前言
使用Hadoop进行离线分析或者数据挖掘的project师，常常会须要对Hadoop集群或者mapreduce作业进行性能调优。
或许你知道通过浏览器訪问http://master:18088/conf来查看配置信息。例如以下图所看到的：
但是当Linuxproject师们仅仅面对命令行时，怎样查看呢？并且假设运维project师依据集群状况及运行历史使用shell、Python、ruby等脚本写些运维代码，甚至动态调整集群參数时，该怎么办呢？性能调优的前提是须要能准确知道眼下针对Hadoop集群或者mapreduce作业配置的參数。在MySQL中能够通过下面命令查询參数值：
SHOW VARIABLES LIKE ‘some_parameter‘也能够使用下面命令查询參数值：
SELECT @@session.some_parameter SELECT @@global.some_parameter或者直接查询information_schema.GLOBAL_VARIABLES得到參数值。
可惜的是Hadoop没有提供相似的方式，这对于在Linux系统下查看參数进而改动參数添加了成本和负担。
虽然我们能够
本文将针对这一需求，基于Hadoop开发一个简单有用的工具查询查看各种參数。
准备工作
首先在Hadoop集群的Master节点的个人文件夹下创建workspace文件夹用于存储开发的Hadoop应用代码，命令例如以下：
mkdir workspace进入workspace文件夹，開始编辑HadoopConfDisplay.java代码：
为便于大家使用。我把代码都列出来，这事实上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);
}
}在Hadoop的根文件夹下创建myclass，此文件夹用于存储个人开发的Hadoop应用代码编译后的class或者jar包。我本地的文件夹为/home/jiaan.gja/install/hadoop-2.6.0/myclass/
因为HadoopConfDisplay中使用了hadoop-common-2.6.0.jar中的类。所以编译HadoopConfDisplay.java时须要指定classpath。同一时候将编译后的class输出到/home/jiaan.gja/install/hadoop-2.6.0/myclass/文件夹下。运行命令例如以下：
进入myclass文件夹，将编译好的HadoopConfDisplay的class打到jar包里：
jar cvf mytest.jar *运行步骤例如以下：
成果验证
经过以上准备。终于我们生成了mytest.jar包文件。如今到了验证输出Hadoop配置參数的时候。
输入下面命令：
hadoop jar mytest.jar HadoopConfDisplay输出结果例如以下图：
因为參数的确非常多，这里仅仅展示了当中的一部分信息。
这里显示的信息虽然非常多，但是会发现非常多參数并没有包含进来。比方：
mapreduce.job.ubertask.enable
mapreduce.job.ubertask.maxreduces
mapreduce.job.ubertask.maxmaps
完好
? ? 还记得本文刚開始说的通过web界面查看Hadoop集群參数的内容吗？我在我个人搭建的集群（有关集群的搭建能够參照《Linux下Hadoop2.6.0集群环境的搭建》）上訪问http://master:18088/conf页面时，能够找到以上缺失的參数例如以下所看到的：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>false</value>
<source>mapred-default.xml</source>
</property>
<!-- 省略其他參数属性 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>
<value>1</value>
<source>mapred-default.xml</source>
</property>
<!-- 省略其他參数属性 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>
<value>9</value>
<source>mapred-default.xml</source>
</property>
<!-- 省略其他參数属性 -->
</configuration>从以上内容我们能够看见缺失的參数都配置在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。未包含进来的配置文件还有yarn-default.xml、core-default.xml（说明Hadoop參数默认是从*-default.xml的几个文件里读取的）。最后我们将这些内容也编辑进去，代码例如以下：
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);
}
}最后我们依照之前的方式编译打包为mytest.jar。再运行命令验证的结果例如以下图所看到的：
之前缺失的參数都出来了，呵呵！
这下大家能够愉快的进行性能调优了。
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