本文对安装Hadoop进行学习。

Network Topology

Hadoop cluster architecture通常包含two-level network topology，如下所示。每个rack通常包含30-40个机器，使用10GB的switch进行交互，rack之间使用core switch或router进行交互。




hadoop 如何设置切片大小_Hadoop


Hadoop为了获得最大的性能，需要配置使其知道cluster的网络拓扑。当存在多个rack时，需要映射rack和node，这样，Hadoop在分配task和data replica到node时就能考虑性能和可靠性。Java interface DNSToSwitchMapping用来指定node和network location的映射，其默认实现ScriptBasedMapping使用user-defined的脚本来获取mapping，脚本地址使用属性net.topology.script.file.name来指定。当不存在脚本文件时，将所有node映射到/default-rack。

Cluster setup and Installation

Hadoop可以运行在unix和windows OS，但都需要安装Java。

最好创建unix user hdfs, mapred, yarn来分别处理HDFS,MapReduce和YARN，这些user都属于hadoop group。

下载hadoop后，执行下面操作来安装hadoop.


$cd /usr/local
$sudo tar xzf hadoop-x.y.z.tar.gz
$sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop-x.y.z

$ export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-x.y.z
$ export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin


Hadoop需要做集群级别的操作，因此需要ssh到集群中的所有node。hdfs和yarn用户需要设置SSH来实现无需输入密码的登录集群中的机器。最简单的方法是生成公钥/私钥对，将其放在集群都能访问的NFS位置,将公钥存放在所有机器的~/.ssh/authorized_keys文件。然后使用ssh-agent和ssh-add来实现不用输入密码。


# 使用rsa算法来生成公私钥，私钥存放在~/.ssh/id_rsa,公钥存放在~/.ssh/id_rsa.pub
$ ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys


Hadoop中提供脚本来启动和停止darmons，这些脚本存放在sbin目录中。slaves文件记录cluster中的所有machine，slaves文件的位置使用hadoop-env.sh中的HADOOP_SLAVES来指定。

HDFS daemons通过执行下面脚本来启动。该脚本通过命令hdfs getconf -namenodes来发现namenode的主机名，在这些主机上启动namenode并在slaves文件指定的所有主机上启动datanode，在所有secondarynamenodes主机上启动secondary namenode。


$ start-dfs.sh


YARN daemons通过下面脚本启动。该脚本在运行脚本的local machine上启动resource manager并在slaves文件中的所有机器上启动node manager。


$ start-yarn.sh


MapReduce daemon - job history server通过下面的脚本启动，用户为mapred。


$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver


Hadoop cluster运行起来后，需要创建user dir来给用户赋予权限。


$ hadoop fs -mkdir /user/username
$ hadoop fs -chown username:username /user/username
# 限制用户在该user dir中最多使用1TB的空间
$ hdfs dfsadmin -setSpaceQuota 1t /user/username


Hadoop Configuration

Hadoop使用很多配置文件来进行配置，下面是一些比较重要的配置文件。这些文件存放在HADOOP_CONF_DIR指定路径的子路径etc/hadoop中。


hadoop 如何设置切片大小_hdfs_02


Hadoop并不具有single global的位置来存放配置信息。集群中的每个node都存在自己的配置文件集，需要管理员确保这些配置文件是一致的。

hadoop-env.sh中的JAVA_HOME用来确定Java的位置，若没有设置，使用系统变量JAVA_HOME. 默认，Hadoop为每个daemon分配1000MB的内存空间，可用HADOOP_HEAPSIZE来设置。HADOOP_LOG_DIR用来指定存放system logfiles的位置，默认为$HADOOP_HOME/logs，推荐设置在global的位置来存放日志文件。

查看运行daemon的真实configuration，可通过访问web server的/conf来查看，如:http://resource-manager-host:8088/conf来查看resource manager的配置。

-HDFS

为了运行HDFS，至少需要一个机器来作为namenode，使用core-site.xml中的fs.defaultFS来指定使用的默认filesystem，若是hdfs会指定namenode的hostname或ip，其端口号为listen on的端口号，默认为8020。


<?xml version="1.0"?>
<!-- core-site.xml -->
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://namenode/</value>
  </property>
</configuration>


下面是hdfs-site.xml的简单示例。


<?xml version="1.0"?>
<!-- hdfs-site.xml -->
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/disk1/hdfs/name,/remote/hdfs/name</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.data.dir</name>
    <value>/disk1/hdfs/data,/disk2/hdfs/data</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
    <value>/disk1/hdfs/namesecondary,/disk2/hdfs/namesecondary</value>
  </property>
</configuration>


dfs.namenode.name.dir指定namenode存放filesystem metadata的目录位置,会在指定的多个目录中存放相同的数据来实现冗余数据备份；dfs.namenode.data.dir指定datanode存放block的目录，需要为每个local disk指定目录，数据只会存放在其中一个(round-robins)。dfs.namenode.checkpoint.dir指定secondary namenode存放checkpoint的位置，冗余存放。

-YARN

YARN中必须指定一个machine为resource manager，使用yarn.resourcemanager.hostname来指定该machine的hostname或IP。MapReduce Job会将中间数据和working files存放在临时的local files中，这些数据作为map tasks的输出可能会很大，使用yarn.nodemanager.local-dirs来指定位置，这些位置被round-robin使用。

yarn.nodemanager.resource.memory-mb指定可分配给containers的物理内存大小；yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio可分配给container的虚拟内存和物理内存的比例；yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores指定可分配给container的cpu核数。

Hadoop daemons通常运行RPC server来在daemons之间进行通信，并运行HTTP server为用户提供web pages。

Hadoop自身并不管理user credential，它依赖于Kerberos来对user进行认证。但Kerberos并不管理权限。Hadoop来管理user的具有的权限。通过设置core-site.xml中的hadoop.security.authentication为kerberos来使用kerberos作为认证手段，并设置hadoop.security.authorization为true来启动service级别的权限控制。

Kerberos的认证过程可以简化为下图。


hadoop 如何设置切片大小_hdfs_03


分布式系统中存在很多client-server交互，若每次都用kerberos认证，效率会很低。Hadoop使用delegation tokens来允许后续的认证访问。解释：第一次使用RPC call来访问namenode时，client没有delegation token，使用kerberos进行认证，namenode在response中返回delegation token。后续访问，client执行携带token即可。

Hadoop管理

-HDFS

作为Hadoop管理员，很有必要知道HDFS怎么在disk上存储数据。

下面是namenode的目录。其中，VERSION用来存放HDFS的版本信息；in_use.lock为lock文件，用来lock storage dir以阻止其他namenode instance来操作相同的storage dir。


hadoop 如何设置切片大小_hadoop_04


当filesystem client执行write操作时，transaction先记录在edit log中，之后记录到namenode的in-memory filesystem metadata中。In memory metadata被read request使用。每个edit log以edits开头，拼接transaction的id范围，表示其记录的transaction范围。任何时候只有一个edit log被使用，edits_inprogress_*。当namenode存在多个目录记录filesystem metadata时，记录必须sync到所有目录之后才返回success。

fsimage文件是filesystem metadata的complete persistent checkpoint。恢复namenode时，只需要加载最新的fsimage，然后执行edit log中记录的之后的所有transaction即可。

由于namenode重启时会将最新的fsimage加载进内存，并依次执行edit log中的transation来获得最新的状态。在此期间，namenode不可以使用。为了缩减重启的时间，增加secondary namenode，用来将edit log中的transaction在最新的fsimage上生成更新的fsimage。过程展示如下。


hadoop 如何设置切片大小_hdfs_05


下面是datanode directory structure。HDFS blocks存放在文件blk_*中，每个block有一个关联的metadata文件*.meta。每个block属于block pool，每个block pool都有自己的storage dir。当每个dir中的block增长到dfs.datanode.numblocks(默认64)指定的数量便创建新的dir来存放。


hadoop 如何设置切片大小_Hadoop_06


当namenode启动时，加载fsimage到内存并apply edit log中的每个edit来创建新的fsimage，这个过程中，client只能读，为safe mode。

HDFS可以log所有的filesystem access requests,默认情况下被disabled。可以通过在hadoop-env.sh中如下设置来开启。Audit log被记录在hdfs-audit.log中。


export HDFS_AUDIT_LOGGER="INFO,RFAAUDIT"


HDFS中提供一些工具。dfsadmin用来获取HDFS的状态并执行admin操作。fsck用来检查HDFS上文件的health。


# fsck寻找组成文件的block
$ hdfs fsck /user/tom/part-00007 -files -blocks -racks


balancer为Hadoop daemon，在遵循block replica placement policy的情况下重新部署block，使得block在datanode上均匀存放。