一次hadoop集群机器加内存的运维过程

由于前期的集群规划问题，导致当前Hadoop集群中的硬件并没有完全利用起来。当前机器的内存CPU比例为2G：1core，但一般的MapReduce任务（数据量处理比较大，逻辑较复杂）的MR两端都需要将近4G的内存，于是原有的瓶颈就在于内存不够大，周末就和运维部门一起执行当前集群的机器加内存操作（我在这边主要是打酱油＋学习，运维方面经验欠缺）。

 

此次加内存是针对当前所有的DataNode节点，与NameNode无关，在操作之前需要整理所有的DataNode节点。 

 

DataNode节点加内存不能影响当前线上任务的正常执行，因此需要串行地执行加内存操作（本意是这样，但是还是影响了大部分的任务运行，只能保证HDFS上的文件能够在此期间被访问到）。

 

针对每个节点操作的具体步骤为：

 

1. 停止DataNode节点上的DataNode和NodeManager服务；
2. 将节点停机；
3. 通知机房人员加内存条，系统需要预留8G；
4. 机房人员添加内存成功后，将通知我们启动DataNode节点；
5. 重启完成后，检查服务器内存是否添加成功(free命令)，并确认硬盘挂载信息是否正常(df -u, 如果没有正确挂载上，手动执行/etc/rc.local中的mount命令)；
6. 检查hadoop各个分目录的权限以及文件夹是否正确，一切正常之后，修改hadoop内存配置文件(yarn-site.xml中的yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数)。
7. 启动相关的hadoop服务: nodemanager和DataNode服务；

 

在重置完成后，检查一下防火墙，以避免某些服务无法访问。 

 

当然前面都是一切操作顺利时的状况，在这些操作完成之前，我们需要考虑最坏的情况，如果安装内存条失败了怎么办？需要进行回滚操作，重启机器，如果不能重启，可能需要重装系统，DataNode中的数据可能会丢失。如果其中有2台机器发生这种情况，那么立即停止后续的升级操作（HDFS默认的replication为3）。

 

如果没有在预计的时间内恢复集群，需要通知所有相关人员原因以及折中的方案，并尽快执行恢复操作。

 

在换内存停机器的时候，不能进行跑MR任务，因为可能会发生block读取失败的信息：

Error: org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: 
Could not obtain block: BP-714842383-192.168.7.11-1393991369860:blk_1098537659_1099556437863 file=xxx 
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.chooseDataNode(DFSInputStream.java:838) 
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.blockSeekTo(DFSInputStream.java:526) 
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.readWithStrategy(DFSInputStream.java:749) 
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.read(DFSInputStream.java:793) 
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.read(DFSInputStream.java:601) 
at java.io.DataInputStream.readInt(DataInputStream.java:387) 
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$TrackedRecordReader.moveToNext(MapTask.java:197) 
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$TrackedRecordReader.next(MapTask.java:183) 
at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:52) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:429) 
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341) 
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162) 
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) 
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) 
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491) 
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)

  

这次还好是在周末进行操作的，影响稍微小一点，但是线上跑的任务基本都失败了，hadoop的失败任务节点判断估计也都失败了，因为所有的DataNode都进行了一次升级。总结一下，如果是工作日做这项操作，可以将整个流程拉的稍微长一点，每天加一台机器的内存，这样集群少一台机器对线上任务的影响降低地太小，任务不会失败过多。