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关于HDFS使用的一些心得
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写在前面:
在公司做大数据方面工作也有一段时间了，抽时间整理一下遇到的问题,和一些比较好的优化手段。
1.HDFS存储多目录
1.1生产服务器磁盘情况
1.2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。按照上图对参数进行调正结果为:
dfs.datanode.data.dir file:///dfs/data1,file:///hd2/dfs/data2,file:///hd3/dfs/data3,file:///hd4/dfs/data4
2.集群数据均衡
1.节点间数据均衡
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不超过10%，可根据实际情况进行调整
停止数据均衡命令
stop-balancer.sh
2.磁盘间数据均衡
（1）生成均衡计划
hdfs diskbalancer -plan test-dj01
(2)执行均衡计划
hdfs diskbalancer -execute test-dj01.plan.json
(3)查看当前均衡任务执行情况
hdfs diskbalancer -query test-dj01
(4)取消均衡任务
hdfs diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json
3. LZO创建索引
创建lzo文件的索引，lzo压缩文件的可切片特性依赖于其索引，故我们需要手动为lzo压缩文件创建索引。若无索引，则lzo文件的切片只有一个；
创建索引的命令为:
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.基准测试
在本地虚拟机测试的，并未使用公司集群
1）测试HDFS写性能
测试内容:向HDFS集群写10个128M的文件
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 128MB2020-04-16 13:41:24,724 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : write2020-04-16 13:41:24,724 INFO fs.TestDFSIO: Date & time: Thu Apr 16 13:41:24 CST 20202020-04-16 13:41:24,724 INFO fs.TestDFSIO: Number of files: 102020-04-16 13:41:24,725 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 12802020-04-16 13:41:24,725 INFO fs.TestDFSIO: Throughput mb/sec: 8.882020-04-16 13:41:24,725 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 8.962020-04-16 13:41:24,725 INFO fs.TestDFSIO: IO rate std deviation: 0.872020-04-16 13:41:24,725 INFO fs.TestDFSIO: Test exec time sec: 67.61
2）测试HDFS读性能
测试内容:读取HDFS集群10个128M的文件
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 128MB2020-04-16 13:43:38,857 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : read2020-04-16 13:43:38,858 INFO fs.TestDFSIO: Date & time: Thu Apr 16 13:43:38 CST 20202020-04-16 13:43:38,859 INFO fs.TestDFSIO: Number of files: 102020-04-16 13:43:38,859 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 12802020-04-16 13:43:38,859 INFO fs.TestDFSIO: Throughput mb/sec: 85.542020-04-16 13:43:38,860 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 100.212020-04-16 13:43:38,860 INFO fs.TestDFSIO: IO rate std deviation: 44.372020-04-16 13:43:38,860 INFO fs.TestDFSIO: Test exec time sec: 53.61
3）删除测试生成的数据
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean
4）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
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
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
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
5.Hadoop参数调优
1)HDFS参数调优 hdfs-site.xml
dfs.namenode.handler.count= 
，比如集群规模为8台时，此参数设置为41
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
2)yarnc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：
内存利用率不够。这个一般是Yarn的2个配置造成的，单个任务可以申请的最大内存大小，和Hadoop单个节点可用内存大小。调节这两个参数能提高系统内存的利用率。
(a) yarn.nodemanager.resource.memory-mb 表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。(b) yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
(b) yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。
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