Hadoop中的集群配置和使用技巧

mumuxd 2011-08-10

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Hadoop中的集群配置和使用技巧

── 分布式计算开源框架Hadoop入门实践（二）

环境

7台普通的机器，操作系统都是Linux。内存和CPU就不说了，反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精。JDK必须是1.5以上的，这个切记。7台机器的机器名务必不同，后续会谈到机器名对于MapReduce有很大的影响。

部署考虑

正如上面我描述的，对于Hadoop的集群来说，可以分成两大类角色：Master和Slave，前者主要配置NameNode和 JobTracker的角色，负责总管分布式数据和分解任务的执行，后者配置DataNode和TaskTracker的角色，负责分布式数据存储以及任务的执行。本来我打算看看一台机器是否可以配置成Master，同时也作为Slave使用，不过发现在NameNode初始化的过程中以及 TaskTracker执行过程中机器名配置好像有冲突（NameNode和TaskTracker对于Hosts的配置有些冲突，究竟是把机器名对应 IP放在配置前面还是把Localhost对应IP放在前面有点问题，不过可能也是我自己的问题吧，这个大家可以根据实施情况给我反馈）。最后反正决定一台Master，六台Slave，后续复杂的应用开发和测试结果的比对会增加机器配置。

实施步骤

在所有的机器上都建立相同的目录，也可以就建立相同的用户，以该用户的home路径来做hadoop的安装路径。例如我在所有的机器上都建立了/home/wenchu。
下载Hadoop，先解压到Master上。这里我是下载的0.17.1的版本。此时Hadoop的安装路径就是/home/wenchu/hadoop-0.17.1。

解压后进入conf目录，主要需要修改以下文件：hadoop-env.sh，hadoop-site.xml、masters、slaves。

Hadoop的基础配置文件是hadoop-default.xml，看Hadoop的代码可以知道，默认建立一个Job的时候会建立Job的Config，Config首先读入hadoop-default.xml的配置，然后再读入hadoop-site.xml的配置（这个文件初始的时候配置为空），hadoop-site.xml中主要配置你需要覆盖的hadoop-default.xml的系统级配置，以及你需要在你的MapReduce过程中使用的自定义配置（具体的一些使用例如final等参考文档）。

以下是一个简单的hadoop-site.xml的配置：

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
   <name>fs.default.name</name>//你的namenode的配置，机器名加端口
   <value>hdfs://10.2.224.46:54310/</value>
</property>
<property>
   <name>mapred.job.tracker</name>//你的JobTracker的配置，机器名加端口
   <value>hdfs://10.2.224.46:54311/</value>
</property>
<property>
   <name>dfs.replication</name>//数据需要备份的数量，默认是三
   <value>1</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>//Hadoop的默认临时路径，这个最好配置，如果在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了，就删除此文件中的tmp目录即可。不过如果删除了NameNode机器的此目录，那么就需要重新执行NameNode格式化的命令。
    <value>/home/wenchu/hadoop/tmp/</value>
</property>
<property>
   <name>mapred.child.java.opts</name>//java虚拟机的一些参数可以参照配置
   <value>-Xmx512m</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.block.size</name>//block的大小，单位字节，后面会提到用处，必须是512的倍数，因为采用crc作文件完整性校验，默认配置512是checksum的最小单元。
  <value>5120000</value>
  <description>The default block size for new files.</description>
</property>
</configuration>

hadoop-env.sh文件只需要修改一个参数：

# The java implementation to use.  Required.
 export JAVA_HOME=/usr/ali/jdk1.5.0_10

配置你的Java路径，记住一定要1.5版本以上，免得莫名其妙出现问题。

Masters中配置Masters的IP或者机器名，如果是机器名那么需要在/etc/hosts中有所设置。Slaves中配置的是Slaves的IP或者机器名，同样如果是机器名需要在/etc/hosts中有所设置。范例如下，我这里配置的都是IP：

Masters:
 10.2.224.46

  Slaves:
 10.2.226.40
 10.2.226.39
 10.2.226.38
 10.2.226.37
 10.2.226.41
 10.2.224.36

建立Master到每一台Slave的SSH受信证书。由于Master将会通过SSH启动所有Slave的Hadoop，所以需要建立单向或者双向证书保证命令执行时不需要再输入密码。在Master和所有的Slave机器上执行：ssh-keygen -t rsa。执行此命令的时候，看到提示只需要回车。然后就会在/root/.ssh/下面产生id_rsa.pub的证书文件，通过scp将Master机器上的这个文件拷贝到Slave上（记得修改名称），例如：scp root@masterIP:/root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/46_rsa.pub，然后执行cat /root/.ssh/46_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys，建立authorized_keys文件即可，可以打开这个文件看看，也就是rsa的公钥作为key，user@IP作为value。此时可以试验一下，从master ssh到slave已经不需要密码了。由slave反向建立也是同样。为什么要反向呢？其实如果一直都是Master启动和关闭的话那么没有必要建立反向，只是如果想在Slave也可以关闭Hadoop就需要建立反向。
将Master上的Hadoop通过scp拷贝到每一个Slave相同的目录下，根据每一个Slave的Java_HOME的不同修改其hadoop-env.sh。
修改Master上/etc/profile：
新增以下内容：（具体的内容根据你的安装路径修改，这步只是为了方便使用）
```
export HADOOP_HOME=/home/wenchu/hadoop-0.17.1
 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
```
修改完毕后，执行source /etc/profile来使其生效。
在Master上执行Hadoop namenode –format，这是第一需要做的初始化，可以看作格式化吧，以后除了在上面我提到过删除了Master上的hadoop.tmp.dir目录，否则是不需要再次执行的。
然后执行Master上的start-all.sh，这个命令可以直接执行，因为在6中已经添加到了path路径，这个命令是启动hdfs和mapreduce两部分，当然你也可以分开单独启动hdfs和mapreduce，分别是bin目录下的start-dfs.sh和start-mapred.sh。
检查Master的logs目录，看看Namenode日志以及JobTracker日志是否正常启动。
检查Slave的logs目录看看Datanode日志以及TaskTracker日志是否正常。
如果需要关闭，那么就直接执行stop-all.sh即可。

以上步骤就可以启动Hadoop的分布式环境，然后在Master的机器进入Master的安装目录，执行hadoop jar hadoop-0.17.1-examples.jar wordcount输入路径和输出路径，就可以看到字数统计的效果了。此处的输入路径和输出路径都指的是HDFS中的路径，因此你可以首先通过拷贝本地文件系统中的目录到HDFS中的方式来建立HDFS中的输入路径：

hadoop dfs -copyFromLocal /home/wenchu/test-in test-in。其中/home/wenchu/test-in是本地路径，test-in是将会建立在HDFS中的路径，执行完毕以后可以通过hadoop dfs –ls看到test-in目录已经存在，同时可以通过hadoop dfs –ls test-in查看里面的内容。输出路径要求是在HDFS中不存在的，当执行完那个demo以后，就可以通过hadoop dfs –ls 输出路径看到其中的内容，具体文件的内容可以通过hadoop dfs –cat文件名称来查看。

经验总结和注意事项（这部分是我在使用过程中花了一些时间走的弯路）：

Master和Slave上的几个conf配置文件不需要全部同步，如果确定都是通过Master去启动和关闭，那么Slave机器上的配置不需要去维护。但如果希望在任意一台机器都可以启动和关闭Hadoop，那么就需要全部保持一致了。
Master和Slave机器上的/etc/hosts中必须把集群中机器都配置上去，就算在各个配置文件中使用的是IP。这个吃过不少苦头，原来以为如果配成IP就不需要去配置Host，结果发现在执行Reduce的时候总是卡住，在拷贝的时候就无法继续下去，不断重试。另外如果集群中如果有两台机器的机器名如果重复也会出现问题。
如果在新增了节点或者删除节点的时候出现了问题，首先就去删除Slave的hadoop.tmp.dir，然后重新启动试试看，如果还是不行那就干脆把Master的hadoop.tmp.dir删除（意味着dfs上的数据也会丢失），如果删除了Master的hadoop.tmp.dir，那么就需要重新namenode –format。
Map任务个数以及Reduce任务个数配置。前面分布式文件系统设计提到一个文件被放入到分布式文件系统中，会被分割成多个block放置到每一个的DataNode上，默认dfs.block.size应该是64M，也就是说如果你放置到HDFS上的数据小于64，那么将只有一个Block，此时会被放置到某一个DataNode中，这个可以通过使用命令：hadoop dfsadmin –report就可以看到各个节点存储的情况。也可以直接去某一个DataNode查看目录：hadoop.tmp.dir/dfs/data/current就可以看到那些block了。Block的数量将会直接影响到Map的个数。当然可以通过配置来设定Map和Reduce的任务个数。Map的个数通常默认和HDFS需要处理的blocks相同。也可以通过配置Map的数量或者配置minimum split size来设定，实际的个数为：max(min(block_size,data/#maps),min_split_size)。Reduce可以通过这个公式计算：0.95*num_nodes*mapred.tasktracker.tasks.maximum。