Hadoop 日常运维问题及其解决方法
1.如何下线一个 datanode 节点?
当一个 datanode 节点所在的服务器故障或者将要退役时，你需要在 Hadoop 中下线这个节点，下线一个 datanode 节点的过程如下。
（1）修改 hdfs-site.xml 文件
如下选项，找到 namenode 节点配置文件 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml：
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/etc/hadoop/conf/hosts-exclude</value>
</property>（2）修改 hosts-exclude 文件
执行如下操作，在 hosts-exclude 中添加需要下线的 datanode 主机名：
vi /etc/hadoop/conf/hosts-exclude
172.16.213.188
vi /etc/hadoop/conf/hosts-exclude
172.16.213.188（3）刷新配置
在 namenode 上以 hadoop 用户执行下面命令，刷新 hadoop 配置：
[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -refreshNodes
[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -refreshNodes（4）检查是否完成下线
执行如下命令，检查下线是否完成：
[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -report
[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -report也可以通过 NameNode 的 50070 端口访问 Web 界面，查看 HDFS 状态，需要重点关注退役的节点数，以及复制的块数和进度。
2.某个 datanode 节点磁盘坏掉怎么办？
如果某个 datanode 节点的磁盘出现故障，那么该节点将不能进行写入操作，并导致 datanode 进程退出，针对这个问题，你可以如下解决：
- 首先，在故障节点上查看 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 文件中对应的 dfs.datanode.data.dir 参数设置，去掉故障磁盘对应的目录挂载点；
- 然后，在故障节点上查看 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml 文件中对应的 yarn.nodemanager.local-dirs 参数设置，去掉故障磁盘对应的目录挂载点；
- 最后，重启该节点的 DataNode 服务和 NodeManager 服务即可。
3.Hadoop 进入安全模式怎么办?
Hadoop 刚启动时，由于各个服务的验证和启动还未完成，此时 Hadoop 会进入安全模式，这时文件系统的内容不允许修改，也不允许删除，这种状态会一直持续，直到安全模式结束为止。
而这个安全模式主要是为了系统启动时，能够对各个 DataNode 数据块的有效性进行检查，并根据策略对部分数据块进行必要的复制或者删除。
如果 Hadoop 的启动和验证都正常，那么只需等待一会儿，Hadoop 便将自动结束安全模式。
当然，执行如下命令，也可以手动结束安全模式：
[hadoop@namenodemaster conf]$ hdfs dfsadmin -safemode leave
[hadoop@namenodemaster conf]$ hdfs dfsadmin -safemode leave4.NodeManager 出现 Java heap space 错误怎么办？
这种错误，一般是 JVM 内存不够导致的，所以你需要修改所有 DataNode 和 NodeManager 的 JVM 内存大小，至于设置具体多大的内存，需要根据服务器的实际环境而定。
如果设置的 JVM 值已经很大，但还是出现该问题，则需要查看 NodeManager 运行日志，具体是什么原因导致的，需要具体问题具体分析，当然，最直接的方法就是重启此节点的 NodeManager 服务。
5.DataNode 节点出现 Too many fetch-failures 错误的原因是什么？
出现这个问题的原因主要是，DataNode 节点间的连通性不够通畅，或者网络环境不太稳定。
你可以从如下方面查找原因，便基本能判断问题所在：
- 检查 DataNode 节点和 NameNode 节点之间的网络延时；
- 通过 Nslookup 命令测试 DNS 解析主机名情况；
- 检查 /etc/hosts 和对应的主机名信息；
- 检查 NameNode 到 DataNode 节点的 SSH 单向信任情况。
6.出现 No route to host 怎么办？
这个问题一般会在 DataNode 连接不上 NameNode，从而导致 DataNode 无法启动的情况下发生，问题发生时可在 DataNode 日志中看到如下类似信息：
ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Call to ... failed on local exception: java.net.NoRouteToHostException: No route to host这个问题，一般是本机防火墙、本机网络，或系统的 selinux 导致的，所以你可以关闭本机防火墙或者 selinux，然后检查本机与 NameNode 之间的连通性，从而你便能判断出问题症结所在。
7.如何新增一个 DataNode 节点到 Hadoop 集群？
当集群资源不够时，需要新增几台机器加入集群，这是 Hadoop 运维最常见的处理方式之一。那么如何将新增的服务器加入 Hadoop 集群呢，主要有以下步骤。
（1）新节点部署 Hadoop 环境
新增节点在系统安装完成后，要进行一系列的操作，比如系统基本优化设置、Hadoop 环境的部署和安装、JDK 的安装等，这些基础工作都需要你事先完成。
（2）修改 hdfs-site.xml 文件
在 NameNode 查看 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 文件，找到如下内容：
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/etc/hadoop/conf/hosts</value>
</property>（3）修改 hosts 文件
在 NameNode 修改 /etc/hadoop/conf/hosts 文件，添加新增的节点主机名，操作如下：
vi /etc/hadoop/conf/hosts
slave0191.iivey.cloud最后，将配置同步到所有 DataNode 节点的机器上。
（4）使配置生效
新增节点后，要让 NameNode 识别新的节点，则需要在 NameNode 上刷新配置，执行如下操作：
[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -refreshNodes
[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -refreshNodes（5）在新节点启动 dn 服务
在 NameNode 完成配置后，还需在新增节点上启动 DataNode 服务，执行如下操作：
[hadoop@slave0191.iivey.cloud ~]$ hdfs --daemon start datanode
[hadoop@slave0191.iivey.cloud ~]$ hdfs --daemon start datanode这样，一个新的节点就增加到集群了，Hadoop 的这种机制，可以在不影响现有集群运行的状态下，新增或者删除任意节点，非常方便。
8.NameNode 服务器故障了怎么办？
在 HDFS 集群中，NameNode 主机上存储了所有元数据信息，一旦这些信息丢失，那么 HDFS 上面的所有数据都将无法使用。
所以 NameNode 服务器发生故障无法启动时，有两种方法可以解决：
- NameNode 做了高可用服务的情况下，主 NameNode 故障后，NameNode 服务会自动切换到备用的 NameNode 上，这个过程是自动的，无须手工介入；
- Namenode 没做高可用服务的情况下，可以借助 SecondaryNameNode 服务，在 SecondaryNameNode 主机中找到元数据信息，然后直接在此节点启动 Namenode 服务即可；由于 SecondaryNameNode 实现的是 Namenode 冷备份，所以这种方式可能无法找回所有数据，依旧会有部分数据丢失。
由此可知，对 NameNode 进行容灾备份至关重要，在生产环境下，我建议通过 standby NameNode 实现 NameNode 的高可用热备份。
9.为什么集群节点被 Yarn 标记为不健康？
Yarn 集群在长期运行任务后，某些节点会突然被标记为不健康节点，并从 Yarn 集群中剔除出去，之后便不会再有任务提交至此节点。
那么什么情况下，节点会被标记不健康呢？
在 Yarn 配置中，有个参数 yarn.nodemanager.local-dirs，用来存储 NodeManager 应用程序运行的中间结果；还有另一个参数 yarn.nodemanager.log-dirs，用来指定 NodeManager 的日志文件存放目录列表。这两个参数都可以配置多个目录，并使用逗号将多个目录分隔开。
Yarn 会定期进行磁盘状态检查，如果这两个参数指定目录的可用空间，低于 Yarn 指定的阈值，NodeManager 将不会在这些节点上启动任何新容器。
本地目录健康检测主要涉及以下两个参数：
- yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks
此参数默认值为 0.25，表示正常目录在总目录中的数目占比，低于 0.25 则判定此节点处于不正常状态。比如，指定了十二个目录（磁盘），那么它们当中，至少有 3 个目录处于正常状态， NodeManager 才会在该节点上启动新容器。
- yarn.nodemanager.disk-health-checker.max-disk-utilization-per-disk-percentage
此参数默认值为 90（也可以将此参数设置为 0 到 100 之间的任意数）。它表示 yarn.nodemanager.local-dirs 配置项下的路径或者 yarn.nodemanager.log-dirs 配置项下的路径的磁盘使用率达到了 90% 以上时，此台机器上的 nodemanager 将被标志为 unhealthy。
解决方法很简单：清理对应目录下的临时数据，使磁盘占用率降至 90% 以下；修改 90 这一默认参数值，重设磁盘使用率。
我有个经验可以与你分享： 最好别将 Yarn 的日志目录或中间结果目录，与 HDFS 的数据存储目录放至同一个磁盘，这样做能减少很多不必要的麻烦。
10.datanode 节点磁盘存储不均衡怎么解决？
在 HDFS 集群中，磁盘损坏是家常便饭，磁盘故障后，我们一般的策略是更换新的硬盘，新硬盘更换后，只有新数据会写入这个硬盘，而之前的老数据不会自动将数据平衡过来。
如此下去，更换的硬盘越多，节点之间以及每个节点的各个磁盘之间的数据将越来越不平衡；此外，集群中添加新的数据节点，也会导致 HDFS 出现数据不平衡。
那么如何让 HDFS 集群重新达到一个平衡的状态呢？可以使用 Hadoop 提供的 Balancer 程序，执行命令如下：
[hadoop@namenodemaster sbin]$ $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh -t 5%
[hadoop@namenodemaster sbin]$ $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh -t 5%或者：
[hadoop@namenodemaster sbin]$ hdfs balancer -threshold 5
[hadoop@namenodemaster sbin]$ hdfs balancer -threshold 5这个命令中 -t 参数后面跟的是，HDFS 达到平衡状态的磁盘使用率偏差值，如果节点与节点之间磁盘使用率偏差小于 5%，那么我们就认为 HDFS 集群已达到了平衡状态。
11.Yarn 集群中发现任务分配不均衡怎么办？
有时候，你通过 Yarn 集群运行数据分析任务时，会发现这样一个问题：各节点的负载会不均衡（也就是任务数目不同），有的节点有很多任务在执行忙碌，而有的节点没有任务执行，那么如何平衡各节点运行的任务数目呢？
这种问题的发生与你采用的 Yarn 资源调度策略息息相关。
如果是上述情况，其原因应该是采用了默认的容量调度策略（Capacity Scheduler），容量调度会尽可能将任务分配到有资源的节点，而不考虑任务均衡因素。所以这种情况下，我建议将其设置为公平调度策略，此调度模式可以将任务均匀分配到集群的每个节点。
其实，从 Hadoop 集群利用率角度看，该问题发生的概率比较低。因为一般情况下，任务会持续提交到集群，集群会时刻处于忙碌状态，不会出现节点一直空闲的情况，所以任务分配不均的情况也就难以发生。
12.HDFS 下有 missing blocks，应该如何解决？
HDFS 集群出现 missing blocks 错误，是一个经常发生的问题，并且一旦发生往往意味着有元数据丢失或者损坏，想要将其恢复，难度很大甚至无法恢复。
所以我们的解决方法往往不是恢复数据，而是删除相关文件，具体如何解决如下所示，执行下列命令：
[hadoop@namenodemaster sbin]$ hdfs fsck /blocks-path/
[hadoop@namenodemaster sbin]$ hdfs fsck /blocks-path/此命令会检查 HDFS 下的所有块状态，并向你列出有哪些文件发生了块丢失或损坏。
然后执行如下命令，删除这些文件即可：
[hadoop@namenodemaster sbin]$ hdfs fsck -fs hdfs://bigdata/logs/mv.log -delete
[hadoop@namenodemaster sbin]$ hdfs fsck -fs hdfs://bigdata/logs/mv.log -delete上面删除了 HDFS 上 mv.log 这个文件，因为此文件元数据丢失，无法恢复，所以只能删除。
Hadoop 调优之操作系统调优
1.调整操作系统打开文件描述符的上限
Hadoop 的任务分析经常需要读写大量文件，因此需要增大打开文件描述符的上限，可通过 ulimit -n 查看目前系统的打开文件描述符的上限值。CentOS 7 系统默认值是 1024，这个值太小了，建议修改为 655360 或者更大。
通过命令“ulimit -a”可以看到所有系统资源参数，这里面需要重点设置的是“open files”和“max user processes”，其他可以酌情设置。
要永久设置资源参数，主要通过下列文件实现：
- /etc/security/limits.conf
- /etc/security/limits.d/90-nproc.conf(centos6.x)
- /etc/security/limits.d/20-nproc.conf(centos7.x)
将下面内容添加到 /etc/security/limits.conf 中，然后退出 shell，重新登录即可生效。
* soft nproc 204800
* hard nproc 204800
* soft nofile 655360
* hard nofile 655360
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
* soft nproc 204800
* hard nproc 204800
* soft nofile 655360
* hard nofile 655360
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited需要注意的是： CentOS 6.x 版本中，有个 90-nproc.conf 文件；CentOS 7.x 版本中，有个 20-nproc.conf 文件，由于里面已经默认配置了最大用户进程数，对这两个的设置也就没必要，所以直接删除这两个文件即可。
2.修改 net.core.somaxconn 参数
此内核参数对应的具体文件路径为 /proc/sys/net/core/somaxconn，它用来设置 socket 监听（listen）的 backlog 上限。
什么是 backlog 呢？就是 Socket 的监听队列，当一个请求（Request）未被处理或建立时，便会进入 backlog。而 socket server 可以一次性处理 backlog 中的所有请求，处理后的请求不再位于监听队列中。
如果 server 处理请求较慢，以至于监听队列被填满时，那么新来的请求会被拒绝，所以必须增大这个值，此参数默认值为 128。作为网络参数的基础优化，建议修改为如下值：
echo 4096 >/proc/sys/net/core/somaxconn
echo 4096 >/proc/sys/net/core/somaxconn3.调整操作系统使用 swap 的比例
swap 原本是作为物理内存的扩展，但如今内存一般都很充足，swap 也就很少会应用；再加上数据交换至 swap，导致操作超时，从而影响 Hadoop 的读写以及数据分析性能。所以以上两点，导致如今使用 swap 的场景越来越少。
我们可以通过系统内核参数 /proc/sys/vm/swappiness 来调整使用 swap 的比例。swappiness=0 的时候表示最大限度使用物理内存，然后才是 swap 空间；swappiness＝100 的时候表示积极地使用 swap 分区，并且把内存上的数据及时地搬运到 swap 空间里。
Linux 基本默认设置为 60，表示你的物理内存使用到 100-60=40% 的时候，swap 交换分区便开始应用起来。对于内存需求较高的服务器（比如 Hadoop、Redis、HBase 机器），Linux 值需要设置得足够小（0~10 之间），这样才能最大限度使用物理内存。
4.禁用 THP（Transparent Huge Pages）功能
THP 的本意是为提升内存的性能，但是在 Hadoop 环境中发现，此功能会将 CPU 占用率增大，进而影响 Hadoop 性能，因此建议将其关闭。
首先检查 THP 的启用状态：
[root@localhost ~]# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
[always] madvise never
[root@localhost ~]# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
[always] madvise never这里显示 always，表示 THP 目前是启用状态。要禁用 THP，可打开 /etc/rc.d/rc.local 文件，然后添加如下内容：
if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled; then
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
fi
if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag; then
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
fi
if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled; then
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
fi
if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag; then
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
fi然后保存退出。
最后，赋予 rc.local 文件执行权限，执行如下命令：
[root@localhost ~]# chmod +x /etc/rc.d/rc.local
[root@localhost ~]# source /etc/rc.local此时，THP 功能便已经被禁用了。
小结
本课时，我主要介绍了 Hadoop 大数据运维中，常见的运维故障以及解决问题的方法和思路；以及在 Hadoop 平台下，如何对 Linux 操作系统进行深度配置和优化。由于 Hadoop 的高效稳定运行，离不开 Linux 系统的性能优化，所以希望你课下能多多练习，提升自己的技能水平。
