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Hadoop中的集群配置和使用技巧_hadoop集群配置

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Hadoop中的集群配置和使用技巧

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其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了,不过这里既然写了就再多写一点,同时有一些细节需要注意的也说明一下,其实 也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop可以单机跑,也可以配置集群跑,单机跑就不需要多说了,只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里 主要重点说一下集群配置运行的过程。

环境

7台普通的机器,操作系统都是Linux。内存和CPU就不说了,反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精。JDK必须是1.5以上的,这个切记。7台机器的机器名务必不同,后续会谈到机器名对于MapReduce有很大的影响。

部署考虑

正如上面我描述的,对于Hadoop的集群来说,可以分成两大类角色:Master和Slave,前者主要配置NameNode和 JobTracker的角色,负责总管分布式数据和分解任务的执行,后者配置DataNode和TaskTracker的角色,负责分布式数据存储以及任 务的执行。本来我打算看看一台机器是否可以配置成Master,同时也作为Slave使用,不过发现在NameNode初始化的过程中以及 TaskTracker执行过程中机器名配置好像有冲突(NameNode和TaskTracker对于Hosts的配置有些冲突,究竟是把机器名对应 IP放在配置前面还是把Localhost对应IP放在前面有点问题,不过可能也是我自己的问题吧,这个大家可以根据实施情况给我反馈)。最后反正决定一 台Master,六台Slave,后续复杂的应用开发和测试结果的比对会增加机器配置。

实施步骤

  1. 在所有的机器上都建立相同的目录,也可以就建立相同的用户,以该用户的home路径来做hadoop的安装路径。例如我在所有的机器上都建立了/home/wenchu
  2. 下载Hadoop,先解压到Master上。这里我是下载的0.17.1的版本。此时Hadoop的安装路径就是/home/wenchu/hadoop-0.17.1
  3. 解压后进入conf目录,主要需要修改以下文件:hadoop-env.shhadoop-site.xmlmastersslaves。Hadoop的基础配置文件是hadoop-default.xml,看Hadoop的代码可以知道,默认建立一个Job的时候会建立Job的Config,Config首先读入hadoop-default.xml的配置,然后再读入hadoop-site.xml的配置(这个文件初始的时候配置为空),hadoop-site.xml中主要配置你需要覆盖的hadoop-default.xml的系统级配置,以及你需要在你的MapReduce过程中使用的自定义配置(具体的一些使用例如final等参考文档)。以下是一个简单的hadoop-site.xml的配置:
    <?xml version="1.0"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
    <configuration>
    <property>
       <name>fs.default.name</name>//你的namenode的配置,机器名加端口
       <value>hdfs://10.2.224.46:54310/</value>
    </property>
    <property>
       <name>mapred.job.tracker</name>//你的JobTracker的配置,机器名加端口
       <value>hdfs://10.2.224.46:54311/</value>
    </property>
    <property>
       <name>dfs.replication</name>//数据需要备份的数量,默认是三
       <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>//Hadoop的默认临时路径,这个最好配置,如果在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了,就删除此文件中的tmp目录即可。不过如果删除了NameNode机器的此目录,那么就需要重新执行NameNode格式化的命令。
        <value>/home/wenchu/hadoop/tmp/</value>
    </property>
    <property>
       <name>mapred.child.java.opts</name>//java虚拟机的一些参数可以参照配置
       <value>-Xmx512m</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.block.size</name>//block的大小,单位字节,后面会提到用处,必须是512的倍数,因为采用crc作文件完整性校验,默认配置512是checksum的最小单元。
      <value>5120000</value>
      <description>The default block size for new files.</description>
    </property>
    </configuration>

    hadoop-env.sh文件只需要修改一个参数:

    # The java implementation to use.  Required.
     export JAVA_HOME=/usr/ali/jdk1.5.0_10 

    配置你的Java路径,记住一定要1.5版本以上,免得莫名其妙出现问题。

    Masters中配置Masters的IP或者机器名,如果是机器名那么需要在/etc/hosts中有所设置。Slaves中配置的是Slaves的IP或者机器名,同样如果是机器名需要在/etc/hosts中有所设置。范例如下,我这里配置的都是IP:

    Masters:
     10.2.224.46
    
      Slaves:
     10.2.226.40
     10.2.226.39
     10.2.226.38
     10.2.226.37
     10.2.226.41
     10.2.224.36
  4. 建立Master到每一台Slave的SSH受信证书。由于Master将会通过SSH启动所有Slave的Hadoop,所以需要建立单向或者双向证书保证命令执行时不需要再输入密码。在Master和所有的Slave机器上执行:ssh-keygen -t rsa。执行此命令的时候,看到提示只需要回车。然后就会在/root/.ssh/下面产生id_rsa.pub的证书文件,通过scp将Master机器上的这个文件拷贝到Slave上(记得修改名称),例如:scp root@masterIP:/root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/46_rsa.pub,然后执行cat /root/.ssh/46_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys,建立authorized_keys文 件即可,可以打开这个文件看看,也就是rsa的公钥作为key,user@IP作为value。此时可以试验一下,从master ssh到slave已经不需要密码了。由slave反向建立也是同样。为什么要反向呢?其实如果一直都是Master启动和关闭的话那么没有必要建立反 向,只是如果想在Slave也可以关闭Hadoop就需要建立反向。
  5. 将Master上的Hadoop通过scp拷贝到每一个Slave相同的目录下,根据每一个Slave的Java_HOME的不同修改其hadoop-env.sh
  6. 修改Master上/etc/profile:
    新增以下内容:(具体的内容根据你的安装路径修改,这步只是为了方便使用)

    export HADOOP_HOME=/home/wenchu/hadoop-0.17.1
     export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

    修改完毕后,执行source /etc/profile来使其生效。

  7. 在Master上执行Hadoop namenode –format,这是第一需要做的初始化,可以看作格式化吧,以后除了在上面我提到过删除了Master上的hadoop.tmp.dir目录,否则是不需要再次执行的。
  8. 然后执行Master上的start-all.sh,这个命令可以直接执行,因为在6中已经添加到了path路径,这个命令是启动hdfs和mapreduce两部分,当然你也可以分开单独启动hdfs和mapreduce,分别是bin目录下的start-dfs.shstart-mapred.sh
  9. 检查Master的logs目录,看看Namenode日志以及JobTracker日志是否正常启动。
  10. 检查Slave的logs目录看看Datanode日志以及TaskTracker日志是否正常。
  11. 如果需要关闭,那么就直接执行stop-all.sh即可。

以上步骤就可以启动Hadoop的分布式环境,然后在Master的机器进入Master的安装目录,执行hadoop jar hadoop-0.17.1-examples.jar wordcount输入路径和输出路径,就可以看到字数统计的效果了。此处的输入路径和输出路径都指的是HDFS中的路径,因此你可以首先通过拷贝本地文件系统中的目录到HDFS中的方式来建立HDFS中的输入路径:

hadoop dfs -copyFromLocal /home/wenchu/test-in test-in。其中/home/wenchu/test-in是本地路径,test-in是将会建立在HDFS中的路径,执行完毕以后可以通过hadoop dfs –ls看到test-in目录已经存在,同时可以通过hadoop dfs –ls test-in查看里面的内容。输出路径要求是在HDFS中不存在的,当执行完那个demo以后,就可以通过hadoop dfs –ls 输出路径看到其中的内容,具体文件的内容可以通过hadoop dfs –cat文件名称来查看。

经验总结和注意事项(这部分是我在使用过程中花了一些时间走的弯路):

  1. Master和Slave上的几个conf配置文件不需要全部同步,如果确定都是通过Master去启动和关闭,那么Slave机器上的配置不需要去维护。但如果希望在任意一台机器都可以启动和关闭Hadoop,那么就需要全部保持一致了。
  2. Master和Slave机器上的/etc/hosts中必须把集群中机器都配置上去,就算在各个配置文件中 使用的是IP。这个吃过不少苦头,原来以为如果配成IP就不需要去配置Host,结果发现在执行Reduce的时候总是卡住,在拷贝的时候就无法继续下 去,不断重试。另外如果集群中如果有两台机器的机器名如果重复也会出现问题。
  3. 如果在新增了节点或者删除节点的时候出现了问题,首先就去删除Slave的hadoop.tmp.dir,然后重新启动试试看,如果还是不行那就干脆把Master的hadoop.tmp.dir删除(意味着dfs上的数据也会丢失),如果删除了Master的hadoop.tmp.dir,那么就需要重新namenode –format
  4. Map任务个数以及Reduce任务个数配置。前面分布式文件系统设计提到一个文件被放入到分布式文件系统中,会被分割成多个block放置到每一个的DataNode上,默认dfs.block.size应该是64M,也就是说如果你放置到HDFS上的数据小于64,那么将只有一个Block,此时会被放置到某一个DataNode中,这个可以通过使用命令:hadoop dfsadmin –report就可以看到各个节点存储的情况。也可以直接去某一个DataNode查看目录:hadoop.tmp.dir/dfs/data/current就 可以看到那些block了。Block的数量将会直接影响到Map的个数。当然可以通过配置来设定Map和Reduce的任务个数。Map的个数通常默认 和HDFS需要处理的blocks相同。也可以通过配置Map的数量或者配置minimum split size来设定,实际的个数为:max(min(block_size,data/#maps),min_split_size)。Reduce可以通过这个公式计算:0.95*num_nodes*mapred.tasktracker.tasks.maximum

总的来说出了问题或者启动的时候最好去看看日志,这样心里有底。

Hadoop中的命令(Command)总结

这部分内容其实可以通过命令的Help以及介绍了解,我主要侧重于介绍一下我用的比较多的几个命令。Hadoop dfs 这个命令后面加参数就是对于HDFS的操作,和Linux操作系统的命令很类似,例如:

  • Hadoop dfs –ls就是查看/usr/root目录下的内容,默认如果不填路径这就是当前用户路径;
  • Hadoop dfs –rmr xxx就是删除目录,还有很多命令看看就很容易上手;
  • Hadoop dfsadmin –report这个命令可以全局的查看DataNode的情况;
  • Hadoop job后面增加参数是对于当前运行的Job的操作,例如list,kill等;
  • Hadoop balancer就是前面提到的均衡磁盘负载的命令。

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