标签:
使用Hadoop进行离线分析或者数据挖掘的工程师,经常会需要对Hadoop集群或者mapreduce作业进行性能调优。也许你知道通过浏览器访问http://master:18088/conf来查看配置信息,如下图所示:
但是当Linux工程师们只面对命令行时,如何查看呢?而且如果运维工程师根据集群状况及运行历史使用shell、Python、ruby等脚本写些运维代码,甚至动态调整集群参数时,该怎么办呢?性能调优的前提是需要能准确知道目前针对Hadoop集群或者mapreduce作业配置的参数。在MySQL中可以通过以下命令查询参数值:
SHOW VARIABLES LIKE 'some_parameter'也可以使用以下命令查询参数值:
SELECT @@session.some_parameter SELECT @@global.some_parameter或者直接查询information_schema.GLOBAL_VARIABLES得到参数值。
可惜的是Hadoop没有提供类似的方式,这对于在Linux系统下查看参数进而修改参数增加了成本和负担。尽管我们可以
本文将针对这一需求,基于Hadoop开发一个简单实用的工具查询查看各种参数。
首先在Hadoop集群的Master节点的个人目录下创建workspace目录用于存储开发的Hadoop应用代码,命令如下:
mkdir workspace进入workspace目录,开始编辑HadoopConfDisplay.java代码:
为便于大家使用,我把代码都列出来,这其实也是借鉴了网上别人的一些内容:
import java.util.Map.Entry; import org.apache.hadoop.conf.*; import org.apache.hadoop.util.*; public class HadoopConfDisplay extends Configured implements Tool { static { Configuration.addDefaultResource("core-site.xml"); Configuration.addDefaultResource("hdfs-site.xml"); Configuration.addDefaultResource("mapred-site.xml"); Configuration.addDefaultResource("yarn-site.xml"); } @Override public int run(String[] args) throws Exception { Configuration conf = getConf(); for (Entry<String, String> entry: conf) { System.out.printf("%s=%s\n", entry.getKey(), entry.getValue()); } return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception { int exitCode = ToolRunner.run(new HadoopConfDisplay(), args); System.exit(exitCode); } }
由于HadoopConfDisplay中使用了hadoop-common-2.6.0.jar中的类,所以编译HadoopConfDisplay.java时需要指定classpath。同时将编译后的class输出到/home/jiaan.gja/install/hadoop-2.6.0/myclass/目录下。执行命令如下:
进入myclass目录,将编译好的HadoopConfDisplay的class打到jar包里:
jar cvf mytest.jar *执行过程如下:
经过以上准备,最终我们生成了mytest.jar包文件,现在到了验证输出Hadoop配置参数的时候。输入以下命令:
hadoop jar mytest.jar HadoopConfDisplay输出结果如下图:
由于参数的确很多,这里只展示了其中的一部分信息。这里显示的信息虽然很多,可是会发现很多参数并没有包括进来,比如:
mapreduce.job.ubertask.enable
mapreduce.job.ubertask.maxreduces
mapreduce.job.ubertask.maxmaps
还记得本文刚开始说的通过web界面查看Hadoop集群参数的内容吗?我在我个人搭建的集群(有关集群的搭建可以参照《Linux下Hadoop2.6.0集群环境的搭建》)上访问http://master:18088/conf页面时,可以找到以上缺失的参数如下所示:
<configuration> <property> <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name> <value>false</value> <source>mapred-default.xml</source> </property> <!-- 省略其它参数属性 --> <property> <name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name> <value>1</value> <source>mapred-default.xml</source> </property> <!-- 省略其它参数属性 --> <property> <name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name> <value>9</value> <source>mapred-default.xml</source> </property> <!-- 省略其它参数属性 --> </configuration>从以上内容我们可以看见缺失的参数都配置在mapred-default.xml中,而我之前编写的HadoopConfDisplay类的代码中并未包含此配置。此外,未包括进来的配置文件还有yarn-default.xml、core-default.xml(说明Hadoop参数默认是从*-default.xml的几个文件中读取的)。最后我们将这些内容也编辑进去,代码如下:
import java.util.Map.Entry; import org.apache.hadoop.conf.*; import org.apache.hadoop.util.*; public class HadoopConfDisplay extends Configured implements Tool { static { Configuration.addDefaultResource("core-default.xml"); Configuration.addDefaultResource("yarn-default.xml"); Configuration.addDefaultResource("mapred-default.xml"); Configuration.addDefaultResource("core-site.xml"); Configuration.addDefaultResource("hdfs-site.xml"); Configuration.addDefaultResource("mapred-site.xml"); Configuration.addDefaultResource("yarn-site.xml"); } @Override public int run(String[] args) throws Exception { Configuration conf = getConf(); for (Entry<String, String> entry: conf) { System.out.printf("%s=%s\n", entry.getKey(), entry.getValue()); } return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception { int exitCode = ToolRunner.run(new HadoopConfDisplay(), args); System.exit(exitCode); } }
之前缺失的参数都出来了,呵呵!
这下大家可以愉快的进行性能调优了。
后记:个人总结整理的《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书现在已经正式出版上市,目前京东、当当、天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买。
京东(现有满150减50活动)):http://item.jd.com/11846120.html
当当:http://product.dangdang.com/23838168.html
标签:
原文地址:http://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51145397