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hadoop 配置機架感覺

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1.背景

      Hadoop在設計時考慮到資料的安全與高效，資料檔案預設在HDFS上存放三份，存儲政策為本地一份，同機架内其它某一節點上一份，不同機架的某一節點上一份。這樣如果本地資料損壞，節點可以從同一機架内的相鄰節點拿到資料，速度肯定比從跨機架節點上拿資料要快；同時，如果整個機架的網絡出現異常，也能保證在其它機架的節點上找到資料。為了降低整體的帶寬消耗和讀取延時，HDFS會盡量讓讀取程式讀取離它最近的副本。如果在讀取程式的同一個機架上有一個副本，那麼就讀取該副本。如果一個HDFS叢集跨越多個資料中心，那麼用戶端也将首先讀本地資料中心的副本。那麼Hadoop是如何确定任意兩個節點是位于同一機架，還是跨機架的呢？答案就是機架感覺。

     預設情況下，hadoop的機架感覺是沒有被啟用的。是以，在通常情況下，hadoop叢集的HDFS在選機器的時候，是随機選擇的，也就是說，很有可能在寫資料時，hadoop将第一塊資料block1寫到了rack1上，然後随機的選擇下将block2寫入到了rack2下，此時兩個rack之間産生了資料傳輸的流量，再接下來，在随機的情況下，又将block3重新又寫回了rack1，此時，兩個rack之間又産生了一次資料流量。在job處理的資料量非常的大，或者往hadoop推送的資料量非常大的時候，這種情況會造成rack之間的網絡流量成倍的上升，成為性能的瓶頸，進而影響作業的性能以至于整個叢集的服務

2.配置

  預設情況下，namenode啟動時候日志是這樣的：

2016-07-17 17:27:26,423 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node:  /default-rack/ 192.168.147.92:50010

每個IP 對應的機架ID都是 /default-rack ，說明hadoop的機架感覺沒有被啟用。

要将hadoop機架感覺的功能啟用，配置非常簡單，在 NameNode所在節點的/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop的core-site.xml配置檔案中配置一個選項:

<property>
  <name>topology.script.file.name</name>
  <value>/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop/topology.sh</value>
</property>

這個配置選項的value指定為一個可執行程式，通常為一個腳本，該腳本接受一個參數，輸出一個值。接受的參數通常為某台datanode機器的ip位址，而輸出的值通常為該ip位址對應的datanode所在的rack，例如”/rack1”。Namenode啟動時，會判斷該配置選項是否為空，如果非空，則表示已經啟用機架感覺的配置，此時namenode會根據配置尋找該腳本，并在接收到每一個datanode的heartbeat時，将該datanode的ip位址作為參數傳給該腳本運作，并将得到的輸出作為該datanode所屬的機架ID，儲存到記憶體的一個map中.

      至于腳本的編寫，就需要将真實的網絡拓樸和機架資訊了解清楚後，通過該腳本能夠将機器的ip位址和機器名正确的映射到相應的機架上去。一個簡單的實作如下：

#!/bin/bash
HADOOP_CONF=/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop
while [ $# -gt 0 ] ; do
  nodeArg=$1
  exec<${HADOOP_CONF}/topology.data
  result=""
  while read line ; do
    ar=( $line )
    if [ "${ar[0]}&quot; = &quot;$nodeArg" ]||[ "${ar[1]}&quot; = &quot;$nodeArg" ]; then
      result="${ar[2]}"
    fi
  done
  shift
  if [ -z "$result" ] ; then
    echo -n "/default-rack"
  else
    echo -n "$result"
  fi
  done

topology.data,格式為：節點（ip或主機名） /交換機xx/機架xx

192.168.147.91 tbe192168147091 /dc1/rack1

192.168.147.92 tbe192168147092 /dc1/rack1

192.168.147.93 tbe192168147093 /dc1/rack2

192.168.147.94 tbe192168147094 /dc1/rack3

192.168.147.95 tbe192168147095 /dc1/rack3

192.168.147.96 tbe192168147096 /dc1/rack3

需要注意的是，在Namenode上，該檔案中的節點必須使用IP，使用主機名無效，而Jobtracker上，該檔案中的節點必須使用主機名，使用IP無效,是以，最好ip和主機名都配上。

這樣配置後，namenode啟動時候日志是這樣的：

2016-07-17 17:16:27,272 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node:  /dc1/rack3/  192.168.147.94:50010

說明hadoop的機架感覺已經被啟用了。

檢視HADOOP機架資訊指令:

./hadoop dfsadmin -printTopology 
Rack: /dc1/rack1
   192.168.147.91:50010 (tbe192168147091)
   192.168.147.92:50010 (tbe192168147092)

Rack: /dc1/rack2
   192.168.147.93:50010 (tbe192168147093)

Rack: /dc1/rack3
   192.168.147.94:50010 (tbe192168147094)
   192.168.147.95:50010 (tbe192168147095)
   192.168.147.96:50010 (tbe192168147096)

3.增加資料節點，不重新開機NameNode

假設Hadoop叢集在192.168.147.68上部署了NameNode和DataNode,啟用了機架感覺，執行bin/hadoop dfsadmin -printTopology看到的結果：

Rack: /dc1/rack1

   192.168.147.68:50010 (dbj68)

現在想增加一個實體位置在rack2的資料節點192.168.147.69到叢集中，不重新開機NameNode。

首先，修改NameNode節點的topology.data的配置，加入:192.168.147.69 dbj69 /dc1/rack2,儲存。

192.168.147.68 dbj68 /dc1/rack1
192.168.147.69 dbj69 /dc1/rack2

然後，sbin/hadoop-daemons.sh start datanode啟動資料節點dbj69,任意節點執行bin/hadoop dfsadmin -printTopology 看到的結果：

Rack: /dc1/rack1
   192.168.147.68:50010 (dbj68)

Rack: /dc1/rack2
   192.168.147.69:50010 (dbj69)

說明hadoop已經感覺到了新加入的節點dbj69。

注意：如果不将dbj69的配置加入到topology.data中，執行sbin/hadoop-daemons.sh start datanode啟動資料節點dbj69，datanode日志中會有異常發生，導緻dbj69啟動不成功。

2016-07-17 10:51:33,502 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block pool Block pool BP-1732631201-192.168.147.68-1385000665316 (storage id DS-878525145-192.168.147.69-50010-1385002292231) service to dbj68/192.168.147.68:9000
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.net.NetworkTopology$InvalidTopologyException): Invalid network topology. You cannot have a rack and a non-rack node at the same level of the network topology.
  at org.apache.hadoop.net.NetworkTopology.add(NetworkTopology.java:382)
  at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.DatanodeManager.registerDatanode(DatanodeManager.java:746)
  at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.registerDatanode(FSNamesystem.java:3498)
  at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.registerDatanode(NameNodeRpcServer.java:876)
  at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.DatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.registerDatanode(DatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:91)
  at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.DatanodeProtocolProtos$DatanodeProtocolService$2.callBlockingMethod(DatanodeProtocolProtos.java:20018)
  at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:453)
  at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:1002)
  at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1701)
  at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1697)
  at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
  at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
  at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1408)
  at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:1695)

  at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1231)
  at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:202)
  at $Proxy10.registerDatanode(Unknown Source)
  at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
  at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
  at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
  at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:601)
  at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:164)
  at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:83)
  at $Proxy10.registerDatanode(Unknown Source)
  at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.DatanodeProtocolClientSideTranslatorPB.registerDatanode(DatanodeProtocolClientSideTranslatorPB.java:149)
  at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.register(BPServiceActor.java:619)
  at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:221)
  at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:660)
  at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)

4.節點間距離計算

有了機架感覺，NameNode就可以畫出下圖所示的datanode網絡拓撲圖。D1,R1都是交換機，最底層是datanode。則H1的rackid=/D1/R1/H1，H1的parent是R1，R1的是D1。這些rackid資訊可以通過topology.script.file.name配置。有了這些rackid資訊就可以計算出任意兩台datanode之間的距離，得到最優的存放政策，優化整個叢集的網絡帶寬均衡以及資料最優配置設定。

distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H1)=0  相同的datanode
distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H2)=2  同一rack下的不同datanode
distance(/D1/R1/H1,/D1/R2/H4)=4  同一IDC下的不同datanode
distance(/D1/R1/H1,/D2/R3/H7)=6  不同IDC下的datanode
java hadoop
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