Hadoop 2.0中作业日志收集原理以及配置方法

Hadoop 2.0提供了跟1.0类似的作业日志收集组件，从一定程度上可认为直接重用了1.0的代码模块，考虑到YARN已经变为通用资源管理平台，因此，提供一个通用的日志收集模块势在必行，由于目前通用日志收集模块正在开发中（可参考“YARN-321”），本文仅介绍MRv2（MapReduce On YARN）自带的日志收集模块，包括工作原理以及配置方法。

在Hadoop 2.0中，每个作业日志包含两部分，作业运行日志和任务运行日志，作业运行由MRAppMaster（MapReduce作业的ApplicationMaster）产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息，与Hadoop 1.0中的JobHistory日志是基本一致。MapReduce作业的ApplicationMaster也运行在Container中，且是编号为000001的Container，比如container_1385051297072_0001_01_000001，它自身可认为是一个特殊的task，因此，也有自己的运行日志，该日志与Map Task和Reduce Task类似，但并不是前面介绍的“作业运行日志”。

ApplicationMaster产生的作业运行日志举例如下，日志采用apache avro（作为日志存储格式是Hadoop 2.0唯一使用到Avro的地方）工具，以json的格式保存：

{“type”:”JOB_SUBMITTED”,”event”:{“org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobSubmitted”:

{“jobid”:”job_1385051297072_0002″,”jobName”:”QuasiMonteCarlo”,”userName”:”yarn”, “submitTime”:1385393834983,”jobConfPath”:

“hdfs://hadoop-test/tmp/hadoop-yarn/staging/yarn/.staging/job_1385051297072_0002/job.xml”,”acls”:

{},”jobQueueName”:”default”,”workflowId”:”",”workflowName”:”",”workflowNodeName”:”",

“workflowAdjacencies”:”",”workflowTags”:”"}}}

{“type”:”JOB_INITED”,”event”:{“org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobInited”:

{“jobid”:”job_1385051297072_0002″,”launchTime”:1385393974505,”totalMaps”:8,

“totalReduces”:1,”jobStatus”:”INITED”,”uberized”:false}}}

{“type”:”JOB_INFO_CHANGED”,”event”:{“org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobInfoChange”:

{“jobid”:”job_1385051297072_0002″,”submitTime”:1385393834983,”launchTime”:1385393974505}}}

作业运行日志产生过程如下：

步骤1：ResourceManager启动作业的ApplicationMaster，ApplicationMaster运行过程中，将日志写到${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/yarn/.staging/job_XXXXX_XXX/下，其中参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 的默认值是/tmp/hadoop-yarn/staging，该目录下将存在3个文件，分别是以“.jhist”、“.summary”和“.xml”结尾的文件，分别表示作业运行日志、作业概要信息和作业配置属性，其中，作业概要信息只有一句话，举例如下：

jobId=job_1385051297072_0002,submitTime=1385393834983,launchTime=1385393974505,

firstMapTaskLaunchTime=1385393976706,firstReduceTaskLaunchTime=1385393982581,

finishTime=1385393985417,resourcesPerMap=1024,resourcesPerReduce=1024,

numMaps=8,numReduces=1,user=yarn,queue=default,status=SUCCEEDED,

mapSlotSeconds=47,reduceSlotSeconds=5,jobName=QuasiMonteCarlo

步骤2：所有任务运行完成后，意味着，该作业运行完成，此时ApplicationMaster将三个文件拷贝到${ mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir}/${username}目录下，拷贝后的文件名后面添加”_tmp”,其中mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir默认值是${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate

步骤3：ApplicationMaster将拷贝完成的三个文件重新命名成“.jhist”、“.summary”和“.xml”结尾的文件（去掉“_tmp”）

步骤4：周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录（通过参数mapreduce.jobhistory.done-dir配置，默认值为${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done）下，同时删除“.summary”文件（该文件中的信息，.jhist文件中都有）。

步骤5：ApplicationMaster移除

${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/yarn/.staging/job_XXXXX_XXX/目录

默认情况下，任务运行日志产只会存放在各NodeManager的本地磁盘上，你可以打开日志聚集功能，以便让任务将运行日志推送到HDFS上，以便集中管理和分析。

默认情况下，NodeManager将日志保存到yarn.nodemanager.log-dirs下，，该属性缺省值为${yarn.log.dir}/userlogs，也就是Hadoop安装目录下的logs/userlogs目录中，通常为了分摊磁盘负载，我们会为该参数设置多个路径，此外，需要注意的是，ApplicationMaster的自身的日志也存放在该路目下，因为它也运行在Container之中，是一个特殊的task。举例如下，其中，最后一个是某个作业的ApplicationMaster日志（编号是000001）。

yarn@YARN-001:/opt/yarn/yarn-client$ ls ../yarn/logs/userlogs/*

../yarn/logs/userlogs/application_1384428704524_0003:

container_1384428704524_0003_01_000004

../yarn/logs/userlogs/application_1384428704524_0008:

container_1384428704524_0008_01_000003

../yarn/logs/userlogs/application_1384428704524_0012:

container_1384428704524_0012_01_000001

将作业和任务日志存放在各个节点上不便于统一管理和分析，为此，我们可以启用日志聚集功能。打开该功能后，各个任务运行完成后，会将生成的日志推送到HDFS的一个目录下（之前的并不会立即删除，在HDFS上，每个任务产生的三个文件，即syslog、stderr和stdout将合并一个文件，并通过索引记录各自位置），配置方法可参考文章：“Hadoop YARN配置参数剖析(2)—权限与日志聚集相关参数”。

接下来，讲一下MapReduce的JobHistory Server，这是一个独立的服务，可通过web UI展示历史作业日志，之所以将其独立出来，是为了减轻ResourceManager负担。通常可以启动在一台独立的机器上，你需在mapred-site.xml中对其进行配置，并使用“sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start jobhistoryserver”命令启动它。JobHistory Server将会分析作业运行日志，并展示作业的启动时间、结束时间、各个任务的运行时间，各种Counter数据等，并产生一个指向作业和任务日志的链接。

最后，介绍一下mapred-site.xml和yarn-site.xml这两个配置文件的作用。Yarn-site.xml是YARN相关的配置文件，客户端、ResourceManager和NodeManager需要改配置文件，为了简单，可让这三类节点上的该文件是一致的。Mapred-site.xml是MapReduce特有的配置文件，在YARN中，mapreduce已经变成了一个客户端编程库，因此只有客户端和jobhistory server需要该配置文件，其他节点，比如resourceManager和NodeManager不需要，除非你们也把这些节点作为客户端提供给用户使用，另外，一定要让客户端和jobhistory server上的mapres-site.xml一致。

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作者：Dong，作者介绍：http://dongxicheng.org/about/

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