾斜） 5）总结 缺点：这种方式中，合并的操作是在 Reduce 阶段完成，Reduce 端的处理压力太大，Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在 Reduce 阶段极易产生数据倾斜。 解决方案：Map 端实现数据合并。 3.6.3、Map Join 1）使用场景 Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。 2）优点 思考：在 Reduce 端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？ 在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加 Map 端业务，减少 Reduce 端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。 3）具体办法：采用DistributedCache （1）在 Mapper 的 setup 阶段，将文件读取到缓存集合中。 （2）在 Driver 驱动类中加载缓存。 //缓存普通文件到Task运行节点。 job.addCacheFile(new URI("file:///e:/cache/pd.txt")); //如果是集群运行,需要设置HDFS路径 job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt")); 3.6.4、Map Join 案例实操 Map端表合并案例分析（Distributedcache） 3.7、数据清洗（ETL） ETL 是英文Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL 一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 在运行核心业务 MapReduce 程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行 Mapper 程序，不需要运行 Reduce 程序。 3.8、MapReduce开发总结 1）输入数据接口：InputFormat （1）默认使用的实现类是：TextInputFormat （2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。 （3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。 2）逻辑处理接口：Mapper 用户根据业务需求实现其中三个方法：map() setup() cleanup () 3）Partitioner分区 （1）有默认实现 HashPartitioner，逻辑是根据key的哈希值和numReduces来返回一个分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE % numReduces （2）如果业务上有特别的需求，可以自定义分区。 4）Comparable排序 （1）当我们用自定义的对象作为key来输出时，就必须要实现WritableComparable接口，重写其中的compareTo()方法。 （2）部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。 （3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。 （4）二次排序：排序的条件有两个。 5）Combiner合并 Combiner合并可以提高程序执行效率，减少IO传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。 6）逻辑处理接口：Reducer 用户根据业务需求实现其中三个方法：reduce() setup() cleanup () 7）输出数据接口：OutputFormat （1）默认实现类是TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个KV对，向目标文本文件输出一行。 （2）用户还可以自定义OutputFormat。 四、Hadoop数据压缩 4.1、概述 1）压缩的好处和坏处 压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。 压缩的缺点：增加CPU开销。 2）压缩原则 （1）运算密集型的Job，少用压缩 （2）IO密集型的Job，多用压缩 4.2、MR支持的压缩编码 1）压缩算法对比介绍 2）压缩性能的比较 http://google.github.io/snappy/ Snappy is a compression/decompression library. It does not aim for maximum compression, or compatibility with any other compression library; instead, it aims for very high speeds and reasonable compression. For instance, compared to the fastest mode of zlib, Snappy is an order of magnitude faster for most inputs, but the resulting compressed files are anywhere from 20% to 100% bigger.On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more. 4.3、压缩方式选择 压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否可以支持切片。 4.3.1、Gzip压缩 优点：压缩率比较高； 缺点：不支持Split；压缩/解压速度一般； 4.3.2、Bzip2压缩 优点：压缩率高；支持Split； 缺点：压缩/解压速度慢。 4.3.3、Lzo压缩 优点：压缩/解压速度比较快；支持Split； 缺点：压缩率一般；想支持切片需要额外创建索引。 4.3.4、Snappy压缩 优点：压缩和解压缩速度快； 缺点：不支持Split；压缩率一般； 4.3.5、压缩位置选择 压缩可以在MapReduce作用的任意阶段启用。 4.4、压缩参数配置 1）为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop 引入了编码/解码器 2）要在 Hadoop 中启用压缩，可以配置如下参数 4.5、压缩实操案例 4.5.1、Map 输出端采用压缩 即使你的 MapReduce 的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对 Map 任务的中间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到 Reduce 节点，对其压缩可以提高很多性能，这些工作只要设置两个属性即可。 五、常见错误及解决方案 1）导包容易出错。尤其 Text 和 CombineTextInputFormat。 2）Mapper 中第一个输入的参数必须是 LongWritable 或者 NullWritable，不可以是 IntWritable. 报的错误是类型转换异常。 3）java.lang.Exception: java.io.IOException: Illegal partition for 13926435656 (4)，说明 Partition 和ReduceTask 个数没对上，调整 ReduceTask 个数。 4）如果分区数不是1，但是 reducetask 为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在 MapTask 的源码中，执行分区的前提是先判断 ReduceNum 个数是否大于1。不大于1肯定不执行。 5）在 Windows 环境编译的 jar 包导入到 Linux 环境中运行， hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/ /user/atguigu/output 报如下错误： Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/atguigu/mapreduce/wordcount/WordCountDriver : Unsupported major.minor version 52.0 原因是 Windows 环境用的 jdk1.7，Linux 环境用的 jdk1.8。 解决方案：统一jdk版本。 6）缓存 pd.txt 小文件案例中，报找不到 pd.txt 文件 原因：大部分为路径书写错误。还有就是要检查 pd.txt.txt 的问题。还有个别电脑写相对路径找不到 pd.txt，可以修改为绝对路径。 7）报类型转换异常。 通常都是在驱动函数中设置Map输出和最终输出时编写错误。 Map 输出的 key 如果没有排序，也会报类型转换异常。 8）集群中运行wc.jar时出现了无法获得输入文件。 原因：WordCount 案例的输入文件不能放用HDFS集群的根目录。 9）出现了如下相关异常 Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method) at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access(NativeIO.java:609) at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead(FileUtil.java:977) java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:356) at org.apache.hadoop.util.Shell.getWinUtilsPath(Shell.java:371) at org.apache.hadoop.util.Shell.<clinit>(Shell.java:364) 解决方案：拷贝hadoop.dll文件到Windows目录C:\Windows\System32。个别同学电脑还需要修改Hadoop源码。 方案二：创建如下包名，并将NativeIO.java拷贝到该包名下 10）自定义Outputformat时，注意在RecordWirter中的close方法必须关闭流资源。否则输出的文件内容中数据为空。 @Override public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException { if (atguigufos != null) { atguigufos.close(); } if (otherfos != null) { otherfos.close(); } }
一、HDFS概述 1.1、HDFS 产出背景及定义 1、HDFS 产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。 2、HDFS定义 HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 HDFS 的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。 1.2、HDFS 优缺点 1、HDFS优点 高容错性 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。 适合处理大数据 数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据。 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。 2、HDFS缺点 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。 无法高效的对大量小文件进行存储。 存储大量小文件的话，它会占用 NameNode 大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为 NameNode 的内存总是有限的； 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。 不支持并发写入、文件随机修改。 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。 仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。 1.3、HDFS 组成架构 1.3.1、NameNode（nn） 就是 Master，它是一个主管、管理者。 管理HDFS的名称空间。 配置副本策略。 管理数据块（Block）映射信息； 处理客户端读写请求。 1.3.2、DataNode 就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode执行实际的操作。 存储实际的数据块； 执行数据块的读/写操作。 1.3.3、Client：就是客户端。 文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成一个一个的 Block，然后进行上传； 与 NameNode 交互，获取文件的位置信息； 与 DataNode 交互，读取或者写入数据； Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如 NameNode 格式化； Client 可以通过一些命令来访问 HDFS，比如对 HDFS 增删查改操作； 1.3.4、Secondary NameNode 并非 NameNode 的热备。当 NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。 辅助 NameNode，分担其工作量，比如定期合并 Fsimage 和 Edits，并推送给 NameNode。 在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。 1.4、HDFS 文件块大小 HDFS 中的文件在物理上是分块存储Block，块的大小可以通过配置参数 dfs.blocksize 来规定，默认大小在Hadoop2.x/3.x 版本中是128M，1.x版本中是64M。 为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？ HDFS 的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置； 如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。 总结：HDFS 块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。 二、HDFS 的 Shell 操作 2.1、基本语法 hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs 具体命令两个是完全相同的。 2.2、命令大全 bin/hadoop fs [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...] [-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>] [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] [-count [-q] <path> ...] [-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>] [-df [-h] [<path> ...]] [-du [-s] [-h] <path> ...] [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] [-getmerge [-nl] <src> <localdst>] [-help [cmd ...]] [-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]] [-mkdir [-p] <path> ...] [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>] [-moveToLocal <src> <localdst>] [-mv <src> ... <dst>] [-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>] [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...] [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] ...] <acl_spec> <path>]] [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...] [-stat [format] <path> ...] [-tail [-f] <file>] [-test -[defsz] <path>] [-text [-ignoreCrc] <src> ...] 2.3、常用命令 2.3.1、准备工作 1）启动 Hadoop 集群 sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh 2）-help：输出这个命令参数 hadoop fs -help rm 3）创建/sanguo文件夹 hadoop fs -mkdir /sanguo 2.3.2、上传 1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到 HDFS vim shuguo.txt 输入： shuguo hadoop fs -moveFromLocal ./shuguo.txt /sanguo 2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到 HDFS 路径去 vim weiguo.txt 输入： weiguo hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo 3）-put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put vim wuguo.txt 输入： wuguo hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo 4）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾 vim liubei.txt 输入： liubei hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt 2.3.3、下载 1）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地 hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./ 2）-get：等同于copyToLocal，生产环境更习惯用get hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt 2.3.4、HDFS直接操作 1）-ls: 显示目录信息 hadoop fs -ls /sanguo 2）-cat：显示文件内容 hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt 3）-chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限 hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo.txt hadoop fs -chown atguigu:atguigu /sanguo/shuguo.txt 4）-mkdir：创建路径 hadoop fs -mkdir /jinguo 5）-cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径 hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo 6）-mv：在HDFS目录中移动文件 hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo 7）-tail：显示一个文件的末尾1kb的数据 hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt 8）-rm：删除文件或文件夹 hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt 9）-rm -r：递归删除目录及目录里面内容 hadoop fs -rm -r /sanguo 10）-du统计文件夹的大小信息 hadoop fs -du -s -h /jinguo 27 81 /jinguo hadoop fs -du -h /jinguo 14 42 /jinguo/shuguo.txt 7 21 /jinguo/weiguo.txt 6 18 /jinguo/wuguo.tx 说明：27(B Byte)表示文件大小；81表示27*3个副本；/jinguo表示查看的目录 11）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量 hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt 这里设置的副本数只是记录在 NameNode 的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看 DataNode 的数量。因为目前只有3台设备，最多也就 3 个副本，只有节点数的增加到 10 台时，副本数才能达到 10。 三、HDFS的API操作 3.1、客户端环境准备 1）找到资料包路径下的 Windows 依赖文件夹，拷贝hadoop-3.1.0到非中文路径（比如d:\）。 2）配置HADOOP_HOME环境变量 3）配置Path环境变量。 注意：如果环境变量不起作用，可以重启电脑试试。 验证Hadoop环境变量是否正常。双击winutils.exe，如果报如下错误。说明缺少微软运行库（正版系统往往有这个问题）。再资料包里面有对应的微软运行库安装包双击安装即可。 参考：https://blog.csdn.net/m0_57102326/article/details/126348048 3.2、HDFS的API案例 详见代码 HDFSClient。 四、HDFS的读写流程 4.1、HDFS写数据流程 4.1.1、剖析文件写入 1、客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 2、NameNode 返回是否可以上传。 3、客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。 4、NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 dn1、dn2、dn3。 5、客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据，dn1 收到请求会继续调用dn2，然后 dn2 调用 dn3，将这个通信管道建立完成。 6、dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。 7、客户端开始往 dn1 上传第一个 Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以 Packet 为单位，dn1 收到一个 Packet 就会传给 dn2，dn2 传给 dn3；dn1 每传一个 packet 会放入一个应答队列等待应答。 8、当一个 Block 传输完成之后，客户端再次请求 NameNode 上传第二个 Block 的服务器。（重复执行 3-7 步）。 4.1.2、网络拓扑-节点距离计算 在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？ 节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。 网络拓扑-节点距离计算 例如，假设有数据中心 d1 机架 r1 中的节点 n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。 4.1.3、机架感知（副本存储节点选择） 1）机架感知说明 （1）官方说明 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on the local machine if the writer is on a datanode, otherwise on a random datanode, another replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a different node in the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which generally improves write performance. The chance of rack failure is far less than that of node failure; this policy does not impact data reliability and availability guarantees. However, it does reduce the aggregate network bandwidth used when reading data since a block is placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and the other third are evenly distributed across the remaining racks. This policy improves write performance without compromising data reliability or read performance. （2）源码说明 Crtl + n 查找BlockPlacementPolicyDefault，在该类中查找chooseTargetInOrder方法。 2）Hadoop3.1.3副本节点选择 4.2 HDFS、读数据流程 1、客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。 2、挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。 3、DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以 Packet 为单位来做校验）。 4、客户端以 Packet 为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。 五、NameNode和SecondaryNameNode 5.1、NN和2NN工作机制 思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？ 首先，做个假设，如果存储在 NameNode 节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。 这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。 但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。 NameNode工作机制 1）第一阶段：NameNode 启动 1、第一次启动 NameNode 格式化后，创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。 2、客户端对元数据进行增删改的请求。 3、NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。 4、NameNode 在内存中对元数据进行增删改。 2）第二阶段：Secondary NameNode 工作 1、Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint。直接带回 NameNode 是否检查结果。 2、Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。 3、NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。 4、将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。 5、Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。 6、生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。 7、拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。 8、NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。 5.2、Fsimage和Edits解析 Fsimage 和 Edits 概念： NameNode 被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件 fsimage_0000000000000000000 fsimage_0000000000000000000.md5 seen_txid VERSION 1、Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含 HDFS 文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息。 2、Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先 会被记录到 Edits 文件中。 3、seen_txid文件：保存的是一个数字，就是最后一个 edits_ 的数字。 4、每次 NameNode 启动的时候都会将 Fsimage 文件读入内存，加载 Edits 里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成 NameNode 启动的时候就将 Fsimage 和 Edits 文件进行了合并。 1）oiv 查看 Fsimage 文件 （1）查看 oiv 和 oev 命令 oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage oev apply the offline edits viewer to an edits file （2）基本语法 hdfs oiv -p 文件类型 -i 镜像文件 -o 转换后文件输出路径 （3）案例实操 [atguigu@hadoop102 current]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current [atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml [atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml 将显示的 xml 文件内容拷贝到 Idea 中创建的 xml 文件中，并格式化。部分显示结果如下。 <inode> <id>16386</id> <type>DIRECTORY</type> <name>user</name> <mtime>1512722284477</mtime> <permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission> <nsquota>-1</nsquota> <dsquota>-1</dsquota> </inode> <inode> <id>16387</id> <type>DIRECTORY</type> <name>atguigu</name> <mtime>1512790549080</mtime> <permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission> <nsquota>-1</nsquota> <dsquota>-1</dsquota> </inode> <inode> <id>16389</id> <type>FILE</type> <name>wc.input</name> <replication>3</replication> <mtime>1512722322219</mtime> <atime>1512722321610</atime> <perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize> <permission>atguigu:supergroup:rw-r--r--</permission> <blocks> <block> <id>1073741825</id> <genstamp>1001</genstamp> <numBytes>59</numBytes> </block> </blocks> </inode > 思考：可以看出，Fsimage 中没有记录块所对应 DataNode，为什么？ 在集群启动后，要求 DataNode 上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。 2）oev查看Edits文件 （1）基本语法 hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径 （2）案例实操 [atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml [atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml 将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <EDITS> <EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION> <RECORD> <OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE> <DATA> <TXID>129</TXID> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_ADD</OPCODE> <DATA> <TXID>130</TXID> <LENGTH>0</LENGTH> <INODEID>16407</INODEID> <PATH>/hello7.txt</PATH> <REPLICATION>2</REPLICATION> <MTIME>1512943607866</MTIME> <ATIME>1512943607866</ATIME> <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE> <CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME> <CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE> <OVERWRITE>true</OVERWRITE> <PERMISSION_STATUS> <USERNAME>atguigu</USERNAME> <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME> <MODE>420</MODE> </PERMISSION_STATUS> <RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID> <RPC_CALLID>0</RPC_CALLID> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE> <DATA> <TXID>131</TXID> <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE> <DATA> <TXID>132</TXID> <GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE> <DATA> <TXID>133</TXID> <PATH>/hello7.txt</PATH> <BLOCK> <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> <NUM_BYTES>0</NUM_BYTES> <GENSTAMP>1016</GENSTAMP> </BLOCK> <RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID> <RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE> <DATA> <TXID>134</TXID> <LENGTH>0</LENGTH> <INODEID>0</INODEID> <PATH>/hello7.txt</PATH> <REPLICATION>2</REPLICATION> <MTIME>1512943608761</MTIME> <ATIME>1512943607866</ATIME> <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE> <CLIENT_NAME></CLIENT_NAME> <CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE> <OVERWRITE>false</OVERWRITE> <BLOCK> <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> <NUM_BYTES>25</NUM_BYTES> <GENSTAMP>1016</GENSTAMP> </BLOCK> <PERMISSION_STATUS> <USERNAME>atguigu</USERNAME> <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME> <MODE>420</MODE> </PERMISSION_STATUS> </RECORD> </EDITS > 思考：NameNode 如何确定下次开机启动的时候合并哪些 Edits？ 5.3、CheckPoint时间设置 1）通常情况下，SecondaryNameNode 每隔一小时执行一次。 hdfs-default.xml <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600s</value> </property> 2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。 <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name> <value>1000000</value> <description>操作动作次数</description> </property> <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name> <value>60s</value> <description> 1分钟检查一次操作次数</description> </property> 六、DataNode 6.1、DataNode工作机制 一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。 DataNode 启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（6小时）的向 NameNode 上报所有的块信息。 DN 向 NN 汇报当前解读信息的时间间隔，默认6小时； <property> <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name> <value>21600000</value> <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description> </property> DN 扫描自己节点块信息列表的时间，默认6小时 <property> <name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name> <value>21600s</value> <description>Interval in seconds for Datanode to scan data directories and reconcile the difference between blocks in memory and on the disk. Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described in dfs.heartbeat.interval. </description> </property> （3）心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。 （4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。 6.2、数据完整性 思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理 DataNode 节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？ 如下是 DataNode 节点保证数据完整性的方法。 1、当 DataNode 读取 Block 的时候，它会计算 CheckSum。 2、如果计算后的 CheckSum，与 Block 创建时值不一样，说明 Block 已经损坏。 3、Client 读取其他 DataNode 上的 Block。 4、常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160） 5、DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。 6.3、掉线时限参数设置 1、DataNode 进程死亡或 者网络故障造成 DataNode 无法与 NameNode 通信 2、NameNode 不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。 3、HDFS 默认的超时时长为 10分钟+30秒。 4、如果定义超时时间为 TimeOut，则超时时长的计算公式为： TimeOut = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 * dfs.heartbeat.interval 而默认的dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。 需要注意的是 hdfs-site.xml 配置文件中的 heartbeat.recheck.interval 的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval 的单位为秒。 <property> <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name> <value>300000</value> </property> <property> <name>dfs.heartbeat.interval</name> <value>3</value> </property>
1）防火墙没关闭、或者没有启动YARN。 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032 2）主机名称配置错误。 3）IP地址配置错误。 4）ssh没有配置好。 5）root用户和atguigu两个用户启动集群不统一。 6）配置文件修改不细心。 7）不识别主机名称。 java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102 at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:146) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) 解决办法： （1）在/etc/hosts文件中添加192.168.10.102 hadoop102 （2）主机名称不要起 hadoop，hadoop000 等特殊名称 8）DataNode 和 NameNode 进程同时只能工作一个。 9）执行命令不生效，-和长–没区分开。导致命令失效。 解决办法：尽量不要粘贴Word中代码。 10）jps 发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。 原因是在Linux的根目录下/tmp目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删除掉，再重新启动集群。 11）jps 不生效。 原因：全局变量hadoop java没有生效。解决办法：需要source /etc/profile文件。 12）8088端口连接不上。 cat /etc/hosts 注释掉如下代码 #127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #::1 hadoop102
Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/ Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。 伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。 完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。 一、本地运行模式（官方WordCount） 创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹，创建一个word.txt文件 mkdir wcinput cd wcinput vim word.txt 在文件中输入如下内容 hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu 回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3 执行程序 hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput 查看结果 cat wcoutput/part-r-00000 看到如下结果： atguigu 2 hadoop 2 mapreduce 1 yarn 1 二、完全分布式运行模式 分析： 1、准备3台客户机（关闭防火墙、静态IP、主机名称） 2、安装 JDK 3、配置环境变量 4、安装 Hadoop 5、配置环境变量 6、配置集群 7、单点启动 8、配置 ssh 9、群起并测试集群 2.1、虚拟机准备 略 2.2、编写集群分发脚本 xsync 1、scp（secure copy）安全拷贝 scp定义：scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2） 基本语法： scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname 命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称 案例实操 前提：在hadoop102、hadoop103、hadoop104都已经创建好的/opt/module、/opt/software两个目录，并且已经把这两个目录修改为atguigu:atguigu。 sudo chown atguigu:atguigu -R /opt/module （a）在hadoop102上，将hadoop102中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop103上。 scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 atguigu@hadoop103:/opt/module （b）在hadoop103上，将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。 scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/ （c）在hadoop103上操作，将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。 scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/* atguigu@hadoop104:/opt/module 2、rsync远程同步工具 rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。 rsync 和 scp 区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。 基本语法： rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname 命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称 选项参数说明： -a 归档拷贝 -v 显示复制过程 案例实操： （a）删除 hadoop103 中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput rm -rf wcinput/ （b）同步 hadoop102 中的 /opt/module/hadoop-3.1.3 到 hadoop103 rsync -av hadoop-3.1.3/ atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/ 3、xsync 集群分发脚本 （1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下。 （2）需求分析： （a）rsync 命令原始拷贝： rsync -av /opt/module atguigu@hadoop103:/opt/ （b）期望脚本： xsync 要同步的文件名称 （c）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径） echo $PATH /usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin （3）脚本实现 （a）在/home/atguigu/bin目录下创建 xsync 文件 。 （b）修改脚本 xsync 具有执行权限。 chmod +x xsync （c）测试脚本 xsync /home/atguigu/bin （d）将脚本复制到/bin中，以便全局调用 sudo cp xsync /bin/ （e）同步环境变量配置（root所有者） sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh 注意：如果用了sudo，那么xsync一定要给它的路径补全。 让环境变量生效 [atguigu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile [atguigu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile 2.3、SSH无密登录配置 1）配置ssh （1）基本语法：ssh 另一台电脑的IP地址 （2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法 ssh hadoop103 2）无密钥配置 （1）免密登录原理 （2）生成公钥和私钥 pwd /home/atguigu/.ssh ssh-keygen -t rsa 会生成两个文件 id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥） （3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上 [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102 [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103 [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104 注意： 还需要在hadoop103上采用atguigu账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。 还需要在hadoop104上采用atguigu账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。 还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104； 3）.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释 known_hosts 记录ssh访问过计算机的公钥（public key） id_rsa 生成的私钥 id_rsa.pub 生成的公钥 authorized_keys 存放授权过的无密登录服务器公钥 2.4、集群配置 2.4.1、集群部署规划 注意： NameNode 和 SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器 ResourceManager 也很消耗内存，不要和 NameNode、SecondaryNameNode 配置在同一台机器上。 2.4.2、配置文件说明 Hadoop 配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。 （1）默认配置文件： 要获取的默认文件 文件存放在 Hadoop 的 jar 包中的位置 [core-default.xml] hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml [hdfs-default.xml] hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml [yarn-default.xml] hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml [mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml （2）自定义配置文件： core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。 2.4.3、配置集群 （1）核心配置文件 配置 core-site.xml 文件内容如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop102:8020</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value> </property> <property> <name>hadoop.http.staticuser.user</name> <value>atguigu</value> </property> </configuration> （2）HDFS配置文件 配置hdfs-site.xml 文件内容如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>dfs.namenode.http-address</name> <value>hadoop102:9870</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>hadoop104:9868</value> </property> </configuration> （3）YARN配置文件 配置yarn-site.xml 文件内容如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop103</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name> <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value> </property> </configuration> （4）MapReduce配置文件 配置mapred-site.xml 文件内容如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> 2.4.4、在集群上分发配置好的Hadoop配置文件 xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/ 2.4.5、去103和104上查看文件分发情况 [atguigu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml [atguigu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml 2.5、群起集群 2.5.1、配置workers vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers 在该文件中增加如下内容： hadoop102 hadoop103 hadoop104 注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。 同步所有节点配置文件 xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc 2.5.2、启动集群 （1）如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102 节点格式化 NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode 和 DataNode 的集群id不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录，然后再进行格式化。） [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format （2）启动HDFS [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh （3）在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh （4）Web 端查看 HDFS 的 NameNode （a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870 （b）查看 HDFS 上存储的数据信息 （5）Web 端查看 YARN 的 ResourceManager （a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088 （b）查看 YARN 上运行的 Job 信息 2.5.3、集群基本测试 （1）上传文件到集群 上传小文件 [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input 上传大文件 hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz / （2）上传文件后查看文件存放在什么位置 查看HDFS文件存储路径 pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0 查看HDFS在磁盘存储文件内容 cat blk_1073741825 hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu （3）拼接 -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836 -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837 -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta 拼接 >>> [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz [atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz （4）下载 hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./ （5）执行wordcount程序 hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output 2.6、配置历史服务器 为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下： 2.6.1、配置mapred-site.xml 在该文件里面增加如下配置。 <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop102:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>hadoop102:19888</value> </property> 2.6.2、分发配置 xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml 2.6.3、查看历史服务器是否启动 jps 2.6.4、查看JobHistory http://hadoop102:19888/jobhistory 2.7、配置日志的聚集 日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。 日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer。 开启日志聚集功能具体步骤如下： 2.7.1、配置yarn-site.xml [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml 在该文件里面增加如下配置。 <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property> 2.7.2、分发配置 xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 2.7.3、关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer sbin/stop-yarn.sh mapred --daemon stop historyserver 2.7.4、启动NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer start-yarn.sh mapred --daemon start historyserver 2.7.5、删除HDFS上已经存在的输出文件 hadoop fs -rm -r /output 2.7.6、执行WordCount程序 hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output 2.7.7、查看日志 （1）历史服务器地址 http://hadoop102:19888/jobhistory （2）历史任务列表 （3）查看任务运行日志 （4）运行日志详情 2.8、集群启动/停止方式总结 2.8.1、各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用 （1）整体启动/停止HDFS start-dfs.sh/stop-dfs.sh （2）整体启动/停止YARN start-yarn.sh/stop-yarn.sh 2.8.2、各个服务组件逐一启动/停止 （1）分别启动/停止HDFS组件 hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode （2）启动/停止YARN yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager 2.9、编写Hadoop集群常用脚本 1）Hadoop集群启停脚本（包含HDFS，Yarn，Historyserver）：myhadoop.sh cd /home/atguigu/bin vim myhadoop.sh 内容如下： #!/bin/bash if [ $# -lt 1 ] then echo "No Args Input..." exit ; fi case $1 in "start") echo " =================== 启动 hadoop集群 ===================" echo " --------------- 启动 hdfs ---------------" ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh" echo " --------------- 启动 yarn ---------------" ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh" echo " --------------- 启动 historyserver ---------------" ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver" ;; "stop") echo " =================== 关闭 hadoop集群 ===================" echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------" ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver" echo " --------------- 关闭 yarn ---------------" ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh" echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------" ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh" ;; *) echo "Input Args Error..." ;; esac 保存后退出，然后赋予脚本执行权限 chmod +x myhadoop.sh 2）查看三台服务器Java进程脚本：jpsall cd /home/atguigu/bin vim jpsall 输入如下内容 #!/bin/bash for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo =============== $host =============== ssh $host jps done 保存后退出，然后赋予脚本执行权限 chmod +x jpsall 3）分发/home/atguigu/bin目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用 xsync /home/atguigu/bin/ 2.10、常用端口号说明 端口名称 Hadoop2.x Hadoop3.x NameNode内部通信端口 8020 / 9000 8020 / 9000/9820 NameNode HTTP UI 50070 9870 MapReduce查看执行任务端口 8088 8088 历史服务器通信端口 19888 19888 2.11、集群时间同步 如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期和公网时间进行校准； 如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，导致集群执行任务时间不同步。 1）需求 找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用1分钟同步一 2）时间服务器配置（必须root用户） （1）查看所有节点ntpd服务状态和开机自启动状态 [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd （2）修改hadoop102的ntp.conf配置文件 [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf 修改内容如下 （a）修改1（授权192.168.10.0-192.168.10.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间） #restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap 为restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap （b）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间） server 0.centos.pool.ntp.org iburst server 1.centos.pool.ntp.org iburst server 2.centos.pool.ntp.org iburst server 3.centos.pool.ntp.org iburst 为 #server 0.centos.pool.ntp.org iburst #server 1.centos.pool.ntp.org iburst #server 2.centos.pool.ntp.org iburst #server 3.centos.pool.ntp.org iburst （c）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步） server 127.127.1.0 fudge 127.127.1.0 stratum 10 （3）修改hadoop102的/etc/sysconfig/ntpd 文件 sudo vim /etc/sysconfig/ntpd 增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步） SYNC_HWCLOCK=yes （4）重新启动ntpd服务 sudo systemctl start ntpd （5）设置ntpd服务开机启动 sudo systemctl enable ntpd 3）其他机器配置（必须root用户） （1）关闭所有节点上ntp服务和自启动 sudo systemctl stop ntpd sudo systemctl disable ntpd sudo systemctl stop ntpd sudo systemctl disable ntpd （2）在其他机器配置1分钟与时间服务器同步一次 sudo crontab -e 编写定时任务如下： */1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102 （3）修改任意机器时间 sudo date -s "2021-9-11 11:11:11" （4）1分钟后查看机器是否与时间服务器同步 sudo date
一、模板虚拟机环境准备 1）安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100、主机名称 hadoop100、内存 4G、硬盘 50G。 2）hadoop100 虚拟机配置要求如下（本文 Linux 系统全部以 CentOS-7.5-x86-1804 为例）。 （1）使用 yum 安装需要虚拟机可以正常上网，yum 安装前可以先测试下虚拟机联网情况。 （2）安装 epel-release 注：Extra Packages for Enterprise Linux 是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包，适用于 RHEL、CentOS 和 Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数 rpm 包在官方 repository 中是找不到的）。 yum install -y epel-release （3）注意：如果 Linux 安装的是最小系统版，还需要安装如下工具；如果安装的是 Linux 桌面标准版，不需要执行如下操作 net-tool：工具包集合，包含 ifconfig 等命令。 yum install -y net-tools vim：编辑器 yum install -y vim 3）关闭防火墙，关闭防火墙开机自启 systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld.service 注意：在企业开发时，通常单个服务器的防火墙时关闭的。公司整体对外会设置非常安全的防火墙。 4）创建 atguigu 用户，并修改 atguigu 用户的密码 useradd atguigu passwd 00000 5）配置 atguigu 用户具有 root 权限，方便后期加 sudo 执行 root 权限的命令 vim /etc/sudoers 修改/etc/sudoers 文件，在%wheel 这行下面添加一行，如下所示： ## Allow root to run any commands anywhere root ALL=(ALL) ALL ## Allows people in group wheel to run all commands %wheel ALL=(ALL) ALL atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL 注意：atguigu 这一行不要直接放到 root 行下面，因为所有用户都属于 wheel 组，你先 配置了 atguigu 具有免密功能，但是程序执行到 %wheel 行时，该功能又被覆盖回需要 密码。所以 atguigu 要放到 %wheel 这行下面。 6）在/opt 目录下创建文件夹，并修改所属主和所属组。 （1）在/opt 目录下创建 module、software 文件夹 mkdir /opt/module mkdir /opt/software （2）修改 module、software 文件夹的所有者和所属组均为 atguigu 用户 chown atguigu:atguigu /opt/module chown atguigu:atguigu /opt/software （3）查看 module、software 文件夹的所有者和所属组 [root@hadoop100 ~]# cd /opt/ [root@hadoop100 opt]# ll 总用量 12 drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5月 28 17:18 module drwxr-xr-x. 2 root root 4096 9月 7 2017 rh drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5月 28 17:18 software 7）卸载虚拟机自带的 JDK 注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。 rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps rpm -qa：查询所安装的所有rpm软件包 grep -i：忽略大小写 xargs -n1：表示每次只传递一个参数 rpm -e –nodeps：强制卸载软件 8）重启虚拟机 reboot 二、克隆虚拟机 1）利用模板机 hadoop100，克隆三台虚拟机：hadoop102 hadoop103 hadoop104。 注意：克隆时，要先关闭 hadoop100。 2）修改克隆机 IP，以下以 hadoop102 举例说明 （1）修改克隆虚拟机的静态 IP vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 改成 DEVICE=ens33 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="ens33" IPADDR=192.168.10.102 PREFIX=24 GATEWAY=192.168.10.2 DNS1=192.168.10.2 （2）查看 Linux 虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8 （3）查看 Windows 系统适配器 VMware Network Adapter VMnet8 的 IP 地址 （4）保证 Linux 系统 ifcfg-ens33 文件中 IP 地址、虚拟网络编辑器地址和 Windows 系统 VM8 网络 IP 地址相同。 3）修改克隆机主机名，以下以 hadoop102 举例说明 （1）修改主机名称 vim /etc/hostname （2）配置 Linux 克隆机主机名称映射 hosts 文件，打开/etc/hosts vim /etc/hosts 添加如下内容 192.168.10.100 hadoop100 192.168.10.101 hadoop101 192.168.10.102 hadoop102 192.168.10.103 hadoop103 192.168.10.104 hadoop104 192.168.10.105 hadoop105 192.168.10.106 hadoop106 192.168.10.107 hadoop107 192.168.10.108 hadoop108 4）重启克隆机hadoop102 reboot 5）修改 windows 的主机映射文件（hosts文件） （1）如果操作系统是 window7，可以直接修改 （a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径 （b）打开 hosts 文件并添加如下内容，然后保存 192.168.10.100 hadoop100 192.168.10.101 hadoop101 192.168.10.102 hadoop102 192.168.10.103 hadoop103 192.168.10.104 hadoop104 192.168.10.105 hadoop105 192.168.10.106 hadoop106 192.168.10.107 hadoop107 192.168.10.108 hadoop108 （2）如果操作系统是window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可。 （a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc路径 （b）拷贝 hosts 文件到桌面 （c）打开桌面 hosts 文件并添加如下内容 192.168.10.100 hadoop100 192.168.10.101 hadoop101 192.168.10.102 hadoop102 192.168.10.103 hadoop103 192.168.10.104 hadoop104 192.168.10.105 hadoop105 192.168.10.106 hadoop106 192.168.10.107 hadoop107 192.168.10.108 hadoop108 （d）将桌面hosts文件覆盖C:\Windows\System32\drivers\etc路径hosts文件 三、在hadoop102安装JDK 1）卸载现有 JDK 注意：安装 JDK 前，一定确保提前删除了虚拟机自带的JDK。详细步骤见问文档3.1节中卸载JDK步骤。 2）用 XShell 传输工具将 JDK 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下面 3）在 Linux 系统下的 opt 目录中查看软件包是否导入成功 4）解压 JDK 到 /opt/module 目录下 tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/ 5）配置 JDK 环境变量 （1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件 sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh 添加如下内容 #JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin （2）保存后退出 （3）source一下/etc/profile文件，让新的环境变量 PATH 生效。 source /etc/profile 6）测试 JDK 是否安装成功 java -version 如果能看到以下结果，则代表Java安装成功。 java version "1.8.0_212" 注意：重启（如果java -version可以用就不用重启） 四、在 hadoop102 安装 Hadoop Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/ 1）用 XShell 文件传输工具将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下面 2）进入到 Hadoop 安装包路径下 cd /opt/software/ 3）解压安装文件到/opt/module下面 tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/ 4）查看是否解压成功 ls /opt/module/ 5）将 Hadoop 添加到环境变量 （1）获取 Hadoop 安装路径 pwd /opt/module/hadoop-3.1.3 （2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件 sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh 在my_env.sh文件末尾添加如下内容：（shift+g） #HADOOP_HOME export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin （3）让修改后的文件生效 source /etc/profile 6）测试是否安装成功 hadoop version Hadoop 3.1.3 7）重启（如果 Hadoop 命令不能用再重启虚拟机） sudo reboot 五、Hadoop 目录结构 1）查看 Hadoop 目录结构 bin etc include lib libexec LICENSE.txt NOTICE.txt README.txt sbin share 2）重要目录 bin：存放对 Hadoop 相关服务（hdfs，yarn，mapreduce）进行操作的脚本。 etc：Hadoop 的配置文件目录，存放 Hadoop 的配置文件。 lib：存放 Hadoop 的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）。 sbin：存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本。 share：存放 Hadoop 的依赖 jar 包、文档、和官方案例。
1.1、简介 1）Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，Hadoop 通常是指一个更广泛的概念：Hadoop 生态圈。 1.2、Hadoop发展历史 1）Hadoop 创始人 Doug Cutting，为了实现与 Google 类似的全文搜索功能，他在 Lucene 框架基础上进行优化升级，查询引擎和索引引擎。 2）2001年年底 Lucene 成为 Apache 基金会的一个子项目。 3）对于海量数据的场景，Lucene 框架面对与 Google 同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。 4）学习和模仿 Google 解决这些问题的办法 ：微型版 Nutch (Nutch 是一个开源 Java 实现的搜索引擎)。 5）可以说 Google 是 Hadoop 的思想之源（Google 在大数据方面的三篇论文） GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->HBase 6）2003-2004年，Google 公开了部分 GFS 和 MapReduce 思想的细节，以此为基础 Doug Cutting 等人用了2年业余时间实现了 DFS 和 MapReduce 机制，使 Nutch 性能飙升。 7）2005 年 Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch 的一部分正式引入 Apache 基金会。 8）2006 年 3 月份，Map-Reduce 和 Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳入到 Hadoop 项目中，Hadoop 就此正式诞生，标志着大数据时代来临。 9）名字来源于 Doug Cutting 儿子的玩具大象。 1.3、Hadoop 三大发行版本（了解） Hadoop 三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。 Apache 版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006 Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品 CDH。2008 Hortonworks 文档较好，对应产品 HDP。2011 Hortonworks 现在已经被 Cloudera 公司收购，推出新的品牌 CDP。 1）Apache Hadoop 官网地址：http://hadoop.apache.org 下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html 2）Cloudera Hadoop 官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh 下载地址：https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/releasenotes/topics/rg_cdh_6_download.html （1）2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司，为合作伙伴提供 Hadoop 的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。 （2）2009 年 Hadoop 的创始人 Doug Cutting 也加盟 Cloudera 公司。Cloudera 产品主要为 CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support （3）CDH 是 Cloudera 的 Hadoop 发行版，完全开源，比 Apache Hadoop 在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 （4）Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 3）Hortonworks Hadoop 官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/ 下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform （1）2011 年成立的 Hortonworks 是雅虎与硅谷风投公司 Benchmark Capital 合资组建。 （2）公司成立之初就吸纳了大约 25 名至 30 名专门研究 Hadoop 的雅虎工程师，上述工程师均在 2005 年开始协助雅虎开发 Hadoop，贡献了 Hadoop80% 的代码。 （3）Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是 100%开源的产品，HDP 除常见的项目外还包括了 Ambari，一款开源的安装和管理系统。 （4）2018 年 Hortonworks 目前已经被 Cloudera 公司收购。 1.4、Hadoop 优势（4 高） 1）高可靠性：Hadoop 底层维护多个数据副本，所以即使 Hadoop 某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 3）高效性：在 MapReduce 的思想下，Hadoop 是并行工作的，以加快任务处理速度。 4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。 1.5、Hadoop 组成 Hadoop1.x、2.x、3.x区别： 1.5.1、HDFS 架构概述 Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 1）NameNode(nn)：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的 DataNode 等。 2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 3）Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对 NameNode 元数据备份。 1.5.2、YARN 架构概述 Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ，另一种资源协调者，是 Hadoop 的资源管理器。 1.5.3、MapReduce 架构概述 MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce 。 1）Map 阶段并行处理输入数据。 2）Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总。 1.5.4、HDFS、YARN、MapReduce 三者关系 1.6、大数据技术生态体系 图中涉及的技术名词解释如下： 1）Sqoop：Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop、Hive 与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 2）Flume：Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统； 4）Spark：Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数据进行计算。 5）Flink：Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。 6）Oozie：Oozie 是一个管理 Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。 7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。 9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。 1.7、推荐系统框架图