《权威指南》笔记九 构建Hadoop集群

作者：JesseZhang （CNZQS|JesseZhang）

博客地址：http://www.cnzqs.com

要点：

1、集群规范

1.1网络拓扑

2、集群的构建和安装

2.1安装Java

2.2创建Hadoop用户

2.3安装Hadoop

2.4测试安装

3、SSH配置

4、Hadoop配置

3.1配置管理

3.2环境设置

3.3 Hadoop守护进程的关键属性

3.4 Hadoop守护进程的地址和端口

3.5 Hadoop的其他属性

3.6 创建用户账号

5、安全性

3.1Kerberos和Hadoop

3.2委托令牌

3.3 其他安全性改进

6、利用基准测试程序测试Hadoop集群

3.1Hadoop基准测试程序

3.2用户的作业

7、云端的Hadoop

3.1Amazon EC2上的Hadoop

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1、 集群规范

 

Hadoop运行在商业硬件上，注意两个问题：

1、  商业硬件并不等同于低端硬件，低端机器便宜的零部件会导致维护成本巨大。

2、  也不建议构建在大型机器上，因为集群服务器较少，某一台出现故障，对整个集群影响较大。（故障硬件所占的比重增大了）

 

尽管集群采用的机器硬件会有所不同，但Hadoop一般使用多核CPU和多磁盘，以便充分利用现代化硬件的强大功能。

 

2010年搭建Hadoop硬件的典型规格为：

处理器：2个四核 2-2.5GHz CPU

内存： 16 – 24GB ECC RAM

存储器：4 * 1TB SATA硬盘

网络：千兆以太网

 

不适用RAID的原因：

1、  不会给HDFS带来好处；HDFS本身已满足数据备份需求。

2、  尽管RAID条带化（RAID 0）技术被广泛用于提升性能，但其速度仍然比HDFS的JBOD（Just a Bunch Of Disks）慢

3、  JBOD配置的某一磁盘出现故障，HDFS还可以忽略该磁盘继续工作，RAID的某一盘片故障可能会导致整个磁盘阵列不可用。

 

Hadoop是用Java编写，可用在任意装了JVM的机器上运行，但仍有部分代码（控制脚本等）需要在Unix环境下执行；所以：hadoop并不适宜在非Unix平台上运行供生产用。

 

1、  集群大小可用根据需要逐步扩展（初始大概在10台左右）。

2、  辅助namenode和namenode可用运行在同一机器之中，但由于内存的原因（辅助与主需要同样的内存需求），二者最好运行在独立的硬件只上。

3、  运行namenode的机器一般采用64位硬件，避免32位架构下Java堆的3GB内存限制。

 

 

网络拓扑：

1、  通常Hadoop集群架构包含两级网络拓扑。

2、  这一架构的突出特点是：同一机架内部节点间的总带宽要远高于不同机架节点的带宽。

 

典型场景是：

1、  各机架装配30-40个服务器，共享一个1GB的交换机

2、  各机架的交换机又通过上行链路与一个核心交换机或者路由器互联。

 

对多机架的集群，要搞清楚节点和机架之间的映射关系，主要是网络位置、距离。

Hadoop配置需要通过一个java接口DNSToSwitchMapping来记录节点地址和网络位置之间的映射关系。

一定要注意配置映射关系

 

2、 集群的构建和安装

 

1、Hadoop安装方式，可以用工具安装，也可以通过SHELL自己实现。

2、安装Java，需要java 6或者更新版本，首选方案采用最新稳定的sun JDK

3、  创建Hadoop用户，最好是创建特定的Hadoop用户账号以区分Hadoop和本机上的其他服务。安装方式可以采用NFS挂载的方式 或者 本地安装；如果选择NFS，则有必要考虑autofs

4、  安装Hadoop，安装可行的路径有：/usr/local 、 /opt 、 /home/hadoop(自定义) ；注意：hadoop并没有安装再hadoop用户的home目录下，最好是在某一NFS挂载的目录上。（便于维护，多服务器同步）

5、  HDFS和MapReduce最好分别安装在不同位置，便于升级（可以打一个补丁，但HDFS仍在运行）；独立安装后，仍然可以共享配置信息，方法是使用 –config(启动守护进程时)选项指向同一目录。主要的核心是：独立安装、共享配置、共用日志目录。

6、  安装后，要注意进行测试安装。

 

7、 SSH配置

 

创建公钥/私钥对，利用NFS在整个集群共享该密钥对。可以通过NFS或者本地复制的方式共享。

 

8、 Hadoop配置

 

1、  配置文件通常安装再安装程序外部，便于程序升级和同步。

2、  配置文件同步工具：rsync、dsh、pdsh

3、  也支持为所有的主机器和工作机器采用同一套配置文件。

4、  增加“机器类”来解决不同配置服务器组成的集群。

5、  对大型集群来说，同步化所有机器上的配置文件极有挑战性（如某台机器有异常，但此时发出更新配置的指令，如何保证机器恢复正常后也能更新配置？），推荐使用控制管理工具管理集群。

6、  Masters 和slaves文件；无须分发到所有节点，只在namenode和jobtracker上配置即可。

7、  对小型集群（几十个节点），可以直接将所有守护进程都部署在一台机器上；但对大型集群，最好能让守护进程运行在不同机器上。

8、  Namenode在内存中保存整个命名空间的所有文件和块元数据，内存需求很大。辅助namenode需要同样大小的内存空间。Jobtracker会使用大量的CPU和内存资源。这两者最好是部署在一个专用节点上。

9、  默认情况，每个守护进程1000M内存（可以在配置中设置）；tasktracker启动独立的子JVM也消耗内存；内存需求需要结合守护进程和独立的子JVM进行运算；

10、  任务数（map和reduce）设置的规则是：任务数/处理器核数 在1和2之间，考虑到datanode和tasktracker也需要，所以一般设置为n-1；也可以设置MapReduce所能操作的最大内存量。一般1000M的内存可以存储几百万个文件的数据块的引用。

11、  可以使用一些工具监控集群的内存使用情况，以优化分配方案；Ganglia是采集此类信息的有效工具。

12、  日志目录可以设置，推荐独立程序之外；两类日志：

a)         日志文件（.log）应用程序的日志信息

b)         .out 日志，记录标准输出和标准错误日志；系统保留最新的5个日志文件，在日志文件后加一个后缀，5表示最旧的文件。

c)         日志文件的名称包括运行守护进程的用户名称、守护进程名称和本地主机名等信息，所以可以将日志文件输出到同一目录（NFS）

13、  StrictHostKeyChecking不适合大型集群环境。大型集群下从某机器源获取配置需要注意对源机器的影响。

14、  配置文件中的目录可配置多个，根据属性的不同作用主要有：

a)         同时存储，多备份

b)         分散在不同磁盘，提高IO性能；

c)         为了提高性能，最好为各个本地磁盘指定一个存储目录；使用noatime挂载磁盘也是提高性能的方法。

15、  HDFS端口8020；MapReduce端口8021

16、  集群成员可以进行设置，来加入或者排除服务器；

17、  缓冲区大小最好修改为64KB或者128KB；默认为4KB

18、  可以通过dfs.datanode.du.reserved设置保留的存储空间

19、  回收站特性

20、  设置任务的内存限制，防止出现任务异常，用光内存；有两个办法：

a)         设置mapred.child.ulimit项，需要大于任务的JVM的内存

b)         通过limits.conf在操作系统层面限制进程所消耗的资源

21、  创建用户账号，并最好设置各用户的目录容量

 

9、 安全性

 

1、  主要通过Kerberos来实现用户认证。

2、  在0.20版本后逐步加入，在0.22版本之前，这项特性的有效性和稳定性均不成熟。

 

10、              利用基准测试程序测试Hadoop集群

 

1、  集群正确验证：运行若干作业，并确信获得了预期结果。同时也可以根据此调整集群设置以优化性能。

2、  为获得最佳效果，不能在运行基准测试程序时还同时运行其他任务；

3、  硬盘故障是新系统常见的硬件故障。

4、  Hadoop自带若干基准测试程序

a)         使用TestDFSIO来测试HDFS：测试读和写

b)         使用Sort程序测试MapReduce；对排序程序总执行时间比较关注，可以通过web界面观察作业执行过程。

c)         其他基准测试：

i.              MPBench（使用mrbench选项）会多次运行一个小型作业，以检验小型作业是否能快速响应

ii.              NNBench（使用nnbench选项）专门用于测试namenode硬件的负载

iii.              Gridmix是一个基准测试程序套装，可以模拟真实常见的数据访问模式，逼真的为一个集群的负载建模。对用户搭建的第一个集群，这个工具比较合适。

11、              云端的Hadoop

 

Amazon提供Hadoop云服务：Elastic MapReduce。

Apache Whirr项目可以比较方便的在EC2和其他云服务提供商上运行Hadoop

由于S3系统并不和EC2节点兼容，所以不可以直接使用S3系统。

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