玩转Hadoop的几个小技巧

Hadoop添加节点的方法

自己实际添加节点过程：

1. 先在slave上配置好环境，包括ssh，jdk，相关config，lib，bin等的拷贝；

2. 将新的datanode的host加到集群namenode及其他datanode中去；

3. 将新的datanode的ip加到master的conf/slaves中；

4. 重启cluster,在cluster中看到新的datanode节点；

5. 运行bin/start-balancer.sh，这个会很耗时间

备注：

1. 如果不balance，那么cluster会把新的数据都存放在新的node上，这样会降低mr的工作效率；

2. 也可调用bin/start-balancer.sh 命令执行，也可加参数 -threshold 5

threshold 是平衡阈值，默认是10%，值越低各节点越平衡，但消耗时间也更长。

3. balancer也可以在有mr job的cluster上运行，默认dfs.balance.bandwidthPerSec很低，为1M/s。在没有mr job时，可以提高该设置加快负载均衡时间。

其他备注：

1. 必须确保slave的firewall已关闭;

2. 确保新的slave的ip已经添加到master及其他slaves的/etc/hosts中，反之也要将master及其他slave的ip添加到新的slave的/etc/hosts中

mapper及reducer个数

url地址： http://wiki.apache.org/hadoop/HowManyMapsAndReduces
较好的建议：

The right number of reduces seems to be 0.95 or 1.75 multiplied by (<no. of nodes> * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum).increasing the number of reduces increases the framework overhead, but increases load balancing and lowers the cost of failures.

<property>

<name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name>

<value>2</value>

<description>The maximum number of reduce tasks that will be run

simultaneously by a task tracker.

</description>

</property>
单个node新加硬盘

1.修改需要新加硬盘的node的dfs.data.dir，用逗号分隔新、旧文件目录

2.重启dfs

同步hadoop 代码

hadoop-env.sh

# host:path where hadoop code should be rsync'd from. Unset by default.

# export HADOOP_MASTER=master:/home/$USER/src/hadoop

用命令合并HDFS小文件

hadoop fs -getmerge <src> <dest>

重启reduce job方法

Introduced recovery of jobs when JobTracker restarts. This facility is off by default.

Introduced config parameters "mapred.jobtracker.restart.recover", "mapred.jobtracker.job.history.block.size", and "mapred.jobtracker.job.history.buffer.size".

还未验证过。

HDFS退服节点的方法

目前版本的dfsadmin的帮助信息是没写清楚的，已经file了一个bug了，正确的方法如下：

1. 将 dfs.hosts 置为当前的 slaves，文件名用完整路径，注意，列表中的节点主机名要用大名，即 uname -n 可以得到的那个。

2. 将 slaves 中要被退服的节点的全名列表放在另一个文件里，如 slaves.ex，使用 dfs.host.exclude 参数指向这个文件的完整路径

3. 运行命令 bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes

4. web界面或 bin/hadoop dfsadmin -report 可以看到退服节点的状态是 Decomission in progress，直到需要复制的数据复制完成为止

5. 完成之后，从 slaves 里（指 dfs.hosts 指向的文件）去掉已经退服的节点

附带说一下 -refreshNodes 命令的另外三种用途：

2. 添加允许的节点到列表中（添加主机名到 dfs.hosts 里来）

3. 直接去掉节点，不做数据副本备份（在 dfs.hosts 里去掉主机名）

4. 退服的逆操作——停止 exclude 里面和 dfs.hosts 里面都有的，正在进行 decomission 的节点的退服，也就是把 Decomission in progress 的节点重新变为 Normal （在 web 界面叫 in service)

distribute cache使用

类似一个全局变量，但是由于这个变量较大，所以不能设置在config文件中，转而使用distribute cache

具体使用方法：(详见《the definitive guide》,P240)

1. 在命令行调用时：调用-files，引入需要查询的文件(可以是local file, HDFS file(使用hdfs://xxx?)), 或者 -archives (JAR,ZIP, tar等)

% hadoop jar job.jar MaxTemperatureByStationNameUsingDistributedCacheFile \

-files input/ncdc/metadata/stations-fixed-width.txt input/ncdc/all output

2. 程序中调用：

public void configure(JobConf conf) {

metadata = new NcdcStationMetadata();

try {

metadata.initialize(new File("stations-fixed-width.txt"));

} catch (IOException e) {

throw new RuntimeException(e);

}

}

另外一种间接的使用方法：在hadoop-0.19.0中好像没有

调用addCacheFile()或者addCacheArchive()添加文件，

使用getLocalCacheFiles() 或 getLocalCacheArchives() 获得文件

hadoop的job显示web

There are web-based interfaces to both the JobTracker (MapReduce master) and NameNode (HDFS master) which display status pages about the state of the entire system. By default, these are located at [WWW] http://job.tracker.addr:50030/and
[WWW] http://name.node.addr:50070/ .

hadoop监控

OnlyXP(52388483) 131702

用nagios作告警，ganglia作监控图表即可