hadoop的所属组用户

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mob64ca140b466e 2024-10-30 07:19:58

文章标签 hadoop的所属组用户 hadoop各个组件调试 hadoop 远程调试 JVM 文章分类 Hadoop 大数据

远程调试对应用程序开发十分有用。例如，为不能托管开发平台的低端机器开发程序，或在专用的机器上（比如服务不能中断的 Web 服务器）调试程序。其他情况包括：运行在内存小或 CUP 性能低的设备上的 Java 应用程序（比如移动设备），或者开发人员想要将应用程序和开发环境分开，等等。

为了进行远程调试，必须使用 Java Virtual Machine (JVM) V5.0 或更新版本。

JPDA 简介

Sun Microsystem 的 Java Platform Debugger Architecture (JPDA) 技术是一个多层架构，使您能够在各种环境中轻松调试 Java 应用程序。JPDA 由两个接口（分别是 JVM Tool Interface 和 JDI）、一个协议（Java Debug Wire Protocol）和两个用于合并它们的软件组件（后端和前端）组成。它的设计目的是让调试人员在任何环境中都可以进行调试。

更详细的介绍，您可以参考使用 Eclipse 远程调试 Java 应用程序

JDWP 设置

JVM本身就支持远程调试，Eclipse也支持JDWP，只需要在各模块的JVM启动时加载以下参数：

-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket, address=8000,server=y,suspend=y

各参数的含义：

-Xdebug
启用调试特性
-Xrunjdwp
启用JDWP实现，包含若干子选项：
transport=dt_socket
JPDA front-end和back-end之间的传输方法。dt_socket表示使用套接字传输。
address=8000
JVM在8000端口上监听请求，这个设定为一个不冲突的端口即可。
server=y
y表示启动的JVM是被调试者。如果为n，则表示启动的JVM是调试器。
suspend=y
y表示启动的JVM会暂停等待，直到调试器连接上才继续执行。suspend=n，则JVM不会暂停等待。

配置hbase远程调试

/etc/hbase/conf/hbase-env.sh，找到以下内容：

# Enable remote JDWP debugging of major HBase processes. Meant for Core Developers 
# export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8070"
# export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8071"
# export HBASE_THRIFT_OPTS="$HBASE_THRIFT_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8072"
# export HBASE_ZOOKEEPER_OPTS="$HBASE_ZOOKEEPER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8073"

HBASE_MASTER_OPTS的注释，其他依次类推。注意，我这里使用的是cdh-4.3.0中的hbase。

配置hive远程调试

停止hive-server2进程，然后以下面命令启动hive-server2

hive --service hiveserver --debug

${HIVE_HOME}bin/ext/debug.sh

如果Hadoop是0.23以上版本，debug模式启动Cli会报错：

ERROR: Cannot load this JVM TI agent twice, check your java command line for duplicate jdwp options.

${Hadoop_HOME}/bin/hadoop，注释掉以下代码

# Always respect HADOOP_OPTS and HADOOP_CLIENT_OPTS
HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS $HADOOP_CLIENT_OPTS"

配置yarn远程调试

请在以下代码添加调试参数：

if [ "$COMMAND" = "classpath" ] ; then
if $cygwin; then
CLASSPATH=`cygpath -p -w "$CLASSPATH"`
fi
echo $CLASSPATH
exit
elif [ "$COMMAND" = "rmadmin" ] ; then
CLASS='org.apache.hadoop.yarn.client.RMAdmin'
YARN_OPTS="$YARN_OPTS $YARN_CLIENT_OPTS"
elif [ "$COMMAND" = "application" ] ; then
class="org".apache.hadoop.yarn.client.cli.ApplicationCLI
YARN_OPTS="$YARN_OPTS $YARN_CLIENT_OPTS"
elif [ "$COMMAND" = "node" ] ; then
class="org".apache.hadoop.yarn.client.cli.NodeCLI
YARN_OPTS="$YARN_OPTS $YARN_CLIENT_OPTS"
elif [ "$COMMAND" = "resourcemanager" ] ; then
CLASSPATH=${CLASSPATH}:$YARN_CONF_DIR/rm-config/log4j.properties
CLASS='org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceManager'
YARN_OPTS="$YARN_OPTS $YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS"
if [ "$YARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE" != "" ]; then
JAVA_HEAP_MAX="-Xmx""$YARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE""m"
fi
elif [ "$COMMAND" = "nodemanager" ] ; then
CLASSPATH=${CLASSPATH}:$YARN_CONF_DIR/nm-config/log4j.properties
CLASS='org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager'
YARN_OPTS="$YARN_OPTS -server $YARN_NODEMANAGER_OPTS"
if [ "$YARN_NODEMANAGER_HEAPSIZE" != "" ]; then
JAVA_HEAP_MAX="-Xmx""$YARN_NODEMANAGER_HEAPSIZE""m"
fi
elif [ "$COMMAND" = "proxyserver" ] ; then
CLASS='org.apache.hadoop.yarn.server.webproxy.WebAppProxyServer'
YARN_OPTS="$YARN_OPTS $YARN_PROXYSERVER_OPTS"
if [ "$YARN_PROXYSERVER_HEAPSIZE" != "" ]; then
JAVA_HEAP_MAX="-Xmx""$YARN_PROXYSERVER_HEAPSIZE""m"
fi

elif [ "$COMMAND" = "resourcemanager" ]

YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS="$YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=6001"

其他进程，参照上面即可。

注意：端口不要冲突。

配置mapreduce远程调试

bin/hadoop已经没用了，因为bin/hadoop中没有Map Task的启动参数。

此时需要修改mapred-site.xml

<property> 
    <name>mapred.child.java.opts</name> 
    <value>-Xmx800m -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000</value> 
</property

conf/hadoop-site.xml中的配置项：

<property>
    <name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name>
    <value>1</value>
</property>
<property>
    <name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name>
    <value>0</value>
</property>