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mob64ca14082604 2024-08-12 13:45:20

文章标签 hadoop 大数据 mapreduce 搜索引擎 docker 文章分类 Hadoop 大数据

一 Hadoop 日志存放路径详解

二历史服务器 JobHistory Server

三作业运行日志

1 作业运行日志概念

2 作业运行日志配置

3 作业运行日志产生过程

四任务运行日志 Container 日志

一. Hadoop 日志存放路径详解

Hadoop 的日志有很多种，很多初学者往往遇到错而不知道怎么办，其实这时候就应该去看看日志里面的输出，这样往往可以定位到错误。Hadoop的日志大致可以分为两大类，且这两类的日志存放的路径是不一样的。本文基于Hadoop 2.x 版本进行说明的。

1. Hadoop 系统服务输出的日志
2. Mapreduce 程序输出来的日志

作业运行日志
任务运行日志 (Container 日志)

Hadoop 2.0 提供了跟 1.0 类似的作业日志收集组件，从一定程度上可认为直接重用了 1.0 的代码模块，考虑到YARN 已经变为通用资源管理平台，因此，提供一个通用的日志收集模块势在必行，由于目前通用日志收集模块正在开发中（可参考 “YARN-321” ），本文仅介绍MRv2（MapReduce On YARN）自带的日志收集模块，包括工作原理以及配置方法。

在 Hadoop 2.0 中，Mapreduce 程序的日志包含两部分，作业运行日志和任务运行日志(Container 日志)

1.1 Hadoop系统服务输出的日志

诸如 NameNode、DataNode、ResourceManage 等系统自带的服务输出来的日志默认是存放在${HADOOP_HOME}/logs目录下。比如 resourcemanager 的输出日志为yarn-${USER}-resourcemanager-${hostname}.log

yarn 指的就是该日志的属性即为 YARN，其他类似的有 mapred、hadoop 等
${USER}s是指启动 resourcemanager 进程的用户
resourcemanager 就是指明 resourcemanager 进程，其他类似的有 namenode、zkfc、historyserver 等
${hostname}是 resourcemanager 进程所在机器的 hostname

当日志到达一定的大小（可以在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/log4j.properties文件中配置）将会被切割出一个新的文件，切割出来的日志文件名类似yarn-${USER}-resourcemanager-${hostname}.log.数字的形式，后面的数字越大，代表日志越旧。在默认情况下，只保存前 20 个日志文件，比如下面：

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1.2 配置 Hadoop 系统服务日志

1. 配置 log4j 日志的属性参数

比如 resourcemanager（在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/log4j.properties）：

log4j.logger.org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.RMAppManager
          $ApplicationSummary=${yarn.server.resourcemanager.appsummary.logger}
log4j.additivity.org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager
                                    .RMAppManager$ApplicationSummary=false
log4j.appender.RMSUMMARY=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.RMSUMMARY.File=${hadoop.log.dir}/
                        ${yarn.server.resourcemanager.appsummary.log.file}
log4j.appender.RMSUMMARY.MaxFileSize=256MB（多大切割日志）
log4j.appender.RMSUMMARY.MaxBackupIndex=20（说明保存最近20个日志文件）
log4j.appender.RMSUMMARY.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.RMSUMMARY.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c{2}: %m%n

2. 配置 resourcemanager 日志存放路径

在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/yarn-env.sh文件中

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只需要修改YARN_LOG_DIR的值，这时候，yarn 相关的日志记录都将存放在你配置的目录下。

二. 历史服务器 (JobHistory Server)

MapReduce 的 JobHistory Server，这是一个独立的服务，可通过 web UI 展示历史作业日志，之所以将其独立出来，是为了减轻 ResourceManager 负担。JobHistory Server 将会分析作业运行日志，并展示作业的启动时间、结束时间、各个任务的运行时间，各种Counter数据等，并产生一个指向作业和任务日志的链接，其默认端口号为 19888。通常可以启动在一台独立的机器上。

2.1 历史服务器配置

你需在mapred-site.xml中对其进行配置

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>0.0.0.0:10020</value>
</property>

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>0.0.0.0:19888</value>
</property>

上面的参数是在 mapred-site.xml 文件中进行配置，mapreduce.jobhistory.address 和 mapreduce.jobhistory.webapp.address 默认的值分别是 0.0.0.0:10020 和 0.0.0.0:19888，大家可以一定要根据自己的情况进行相应的配置，最好别用默认的 0.0.0.0，参数的格式是 host:port。

在 Hadoop 历史服务器的 WEB UI 上最多显示 20000 个历史的作业记录信息；其实我们可以在 mapred-site.xml 文件中通过下面的参数进行配置，然后重启一下 Hadoop jobhistory 即可。

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.joblist.cache.size</name>
    <value>20000</value>
</property>

2.2 关于 HA 模式下的历史服务器配置的结论

笔者的集群是 HA 模式的( HDFS 和 ResourceManager HA)。在” Hadoop-2.5.0-cdh5.3.2 HA 安装＂中详细讲解了关于 HA 模式的搭建，这里就不再赘述。但网上直接将关于 HA 模式下的历史服务器的配置资料却很少。

笔者在思考，如果配置在 mapred-site.xml 中就设置一台历史服务器，那么当这台机器挂了，那么能不能有另一台机器来承担历史服务器的责任，也就是笔者理想当然的 jobhistory server HA 模式。后面经过各自尝试，得出来的结论是笔者我太年轻了，概念没有搞懂，先总结如下:

历史服务器是个独立的服务，其不会受到 namenode 和 resourcemanager 的 active/standby 切换所带来的影响
当历史服务器突然失效了，那些日志文件依旧存在 HDFS 上。当历史服务器又恢复正常，还是能看到在历史服务器失效期间的运行日志
可以很简单地把历史服务器当成是存在 HDFS 上日志文件的 Web 浏览器。当且仅当历史服务器启动后，才可以通过 Web 查看，比如http://10.6.3.43:19888/jobhistory
实际上，每台机器的 MapReduce 历史服务器的配置可以不同，当在哪台机器上执行程序时，那么所指向的历史服务器地址其实就是 mapred-site.xml 文件中 mapreduce.jobhistory.webapp.address 配置参数所指定的那台机器

所以 Hadoop HA 模式下的历史服务器配置和非 HA 模式是一样样的，如果你自作聪明（比如笔者），在 mapred-site.xml 文件中，添加了两个运行 namenode(resourcemanager) 进程的主备节点的主机名（或IP地址）。

但是真正在两台主机上同时启动历史服务器进程时，会报如下的类似错误：

INFO org.apache.hadoop.http.HttpServer2: HttpServer.start() threw a non Bind IOException
77504 java.net.BindException: Port in use: master52:19888
Caused by: java.net.BindException: Cannot assign requested address
INFO org.apache.hadoop.service.AbstractService: Service HistoryClientService failed in state STARTED; cause: org.apache.hadoop.yarn.webapp.WebAppException: Error starting http server
INFO org.apache.hadoop.util.ExitUtil: Exiting with status -1

原因就是端口被占用了，很明显如果不改变端口，有且仅有一个历史服务器成功启动，且启动的那个服务器是在 mapred-site.xml 文件中设置位置最下面的那个，及后面的配置参数将覆盖前一个配置参数。就算改变端口也没卵用…

Note：以上这些是笔者一边操作，一边对比总结，有些结论未必是正确的，还请各位指正…

2.3 启动历史服务器

配置完上述的参数之后，重新启动 Hadoop jobhistory，这样我们就可以在 mapreduce.jobhistory.webapp.address 参数配置的主机上对 Hadoop 历史作业情况经行查看。

只能在 mapred-site.xml 文件中 mapreduce.jobhistory.webapp.address 配置参数所指定的那台机器上执行：

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start jobhistoryserver

这样我们就可以在相应机器的 19888 端口上打开历史服务器的 WEB UI 界面。可以查看已经运行完的作业情况。且在 HDFS 上可以看到如下目录：

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三. 作业运行日志

3.1 作业运行日志概念

作业运行由 MRAppMaster（MapReduce 作业的 ApplicationMaster）产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter 值等信息，与 Hadoop 1.0 中的 JobHistory 日志是基本一致。MapReduce 作业的 ApplicationMaster 也运行在 Container 中，且是编号为 000001 的 Container，比如container_1385051297072_0001_01_000001，它自身可认为是一个特殊的 task，因此，也有自己的运行日志，该日志与 Map Task 和 Reduce Task 类似，但并不是前面介绍的”作业运行日志”。

ApplicationMaster 产生的作业运行日志举例如下，日志采用 apache avro（作为日志存储格式是 Hadoop 2.0 唯一使用到 Avro 的地方）工具，以 json 的格式保存：

{"type":"JOB_SUBMITTED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobSubmitted":

    {"jobid":"job_1385051297072_0002″,"jobName":"QuasiMonteCarlo","userName":"yarn", "submitTime":1385393834983,"jobConfPath":

    "hdfs://hadoop-test/tmp/hadoop-yarn/staging/yarn/.staging/job_1385051297072_0002/job.xml","acls":

    {},"jobQueueName":"default","workflowId":"","workflowName":"","workflowNodeName":"",

    "workflowAdjacencies":"","workflowTags":""}}}

    {"type":"JOB_INITED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobInited":

    {"jobid":"job_1385051297072_0002″,"launchTime":1385393974505,"totalMaps":8,

    "totalReduces":1,"jobStatus":"INITED","uberized":false}}}

    {"type":"JOB_INFO_CHANGED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobInfoChange":

    {"jobid":"job_1385051297072_0002″,"submitTime":1385393834983,"launchTime":1385393974505}}}

3.2 作业运行日志配置

历史作业的记录里面包含了一个作业用了多少个 Map、用了多少个 Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息；这些信息对分析作业是很有帮助的，我们可以通过这些历史作业记录得到每天有多少个作业运行成功、有多少个作业运行失败、每个队列作业运行了多少个作业等很有用的信息。这些历史作业的信息是通过下面的信息配置的：

在 mapred-site.xml 文件中进行配置：

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
    <value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
    <value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/tmp/hadoop-yarn/staging</value>
</property>

3.3 作业运行日志产生过程

1. 启动作业的 ApplicationMaster 并写日志至 HDFS

ResourceManager 启动作业的 ApplicationMaster
ApplicationMaster 运行过程中，将日志写到${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/yarn/.staging/job_XXXXX_XXX/下
参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir的默认值是/tmp/hadoop-yarn/staging
该目录下将存在3个文件，分别是以 “.jhist“、”.summary” 和 “.xml” 结尾的文件，分别表示作业运行日志、作业概要信息和作业配置属性，其中，作业概要信息只有一句话，举例如下：
jobId=job_1385051297072_0002,submitTime=1385393834983,launchTime=1385393974505,
firstMapTaskLaunchTime=1385393976706,firstReduceTaskLaunchTime=1385393982581,
finishTime=1385393985417,resourcesPerMap=1024,resourcesPerReduce=1024,
numMaps=8,numReduces=1,user=yarn,queue=default,status=SUCCEEDED,
mapSlotSeconds=47,reduceSlotSeconds=5,jobName=QuasiMonteCarlo

2. HDFS 内转移历史运行日志

所有任务运行完成后，意味着，该作业运行完成
此时 ApplicationMaster 将三个文件拷贝到${ mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir}/${username}目录下，拷贝后的文件名后面添加"_tmp"
其中 mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir 默认值是${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate
ApplicationMaster 将拷贝完成的三个文件重新命名成 “.jhist”、”.summary” 和 “.xml” 结尾的文件（去掉"_tmp"）

3. 周期转移 done_intermediate 中的日志文件到 done 目录

周期性扫描线程定期将 done_intermediate 的日志文件转移到 done 目录
通过参数 mapreduce.jobhistory.done-dir 配置，默认值为${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done）下
同时删除 “.summary” 文件（该文件中的信息，.jhist 文件中都有）
ApplicationMaster 移除${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/yarn/.staging/job_XXXXX_XXX/目录

四. 任务运行日志 (Container 日志)

4.1 Container 日志基本概念

默认情况下，任务运行日志 (Container 日志) 产只会存放在各 NodeManager 的本地磁盘上，且 NodeManager 将日志保存到 yarn.nodemanager.log-dirs 下，该属性缺省值为${yarn.log.dir}/userlogs，也就是 Hadoop 安装目录下的 logs/userlogs 目录中，通常为了分摊磁盘负载，我们会为该参数设置多个路径。

需要注意的是，ApplicationMaster 的自身的日志也存放在该路目下，因为它也运行在 Container 之中，是一个特殊的 task。举例如下，其中，第一个是某个作业的 ApplicationMaster 日志（编号是000001）。且里面包含 stderr 、stdout 、 syslog 三个文件。

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因为默认情况下，任务运行日志产只会存放在各 NodeManager 的本地磁盘上，而一个集群又有多个 NodeManager，将作业和任务日志存放在各个节点上肯定不便于统一管理和分析，为此，我们可以启用日志聚集功能。打开该功能后，各个任务运行完成后，会将生成的日志推送到 HDFS 的一个目录下，以便集中管理和分析（之前的并不会立即删除，在 HDFS 上，每个任务产生的三个文件，即 syslog、stderr 和 stdout 将合并一个文件，并通过索引记录各自位置）。

熟悉 Hadoop 相关日志的存放地方不仅对运维 Hadoop 和观察 Mapreduce 的运行都是很有帮助的。

4.2 不开启日志聚合时的日志配置

Container 日志包含 ApplicationMaster 日志和普通 Task 日志等信息。默认情况下，这些日志信息是存放在${HADOOP_HOME}/logs/userlogs目录下（在那些 NodeManager 的机子上），我们可以通过下面的配置进行修改：

<property>
    <description>
      Where to store container logs. An application's localized log directory 
      will be found in ${yarn.nodemanager.log-dirs}/application_${appid}.
      Individual containers' log directories will be below this, in 
      directories  named container_{$contid}. Each container directory will 
      contain the files stderr, stdin, and syslog generated by that container.
    </description>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>${yarn.log.dir}/userlogs</value>
</property>

参数解释：存放 Container 日志的地方

4.3 开启日志聚合时的配置参数

日志聚集是 YARN 提供的日志中央化管理功能，它能将运行完成的 Container/ 任务日志上传到 HDFS 上，从而减轻 NodeManager 负载，且提供一个中央化存储和分析机制。默认情况下，Container/ 任务日志存在在各个 NodeManager 上，如果启用日志聚集功能需要额外的配置。

在yarn-site.xml中设置

1. yarn.log-aggregation-enable