Hadoop---10、生产调优手册

1、HDFS—核心参数

1.1 NameNode 内存生产配置

1、NameNode内存计算
每个文件块大概占用150byte，一台服务器128G内存为例，能储存多少文件块呢？
12810241024*1024/150Byte ≈ 9.1 亿
G M KB Byte
2、Hadoop2.x系列，配置 NameNode 内存
NameNode 内存默认 2000m，如果服务器内存 4G，NameNode 内存可以配置 3g。在hadoop-env.sh 文件中配置如下。

HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m

3、Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存
（1）hadoop-env.sh 中描述 Hadoop 的内存是动态分配的

# The maximum amount of heap to use (Java -Xmx). If no unit
# is provided, it will be converted to MB. Daemons will
# prefer any Xmx setting in their respective _OPT variable.
# There is no default; the JVM will autoscale based upon machine
# memory size.
# export HADOOP_HEAPSIZE_MAX=
# The minimum amount of heap to use (Java -Xms). If no unit
# is provided, it will be converted to MB. Daemons will
# prefer any Xms setting in their respective _OPT variable.
# There is no default; the JVM will autoscale based upon machine
# memory size.
# export HADOOP_HEAPSIZE_MIN=
HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx102400m

（2）查看NameNode占用内存
提示：要先启动（查看NameNode的进程号）jps
在这里插入图片描述

 jmap -heap 2611

在这里插入图片描述
（3）查看DataNode占用内存

注意：查看发现 hadoop102 上的 NameNode 和 DataNode 占用内存都是自动分配的，且相等。不是很合理。

合理分配：
NameNode最小值是1G，每增加1000000个block，增加1G内存。
一个DataNode上额副本总数低于4000000，调为4G，超过4000000，每增加1000000，增加1G。

具体修改：hadoop-env.sh

export HDFS_NAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=INFO,RFAS -
Xmx1024m"
export HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS
-Xmx1024m"

1.2 NameNode 心跳并发装置

在这里插入图片描述
1、hdfs-site.xml

The number of Namenode RPC server threads that listen to requests 
from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not 
configured then Namenode RPC server threads listen to requests 
from all nodes.
NameNode 有一个工作线程池，用来处理不同 DataNode 的并发心跳以及客户端并发
的元数据操作。
对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大该参数。默认值是 10。
<property>
 <name>dfs.namenode.handler.count</name>
 <value>21</value>
</property

企业经验：dfs.namenode.handler.count=20 × 𝑙𝑜𝑔𝑒
𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑆𝑖𝑧𝑒，比如集群规模（DataNode 台
数）为 3 台时，此参数设置为 21。

1.3 开启回收站配置

开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、备份等作用。

1、回收站机制
在这里插入图片描述
2、开启回收站功能参数说明
（1）默认值 fs.trash.interval = 0，0 表示禁用回收站；其他值表示设置文件的存活时间。
（2）默认值 fs.trash.checkpoint.interval = 0，检查回收站的间隔时间。如果该值为 0，则该
值设置和 fs.trash.interval 的参数值相等。
（3）要求 fs.trash.checkpoint.interval <= fs.trash.interval。

3、启用回收站
修改 core-site.xml，配置垃圾回收时间为 1 分钟。

<property>
 <name>fs.trash.interval</name>
 <value>1</value>
</property>

4、查看回收站
回收站目录在 HDFS 集群中的路径：/user/atguigu/.Trash/….
5、注意：通过网页直接删除的文件也不会走回收站
6、通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用moveToTrash()才进入回收站。

Trash trash = New Trash(conf);
trash.moveToTrash(path);

7、只有在命令行利用 hadoop fs -rm 命令删除的文件才会走回收站。
8、恢复回收站数据（利用hadoop fs -mv）

2、HDFS—多目录

2.1 NameNode 多目录配置

1、NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性。
在这里插入图片描述
2、具体配置如下：
1、在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容

 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file://${hadoop.tmp.
dir}/dfs/name2</value>
</property>

注意：因为每台服务器节点的磁盘情况不一样，所以这个配置配完之后，可以选择不分发。
2、停止集群，删除三台节点的 data 和 logs 中所有数据。
3、格式化集群并启动。

2.2 DataNode多目录配置

1、DataNode 可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样（数据不是副本）
在这里插入图片描述
2、具体配置如下：
在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容

<property>
 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
 
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file://${hadoop.tmp.
dir}/dfs/data2</value>
</property>

2.3 集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境，由于硬盘空间不足，往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时，可以执行磁盘数据均衡命令。（Hadoop3.x 新特性）
在这里插入图片描述
1、生产均衡计划（一个磁盘，不会生成计划）

hdfs diskbalancer -plan hadoop103

2、执行均衡计划

hdfs diskbalancer -execute hadoop103.plan.json

3、查看当前均衡任务的执行情况

hdfs diskbalancer -query hadoop103

4、取消均衡任务

hdfs diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json

3、HDFS—集群扩容及缩容

3.1 添加白名单

白名单：表示在白名单的主机IP地址可以用来储存数据。
在这里插入图片描述
配置白名单步骤如下：
1、在 NameNode 节点的/opt/module/hadoop3.1.3/etc/hadoop 目录下分别创建whitelist 和blacklist 文件。
（1）创建白名单

vim whitelist

在 whitelist 中添加如下主机名称，假如集群正常工作的节点为 102 103。
在这里插入图片描述
（2）创建黑名单

 touch blacklist

保持空就行

2、在 hdfs-site.xml 配置文件中增加 dfs.hosts 配置参数

<!-- 白名单 -->
<property>
 <name>dfs.hosts</name>
 <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/whitelist</value>
</property>
<!-- 黑名单 -->
<property>
 <name>dfs.hosts.exclude</name>
 <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist</value>
</property>

3、分发配置文件whitelist，hdfs-site.xml
4、第一次添加白名单必须重启集群，不是第一次，只需要刷新NameNode节点即可。
5、在 web 浏览器上查看 DN，http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-datanode

3.2 服役新服务器

1、随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。
2、环境准备
（1）在 hadoop100 主机上再克隆一台 hadoop105 主机
（2）修改 IP 地址和主机名称
（3）拷贝 hadoop102 的/opt/module 目录和/etc/profile.d/my_env.sh 到 hadoop105
（4）删除 hadoop105 上 Hadoop 的历史数据，data 和 log 数据
（5）配置 hadoop102 和 hadoop103 到 hadoop105 的 ssh 无密登录

3、服役新节点的具体步骤
（1）直接启动 DataNode，即可关联到集群

 hdfs --daemon start datanode
 yarn --daemon start nodemanager

4、在白名单中增加新服役的服务器
（1）在白名单 whitelist 中增加 hadoop104、hadoop105，并重启集群
（2）分发白名单whitelist
（3）刷新NameNode

hdfs dfsadmin -refreshNodes

5、在 hadoop105 上上传文件

3.3 黑名单退役服务器

黑名单：表示在黑名单的主机 IP 地址不可以用来存储数据。
1、编辑/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop 目录下的 blacklist 文件。添加如下主机名称（要退役的节点）
注意：如果白名单中没有配置，需要在 hdfs-site.xml 配置文件中增加 dfs.hosts 配置参数

<!-- 黑名单 -->
<property>
 <name>dfs.hosts.exclude</name>
 <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist</value>
</property>

2、分发配置文件 blacklist，hdfs-site.xml
3、第一次添加黑名单必须重启集群，不是第一次，只需要刷新 NameNode 节点即可。

 hdfs dfsadmin -refreshNodes

4、检查 Web 浏览器，退役节点的状态为 decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点。
5、等待退役节点状态为 decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是 3，服役的节点小于等于 3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役。
6、如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡。

4、HDFS—存储优化

注：演示纠删码和异构存储需要一共 5 台虚拟机。尽量拿另外一套集群。提前准备 5 台服务器的集群。

4.1 纠删码

4.1.1 纠删原理

HDFS 默认情况下，一个文件有 3 个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了 2 倍的冗余开销。Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约 50％左右的存储空间。
在这里插入图片描述
1、纠删码操作相关的命令

Usage: bin/hdfs ec [COMMAND]
 [-listPolicies]
 [-addPolicies -policyFile <file>]
 [-getPolicy -path <path>]
 [-removePolicy -policy <policy>]
 [-setPolicy -path <path> [-policy <policy>] [-replicate]]
 [-unsetPolicy -path <path>]
 [-listCodecs]
 [-enablePolicy -policy <policy>]
 [-disablePolicy -policy <policy>]
 [-help <command-name>].

2、查看当前支持的纠删码策略

Erasure Coding Policies:
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-10-4-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, 
numDataUnits=10, numParityUnits=4]], CellSize=1048576, Id=5], 
State=DISABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-3-2-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, 
numDataUnits=3, numParityUnits=2]], CellSize=1048576, Id=2], 
State=DISABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, 
numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=1], 
State=ENABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-LEGACY-6-3-1024k, 
Schema=[ECSchema=[Codec=rs-legacy, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], 
CellSize=1048576, Id=3], State=DISABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=XOR-2-1-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=xor, 
numDataUnits=2, numParityUnits=1]], CellSize=1048576, Id=4], 
State=DISABLED

3、纠删码策略解释
RS-3-2-1024k：使用 RS 编码，每 3 个数据单元，生成 2 个校验单元，共 5 个单元，也就是说：这 5 个单元中，只要有任意的 3 个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要
总数=3），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=10241024=1048576。

RS-10-4-1024k：使用 RS 编码，每 10 个数据单元（cell），生成 4 个校验单元，共 14个单元，也就是说：这 14 个单元中，只要有任意的 10 个单元存在（不管是数据单元还是校
验单元，只要总数=10），就可以得到原始数据。每个单元的大小是 1024k=10241024=1048576。

RS-6-3-1024k：使用 RS 编码，每 6 个数据单元，生成 3 个校验单元，共 9 个单元，也就是说：这 9 个单元中，只要有任意的 6 个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要
总数=6），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。

RS-LEGACY-6-3-1024k：策略和上面的 RS-6-3-1024k 一样，只是编码的算法用的是 rslegacy。

XOR-2-1-1024k：使用 XOR 编码（速度比 RS 编码快），每 2 个数据单元，生成 1 个校验单元，共 3 个单元，也就是说：这 3 个单元中，只要有任意的 2 个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数= 2），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。

4.1.2 纠删码案例实操

在这里插入图片描述
纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下储存的文件，都会执行此策略。默认只开启对RS-6-3-1024k 策略的支持，如要使用别的策略需要提前启用。

1、需求：将/input 目录设置为 RS-3-2-1024k 策略
2、具体步骤
（1）开启对 RS-3-2-1024k 策略的支持

hdfs ec -enablePolicy -policy RS-3-2-1024k

（2）在 HDFS 创建目录，并设置 RS-3-2-1024k 策略

hdfs ec -setPolicy -path /input -policy RS-3-2-1024k

（3）上传文件，并查看文件编码后的存储情况

 hdfs dfs -put web.log /input

注：你所上传的文件需要大于 2M 才能看出效果。（低于 2M，只有一个数据单元和两个校验单元）

4.2 异构存储（冷热数据分离）

异构存储主要解决不同的数据储存在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。
1、关于储存类型
RAM_DISK：（内存镜像文件系统）
SSD：（固态硬盘）
DISK：（普通磁盘，在HDFS中，如果没有主动声明数据目录储存类型默认都是DISK）
ARCHIVE：（没有特指哪种存储介质，主要的指的是计算能力比较弱而存储密度比较高的存储介质，用来解决数据量的
容量扩增的问题，一般用于归档）
2、关于储存策略
在这里插入图片描述

5、HDFS—故障排除

5.1 NameNode故障处理

1、NameNode 进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复 NameNode。
2、故障模拟
（1）kill -9 NameNode进程
（2）删除NameNode储存的数据（/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name）
3、问题解决
（1）拷贝 SecondaryNameNode 中数据到原 NameNode 存储数据目录
（2）重新启动 NameNode

5.2 集群安全模式和磁盘修复

1、安全模式：文件系统之接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求
2、进入安全模式场景
（1）NameNode在加载镜像文件和编辑日志期间处于安全模式；
（2）NameNode在接受DataNode注册时，处于安全模式
在这里插入图片描述
3、退出安全模式
dfs.namenode.safemode.min.datanodes:最小可用 datanode 数量，默认 0
dfs.namenode.safemode.threshold-pct:副本数达到最小要求的 block 占系统总 block 数的
百分比，默认 0.999f。（只允许丢一个块）
dfs.namenode.safemode.extension:稳定时间，默认值 30000 毫秒，即 30 秒

4、基本语法
集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成之后，自动退出安全模式。
（1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get （功能描述：查看安全模式状态）
（2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （功能描述：进入安全模式状态）
（3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave（功能描述：离开安全模式状态）
（4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait （功能描述：等待安全模式状态）