离线数仓搭建_03_Hadoop的配置与优化测试

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4.2 Hadoop安装（P30-P47）

关于Hadoop的安装这里不做详细叙述：如需获取文档教程可访问：

https://blog.csdn.net/m0_58022371/article/details/126440789

4.2.1 项目经验之HDFS存储多目录（了解）

（1）给Linux系统新增加一块硬盘

参考：https://www.cnblogs.com/yujianadu/p/10750698.html

（2）生产环境服务器磁盘情况

（3）在hdfs-site.xml文件中配置多目录，注意新挂载磁盘的访问权限问题

  HDFS的DataNode节点保存数据的路径由dfs.datanode.data.dir参数决定，其默认值为file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data，若服务器有多个磁盘，必须对该参数进行修改。如服务器磁盘如上图所示，则该参数应修改为如下的值。

  dfs.datanode.data.dir
file:///dfs/data1,file:///hd2/dfs/data2,file:///hd3/dfs/data3,file:///hd4/dfs/data4

  注意：因为每台服务器节点的磁盘情况不同，所以这个配置配完之后，不需要分发

4.2.2 集群数据均衡

1）节点间数据均衡
（1）开启数据均衡命令

start-balancer.sh -threshold 10

对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%，可根据实际情况进行调整。
（2）停止数据均衡命令

stop-balancer.sh

注意：于HDFS需要启动单独的Rebalance Server来执行Rebalance操作，所以尽量不要在NameNode上执

行start-balancer.sh

所以尽量不要在NameNode上执行start-balancer.sh，而是找一台比较空闲的机器。

2）磁盘间数据均衡
（1）生成均衡计划（我们只有一块磁盘，不会生成计划）
hdfs diskbalancer -plan hadoop103
（2）执行均衡计划
hdfs diskbalancer -execute hadoop103.plan.json
（3）查看当前均衡任务的执行情况
hdfs diskbalancer -query hadoop103
（4）取消均衡任务
hdfs diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json

4.2.3 项目经验之支持LZO压缩配置

1）hadoop-lzo编译
   hadoop本身并不支持lzo压缩，故需要使用twitter提供的hadoop-lzo开源组件。hadoop-lzo需依赖hadoop和lzo进行编译，编译步骤如下。

2）将编译好后的hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/

[atguigu@hadoop102 common]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common
[atguigu@hadoop102 common]$ ls
hadoop-lzo-0.4.20.jar

3）同步hadoop-lzo-0.4.20.jar到hadoop103、hadoop104

[atguigu@hadoop102 common]$ xsync hadoop-lzo-0.4.20.jar

4）core-site.xml增加配置支持LZO压缩

    
        io.compression.codecs
        
            org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
            org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
            org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
            org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
            com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
            com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
        
    
	
	
   		 io.compression.codec.lzo.class
   		 com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
	

5）同步core-site.xml到hadoop103、hadoop104

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync core-site.xml

6）启动及查看集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

7）测试-数据准备

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /input
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put README.txt /input

8）测试-压缩

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec  /input /output

4.2.4 项目经验之LZO创建索引

​   创建索引的原因是，由于LZO是压缩格式，HDFS在传输运算过程过程中无法 进行切片，创建索引后，则会进行切片。

测试

（1）将bigtable.lzo（200M）上传到集群的根目录

[atguigu@hadoop102 module]$ hadoop fs -mkdir /input
[atguigu@hadoop102 module]$ hadoop fs -put bigtable.lzo /input

（2）执行wordcount程序

[atguigu@hadoop102 module]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.job.inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat /input /output1

（3）对上传的LZO文件建索引

[atguigu@hadoop102 module]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar  com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /input/bigtable.lzo

（4）再次执行WordCount程序

[atguigu@hadoop102 module]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.job.inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat /input /output2

3）注意：如果以上任务，在运行过程中报如下异常

Container [pid=8468,containerID=container_1594198338753_0001_01_000002] is running 318740992B beyond the 'VIRTUAL' memory limit. Current usage: 111.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.4 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_1594198338753_0001_01_000002 :

​ 解决办法：在hadoop102的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml文件中增加如下配置，然后分发到hadoop103、hadoop104服务器上，并重新启动集群。

  yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
  false

4.2.5 项目经验之基准测试

​    在企业中非常关心每天从Java后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者关心多久能从HDFS上拉取需要的数据？

  为了搞清楚HDFS的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测

​    HDFS的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将hadoop102、hadoop103、hadoop104虚拟机网络都设置为100mbps。
​   100Mbps单位是bit；10M/s单位是byte ; 1byte=8bit，100Mbps/8=12.5M/s。

测试网速：

（1）来到hadoop102的/opt/module目录，创建一个

  [atguigu@hadoop102 software]$ python -m SimpleHTTPServer

（2）在Web页面上访问

hadoop102:8000

1）测试HDFS写性能
（1）写测试底层原理

（2）测试内容：向HDFS集群写10个128M的文件

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB

2021-02-09 10:43:16,853 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : write
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:             Date & time: Tue Feb 09 10:43:16 CST 2021
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:         Number of files: 10
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:  Total MBytes processed: 1280
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:       Throughput mb/sec: 1.61
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:  Average IO rate mb/sec: 1.9
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:   IO rate std deviation: 0.76
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:      Test exec time sec: 133.05
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:

​    注意：nrFiles n为生成mapTask的数量，生产环境一般可通过hadoop103:8088查看CPU核数，设置为（CPU核数 - 1）

Ø Number of files：生成mapTask数量，一般是集群中（CPU核数 - 1），我们测试虚拟机就按照实际的物理内存-1分配即可。（目标，让每个节点都参与测试）

Ø Total MBytes processed：单个map处理的文件大小

Ø Throughput mb/sec:单个mapTak的吞吐量

  计算方式：处理的总文件大小/每一个mapTask写数据的时间累加

  集群整体吞吐量：生成mapTask数量*单个mapTak的吞吐量

Ø Average IO rate mb/sec::平均mapTak的吞吐量

  计算方式：每个mapTask处理文件大小/每一个mapTask写数据的时间

   全部相加除以task数量

Ø IO rate std deviation:方差、反映各个mapTask处理的差值，越小越均衡

  注意：如果测试过程中，出现异常

①可以在yarn-site.xml中设置虚拟内存检测为false

   yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
   false

②分发配置并重启Yarn集z群

（3）测试结果分析

​ ①由于副本1就在本地，所以该副本不参与测试

  一共参与测试的文件：10个文件 * 2个副本 = 20个
  压测后的速度：1.61
  实测速度：1.61M/s * 20个文件 ≈ 32M/s
  三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s
  所有网络资源都已经用满。
  如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘或者增加磁盘个数。
   ②如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算

2）测试HDFS读性能
（1）测试内容：读取HDFS集群10个128M的文件

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB

2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : read
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO:             Date & time: Tue Feb 09 11:34:15 CST 2021
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO:         Number of files: 10
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO:  Total MBytes processed: 1280
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:       Throughput mb/sec: 200.28
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:  Average IO rate mb/sec: 266.74
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:   IO rate std deviation: 143.12
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:      Test exec time sec: 20.83

（2）删除测试生成数据

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean

（3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。z

3）使用Sort程序评测MapReduce
（1）使用RandomWriter来产生随机数，每个节点运行10个Map任务，每个Map产生大约1G大小的二进制随机数

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar randomwriter random-data

（2）执行Sort程序

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar sort random-data sorted-data

（3）验证数据是否真正排好序了

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ 
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data

4.2.6 项目经验之Hadoop参数调优

1）HDFS参数调优hdfs-site.xml

The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes.
NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。
对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。

    dfs.namenode.handler.count
    10

dfs.namenode.handler.count=，比如集群规模为8台时，此参数设置为41。可通过简单的python代码计算该值，代码如下。

[atguigu@hadoop102 ~]$ python
Python 2.7.5 (default, Apr 11 2018, 07:36:10) 
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import math
>>> print int(20*math.log(8))
41
>>> quit()

2）YARN参数调优yarn-site.xml

（1）情景描述：

​    总共7台机器，每天几亿条数据，数据源->Flume->Kafka->HDFS->Hive面临问题：数据统计主要用HiveSQL，没有数据倾斜，小文件已经做了合并处理，开启的JVM重用，而且IO没有阻塞，内存用了不到50%。但是还是跑的非常慢，而且数据量洪峰过来时，整个集群都会宕掉。基于这种情况有没有优化方案。

（2）解决办法：

  NodeManager内存和服务器实际内存配置尽量接近，如服务器有128g内存，但是NodeManager默认内存8G，不修改该参数最多只能用8G内存。NodeManager使用的CPU核数和服务器CPU核数尽量接近。

  ①yarn.nodemanager.resource.memory-mb NodeManager使用内存数

  ②yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores NodeManager使用CPU核数