Hadoop V2的任务推测算法

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mob64ca13fa6a3c 2024-11-07 14:05:00

文章标签 Hadoop V2的任务推测算法大数据 Hadoop 分布式 Hadoop 文章分类 Hadoop 大数据

── 分布式计算开源框架 Hadoop 入门实践（二）

其实参看 Hadoop 官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop 可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照 Demo 的运行说明直接执行命令即可。这里主要重点说一下集群配置运行的过程。

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。

需要更多大数据开发相关学习资料（Hadoop，spark，kafka，MapReduce，scala，，推荐算法，实时交易监控系统，用户分析行为，推荐系统

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。需要更多大数据开发相关学习资料（Hadoop，spark，kafka，MapReduce，scala，，推荐算法，实时交易监控系统，用户分析行为，推荐系统）

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。