本章部署一个hadoop 集群
由于2.5.x 已经出来有好几个月了,网上配置类似架构的文章也有很多,所以在这里重点描述一下namenode 和 secondary namenode不再同一台机器上的配置方法,以及namenode 宕机后 meta数据的恢复方法,并且描述一下几个主要配置文件中配置项的意义。
集群大概框架为
1个namenode 一个 secondary namenode 两个datanode。
其中 secondary namenode 和 datanode 理论上来说是可以无限扩展的。
安装jdk、ssh免密码登陆,下载hadoop神马的就不啰嗦了,主要来记录下几个主要配置文件的配置项
文件一 core-site.xml
io.file.buffer.size :hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小。不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟。这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65536byte)
hadoop.tmp.dir: hadoop文件系统依赖的基本配置,很多配置路径都依赖它,它的默认位置在/tmp/{$user}下面,建议修改默认路径,因为linux启动 会将temp目录下文件删除。
文件二:hdfs-site.xml
dfs.namenode.name.dir:Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently.
dfs.datanode.data.dir:Comma separated list of paths on the local filesystem of a DataNode where it should store its blocks.
dfs.replicatio:副本数量,建议配置和slaves数目相同
dfs.webhdfs.enabled:dfs 的web页面功能是否启用,建议启动
dfs.namenode.secondary.http-address:secondary namenode 的地址,在此着重说下这个配置。
大部分人包括我 仅仅认为 snn是 nn 的一个热备份,其实它真正的用途,是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份,并减少namenode重启的时间。hadoop的默认配置中让 snn进程默认运行在了 namenode 的那台机器上,但是这样的话,如果这台机器出错,宕机,对恢复HDFS文件系统是很大的灾难,更好的方式是:将snn的进程配置在另外一台机器 上运行。在hadoop中,namenode负责对HDFS的metadata的持久化存储,并且处理来自客户端的对HDFS的各种操作的交互反馈。为了保 证交互速度,HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的,并且会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储。为 了保证这个持久化过程不会成为HDFS操作的瓶颈,hadoop采取的方式是:没有对任何一次的当前文件系统的snapshot进行持久化,对HDFS最 近一段时间的操作list会被保存到namenode中的一个叫Editlog的文件中去。当重启namenode时,除了 load fsImage意外,还会对这个EditLog文件中 记录的HDFS操作进行replay,以恢复HDFS重启之前的最终状态。
而SecondaryNameNode,会周期性的将EditLog中记录的对HDFS的操作合并到一个checkpoint中,然后清空 EditLog。所以namenode的重启就会Load最新的一个checkpoint,并replay EditLog中 记录的hdfs操作,由于EditLog中记录的是从 上一次checkpoint以后到现在的操作列表,所以就会比较小。如果没有snn的这个周期性的合并过程,那么当每次重启namenode的时候,就会 花费很长的时间。而这样周期性的合并就能减少重启的时间。同时也能保证HDFS系统的完整性。
关于如何分离 namenode 和secondary namenode 下面这篇文章说的很详细了
http://blog.csdn.net/xiaojiafei/article/details/10162919
关于如何恢复 在这里也不再啰嗦,感兴趣的朋友可以自己去搜一下。
关于checkpoin频率等优化问题我们后面再慢慢研究。
文件三:.mapred-site.xml
mapreduce.framework.name:新框架支持第三方 MapReduce 开发框架以支持如 SmartTalk/DGSG 等非 Yarn 架构,注意通常情况下这个配置的值都设置为 Yarn,如果没有配置这项,那么提交的 Yarn job 只会运行在 locale 模式,而不是分布式模式。
mapreduce.jobtracker.http.address:job tracker 监听端口
mapreduce.jobhistory.*:hadoop历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器。
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
这篇文章很详细的介绍了历史服务器的原理以及配置:http://www.aboutyun.com/thread-8150-1-1.html
文件四:yarn-site.xml
mapreduce_shuffle : http://langyu.iteye.com/blog/992916
yarn.resourcemanager.address:namenode 与 resourcemanager通讯接口
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address:新框架中 NodeManager 需要向 RM 报告任务运行状态供 Resouce 跟踪,因此 NodeManager 节点主机需要知道 RM 主机的 tracker 接口地址
yarn.resourcemanager.admin.address:管理命令通过ResourceManager 主机访问host:port
yarn.resourcemanager.webapp.address:管理页面地址
主要配置就是这些了。后续会就事论事,遇到哪个配置不明白或者需要重点说明的 我会都记录下来跟大家一起分享。
由于2.5.x 已经出来有好几个月了,网上配置类似架构的文章也有很多,所以在这里重点描述一下namenode 和 secondary namenode不再同一台机器上的配置方法,以及namenode 宕机后 meta数据的恢复方法,并且描述一下几个主要配置文件中配置项的意义。
集群大概框架为
1个namenode 一个 secondary namenode 两个datanode。
其中 secondary namenode 和 datanode 理论上来说是可以无限扩展的。
安装jdk、ssh免密码登陆,下载hadoop神马的就不啰嗦了,主要来记录下几个主要配置文件的配置项
文件一 core-site.xml
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://cloud001:9000</value> <description>NameNode URI<description/> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>4069</value> <description>Size of read/write buffer used in SequenceFiles.<description/> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/snwz/hadoop/config/temp</value> <description><description/> </property> </configuration>
io.file.buffer.size :hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小。不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟。这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65536byte)
hadoop.tmp.dir: hadoop文件系统依赖的基本配置,很多配置路径都依赖它,它的默认位置在/tmp/{$user}下面,建议修改默认路径,因为linux启动 会将temp目录下文件删除。
文件二:hdfs-site.xml
<configuration> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>cloud001:9001</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/snwz/hadoop/config/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/snwz/hadoop/config/data</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> </configuration>
dfs.namenode.name.dir:Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently.
dfs.datanode.data.dir:Comma separated list of paths on the local filesystem of a DataNode where it should store its blocks.
dfs.replicatio:副本数量,建议配置和slaves数目相同
dfs.webhdfs.enabled:dfs 的web页面功能是否启用,建议启动
dfs.namenode.secondary.http-address:secondary namenode 的地址,在此着重说下这个配置。
大部分人包括我 仅仅认为 snn是 nn 的一个热备份,其实它真正的用途,是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份,并减少namenode重启的时间。hadoop的默认配置中让 snn进程默认运行在了 namenode 的那台机器上,但是这样的话,如果这台机器出错,宕机,对恢复HDFS文件系统是很大的灾难,更好的方式是:将snn的进程配置在另外一台机器 上运行。在hadoop中,namenode负责对HDFS的metadata的持久化存储,并且处理来自客户端的对HDFS的各种操作的交互反馈。为了保 证交互速度,HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的,并且会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储。为 了保证这个持久化过程不会成为HDFS操作的瓶颈,hadoop采取的方式是:没有对任何一次的当前文件系统的snapshot进行持久化,对HDFS最 近一段时间的操作list会被保存到namenode中的一个叫Editlog的文件中去。当重启namenode时,除了 load fsImage意外,还会对这个EditLog文件中 记录的HDFS操作进行replay,以恢复HDFS重启之前的最终状态。
而SecondaryNameNode,会周期性的将EditLog中记录的对HDFS的操作合并到一个checkpoint中,然后清空 EditLog。所以namenode的重启就会Load最新的一个checkpoint,并replay EditLog中 记录的hdfs操作,由于EditLog中记录的是从 上一次checkpoint以后到现在的操作列表,所以就会比较小。如果没有snn的这个周期性的合并过程,那么当每次重启namenode的时候,就会 花费很长的时间。而这样周期性的合并就能减少重启的时间。同时也能保证HDFS系统的完整性。
关于如何分离 namenode 和secondary namenode 下面这篇文章说的很详细了
http://blog.csdn.net/xiaojiafei/article/details/10162919
关于如何恢复 在这里也不再啰嗦,感兴趣的朋友可以自己去搜一下。
关于checkpoin频率等优化问题我们后面再慢慢研究。
文件三:.mapred-site.xml
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name> <value>cloud001:50030</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>cloud001:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>cloud001:19888</value> </property> </configuration>
mapreduce.framework.name:新框架支持第三方 MapReduce 开发框架以支持如 SmartTalk/DGSG 等非 Yarn 架构,注意通常情况下这个配置的值都设置为 Yarn,如果没有配置这项,那么提交的 Yarn job 只会运行在 locale 模式,而不是分布式模式。
mapreduce.jobtracker.http.address:job tracker 监听端口
mapreduce.jobhistory.*:hadoop历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器。
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
这篇文章很详细的介绍了历史服务器的原理以及配置:http://www.aboutyun.com/thread-8150-1-1.html
文件四:yarn-site.xml
<configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>nameNode:8032</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>nameNode:8030</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>nameNode:8031</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>nameNode:8033</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>nameNode:8088</value> </property> </configuration>
mapreduce_shuffle : http://langyu.iteye.com/blog/992916
yarn.resourcemanager.address:namenode 与 resourcemanager通讯接口
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address:新框架中 NodeManager 需要向 RM 报告任务运行状态供 Resouce 跟踪,因此 NodeManager 节点主机需要知道 RM 主机的 tracker 接口地址
yarn.resourcemanager.admin.address:管理命令通过ResourceManager 主机访问host:port
yarn.resourcemanager.webapp.address:管理页面地址
主要配置就是这些了。后续会就事论事,遇到哪个配置不明白或者需要重点说明的 我会都记录下来跟大家一起分享。
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