前言

接触Hadoop有两年的时间了，期间遇到很多的问题，既有经典的NameNode和JobTracker内存溢出故障，也有HDFS存储小文件问题，既有任务调度问题，也有MapReduce性能问题.遇到的这些问题有些是Hadoop自身的缺陷（短板），有些则是使用的不当。

在解决问题的过程中，有时需要翻源码，有时会向同事、网友请教，遇到复杂问题则会通过mail list向全球各地Hadoop使用者,包括Hadoop Committer（Hadoop开发者）求助。在获得很多人帮助后，自己将遇到问题和心得整理成文，希望本文可以对那些焦头烂额的Hadoop新手们有所帮助，少走笔者的弯路。

PS. 本文基于 Cloudera CDH 3u4（同Apache Hadoop 1.0）编写。相关推荐配置为官方推荐值或者笔者经验数值，它不是绝对的，可能会因为不同的应用场景和硬件环境有所出入。

1. 选择Cloudera CDH部署你的Cluster

动机

大多数管理员都是从Apache Hadoop开始学习。笔者最开始也使用Apache版本Hadoop进行开发和部署工作，但接触到Cloudera CDH后，我发现它可以使管理员的工作更简单，不仅可以获得最新的特性和Bug修复，有时也会带来令人惊喜的性能改善。

CDH为什么更好？笔者罗列了以下几点：

1. CDH基于稳定版Apache Hadoop，并应用了最新Bug修复或者Feature的Patch。Cloudera常年坚持季度发行Update版本，年度发行Release版本，更新速度比Apache官方快，而且在实际使用过程中CDH表现无比稳定，并没有引入新的问题。
2. Cloudera官方网站上安装、升级文档详细，省去Google时间。
3. CDH支持Yum/Apt包，Tar包，RPM包，Cloudera Manager四种方式安装，总有一款适合您。官方网站推荐Yum/Apt方式安装，笔者体会其好处如下：
   
   1. 联网安装、升级，非常方便。当然你也可以下载rpm包到本地，使用Local Yum方式安装。
   2. 自动下载依赖软件包，比如要安装Hive，则会级联下载、安装Hadoop。
   3. Hadoop生态系统包自动匹配，不需要你寻找与当前Hadoop匹配的Hbase，Flume，Hive等软件，Yum/Apt会根据当前安装Hadoop版本自动寻找匹配版本的软件包，并保证兼容性。
   4. 自动创建相关目录并软链到合适的地方（如conf和logs等目录）；自动创建hdfs, mapred用户，hdfs用户是HDFS的最高权限用户，mapred用户则负责mapreduce执行过程中相关目录的权限。
   
   

推荐指数：★★★

推荐理由：获取最新特性和最新Bug修复；安装维护方便，节省运维时间。

2. Hadoop集群配置与管理

安装和维护Hadoop集群涉及大量的管理工作，包括软件安装，设备管理（crontab、iptables等）、配置分发等。

对于小型集群软件分发和节点管理可以使用PDSH这款软件，它可以通过免密钥的SSH将文件分发到目标服务器，以及为一组目标设备发送命令并获得反馈。如果是大型集群或者硬件配置差别很大的集群，推荐使用puppet这样的工具帮助你维护配置文件，或者通过Cloudera Manager以GUI的方式的管理集群（注意：Clodera Manager不是开源软件，免费版最多支持50个��点）。

推荐指数：★★★

推荐理由：提高运维效率

3. 开启SecondaryNameNode

SecondaryNameNode（下称SNN）的主要功能是工作是帮助NameNode（下称NN）合并编辑日志，然后将合并后的镜像文件copy回NN，以减少NN重启时合并编辑日志所需的时间。SNN不是NN的热备，但是通过以下步骤可以实现将SNN切换为NN的目的。首先，SNN节点上导入从NN Copy过来的镜像文件，然后修改SNN机器名和IP与NN一致，最后重启集群。

特别注意的是SNN的内存配置要与NN一致，因为合并编辑日志的工作需要将metadata加载到内存完成。另外，不仅仅是SNN，任何保存NN镜像的节点都可以通过上面步骤变为NN，只是SNN更适合罢了。

推荐指数：★★★

推荐理由：减少NN重启导致集群服务中断时间；NN节点故障后，SNN充当NN角色

4. 使用Ganglia和Nagios监控你的集群

当运行一个大型mapreduce 作业时，我们通常非常关心该作业对TaskTracker（下称TT）CPU、内存、磁盘，以及整个网络的带宽情况，这时候就需要Ganglia这个工具为我们生成相关图表来诊断、分析问题。

Ganglia可以监控集群状态，但当你的服务器down机或者某个TT挂掉，它却无法通知到你，这时我们可以使用Nagios这款告警软件，它可以配置邮件告警和短息告警。通过编写plugins，可以实现自己的监控功能。我们的集群目前做了如下监控：

1. NameNode、JobTracker内存
2. DataNode和TaskTracker运行状态
3. NFS服务状态
4. 磁盘使用情况
5. 服务器负载状态

推荐指数：★★★

推荐理由：Ganglia可以帮你记录集群状态，方便诊断问题；Nagios可以再遇到问题时第一时间通知你。

5. 设置好内存至关重要

Hadoop集群安装完毕后，第一件事就是修改bin/hadoop-evn.sh文件设置内存。主流节点内存配置为32GB，典型场景内存设置如下

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集群的使用场景不同相关设置也有不同，如果集群有大量小文件，则要求NN内存至少要20GB，DN内存至少2GB。

推荐指数：★★★★★

推荐理由：几个组件中NN对内存最为敏感，它有单点问题，直接影响到集群的可用性；JT同样是单点，如果JT内存溢出则所有MapReduce Job都无法正常执行。

6. 管理员玩转MapReduce

Hadoop原生MapReduce需要Java语言编写，但是不会Java也没问题，通过Hadoop streaming框架管理员可以使用Python，Shell，Perl等语言进行MapReduce开发，但更简单的办法是安装和使用Hive或者Pig。

推荐指数：★★★

推荐理由：减少运维时间，快速响应各种ad-hot需求和故障诊断。

7. NameNode HA

前面已经说过，NN是整个集群可能出现的单点故障。

Hadoop通过在hdfs.site.xml文件的dfs.name.dir属性指定保持的metadata路径，如果希望保持到多个路径，可以使用逗号分割配置多个路径。

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Hadoop官方推荐配置为metadata配置多个path，其中包含一个NFS的路径。但根据笔者一次集群严重故障经验，即使这样，还是导致了所有镜像文件损坏，包括SNN上的镜像文件，所以定期备份一个可用的副本还是很有必要的。

推荐指数：★★★★★

推荐理由：Cloudera3uX和Apache1.0的NN单点问题是大家最头痛问题之一，多些准备，少许痛苦。

8. 使用firewall阻止坏人进入

Hadoop的安全控制非常简单，只包含简单的权限，即只根据客户端用户名，决定使用权限。它的设计原则是：“避免好人做错事，但不阻止坏人做坏事”。

如果你知道某台NN的IP和端口，则可以很轻松获取HDFS目录结构，并通过修改本机机器用户名伪装成HDFS文件所属owner，对该文件进行删除操作。

通过配置kerberos，可以实现身份验证。但很多管理员使用更简单有效的办法——通过防火墙对访问IP进行控制。

推荐指数：★★★★★

推荐理由：安全无小事，防范于未然。

9. 开启垃圾箱(trash)功能

动机

我曾经犯下一个错误，在我加班非常累，大脑稍有混乱的时候，不小心删除执行了一个命令“hadoop fs -rmr /xxx/xxx”，没有删除提示，几TB的数据，一下子就没有了。简直让我崩溃，后悔莫及。这时你多希望有个时间机器可以让HDFS恢复到删除前的状态。

trash功能就是这个时间机器， 它默认是关闭的，开启后，被你删除的数据将会mv到操作用户目录的".Trash"文件夹，可以配置超过多长时间，系统自动删除过期数据。这样一来，当操作失误的时候，可以把数据mv回来。开启垃圾箱步骤如下：

vi core-site.xml ，添加下面配置，value单位为分钟。

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笔者 在CDH3u4下不用重启Namenode就可以生效。开启垃圾箱后，如果希望文件直接被删除，可以在使用删除命令时添加“–skipTrash” 参数，如下：

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推荐指数：★★★★★

推荐理由：想要时间机器吗？

10. 去社区寻找帮助

Hadoop是一个非常优秀的开源项目，但它仍存有很多尚未解决的问题，诸如，NN,JT单点问题，JT挂死问题，Block在小文件下汇报效率低下等问题。此时可以通过如下渠道找到可以帮助你的人，笔者几次集群严重故障都是通过Cloudera公司的google user group直接获得几位 committer的帮助。通常前一天提问，第二天就会有反馈。下面是两个能够帮助的你的社区，当然你也可以帮助其他人：

Apache hadoop的mail list :

推荐指数：★★★★★

推荐理由：没有人比软件作者更熟悉Hadoop本身，去社区求助，帮你解决很多自己无法跨越的问题。

Cloudera简介：

公司是一家Hadoop软件服务公司，提供免费软件CDH和Cloudera Manager Free Edition，同时提供Hadoop相关资讯、培训、技术支持等服务。Hadoop创始人Dong Cutting在该公司任架构师，同时该公司拥有多名Apache Committer。