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Hadoop 运行过程深入分析

2017-11-14 650

 我们照着Hadoop教程简单的写了一个例子，它可以用于分析天气数据然后找到某年的最高气温。

我们是用hadoop 0.20的新的API写的，具体代码如下：

Mapper类：

 
 
     
  
  1. /*  
    2.  
  
  2.  */ 
    3.  
  
  3. package com.charles.parseweather; 
    4.  
  
  4.  
    5.  
  
  5. import java.io.IOException; 
    6.  
  
  6.  
    7.  
  
  7. import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 
    8.  
  
  8. import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 
    9.  
  
  9. import org.apache.hadoop.io.Text; 
    10.  
  
  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 
    11.  
  
  11.  
    12.  
  
  12. /** 
    13.  
  
  13.  * 
    14.  
  
  14.  * Description: 这是map类，之中定义了map函数， 这是基于Hadoop0.20的新的API 
    15.  
  
  15.  * base class有4个类型参数，分别是输入key,输入value，输出key,输出value的类型 
    16.  
  
  16.  * 在我们的例子中， 
    17.  
  
  17.  * 输入key：LongWritable的偏移量，代表某一行起始位置相对于文件起始位置的偏移量 
    18.  
  
  18.  * 输入value： 指定行的单行文本，这里面涵盖了包括气温信息在内的其他信息 
    19.  
  
  19.  * 输出key: 这行中的年份信息 
    20.  
  
  20.  * 输出value：这行中的气温 
    21.  
  
  21.  *  
    22.  
  
  22.  *所以对于其中的某一行：比如： 
    23.  
  
  23.  *0029029070999991901010106004+64333+023450FM-12+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-00781+99999102001ADDGF108991999999999999999999 
    24.  
  
  24.  * 假如每一行都是106个字符，而且这个是第2行，那么 
    25.  
  
  25.  * 输入key 为 106  （偏移量,LongWritable类型） 
    26.  
  
  26.  * 输入value 为全部文本 
    27.  
  
  27.  * 输出key:年份信息，这里是第15-19个字符，所以是1901 
    28.  
  
  28.  * 输出value:气温信息,这里是第87-92个字符（因为可能是零下温度），所以是0 （IntWritable类型） 
    29.  
  
  29.  *  
    30.  
  
  30.  * 
    31.  
  
  31.  * @author charles.wang 
    32.  
  
  32.  * @created May 24, 2012 5:10:27 PM 
    33.  
  
  33.  *  
    34.  
  
  34.  */ 
    35.  
  
  35. public class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { 
    36.  
  
  36.  
    37.  
  
  37.     //定义了一个不可能的气温值，如果这一行的气温是这个数字，则表示这一年没有统计气温 
    38.  
  
  38.     private static final int MISSING = 9999; 
    39.  
  
  39.      
    40.  
  
  40.     //这个map方法将（文本偏移量，这行文本）映射为（年份，气温），并且写入Context中 
    41.  
  
  41.     //这里使用了Hadoop自身提供的数据类型，他们的作用只是在网络序列化过程中优化 
    42.  
  
  42.     //但是最终我们还是要吧他们转为java.lang中的基本类型来处理 
    43.  
  
  43.     public void map(LongWritable key,Text value ,Context context) 
    44.  
  
  44.         throws IOException ,InterruptedException{ 
    45.  
  
  45.          
    46.  
  
  46.         //因为value代表了这行文本，所以我们先要从其中提取信息 
    47.  
  
  47.         //将网络传输的文本转为String类型的行 
    48.  
  
  48.         String line = value.toString(); 
    49.  
  
  49.         //从行中提取了年份信息，这个将作为输出的key 
    50.  
  
  50.         String year = line.substring(15,19); 
    51.  
  
  51.          
    52.  
  
  52.          
    53.  
  
  53.         int airTemperature; 
    54.  
  
  54.          
    55.  
  
  55.         //对于气温，因为有正负之分，所以要区别对待，第87位是符号位 
    56.  
  
  56.         //对于正的气温值，从下一个位置开始截取到92位置，然后转为整数类型 
    57.  
  
  57.         //对于负的气温值，直接截取到92位置，然后转为整数类型 
    58.  
  
  58.          
    59.  
  
  59.         if(line.charAt(87) == '+'){ 
    60.  
  
  60.             airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88,92)); 
    61.  
  
  61.         }else{ 
    62.  
  
  62.             airTemperature =  Integer.parseInt(line.substring(87,92)); 
    63.  
  
  63.         } 
    64.  
  
  64.          
    65.  
  
  65.          
    66.  
  
  66.         String quantity = line.substring(92,93); 
    67.  
  
  67.         //quantity的参数为正则表达式，quantity.matches("[01459]")表明数量只可能是以0,1,4,5,9才有效 
    68.  
  
  68.         if(airTemperature != MISSING && quantity.matches("[01459]")){ 
    69.  
  
  69.             //只把正确的气温数值写入Context对象，写的时候又要转为Hadoop数据类型，因为要通过网络传输到reduce中 
    70.  
  
  70.             //这里可以看出key为年份，value为这一行中包含的气温值 
    71.  
  
  71.             context.write(new Text(year),new IntWritable(airTemperature)); 
    72.  
  
  72.         } 
    73.  
  
  73.          
    74.  
  
  74.     } 
    75.  
  
  75.  
    76.  
  
  76. } 
    77.  
 
 
 
Reducer类：
 
 
 
 
     
  
  1. /*  
    2.  
  
  2.  */ 
    3.  
  
  3. package com.charles.parseweather; 
    4.  
  
  4.  
    5.  
  
  5. import java.io.IOException; 
    6.  
  
  6.  
    7.  
  
  7. import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 
    8.  
  
  8. import org.apache.hadoop.io.Text; 
    9.  
  
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 
    10.  
  
  10.  
    11.  
  
  11. /** 
    12.  
  
  12.  * 
    13.  
  
  13.  * Description:这是reduce类，之中定义了reduce函数 
    14.  
  
  14.  * base class有4个类型参数，分别是输入key,输入value，输出key,输出value的类型 
    15.  
  
  15.  *  
    16.  
  
  16.  * reduce的输入类型必须和map的输出类型匹配，因为在 MaxTemperatureMapper中，我们输出类型是(Text,IntWritable) 
    17.  
  
  17.  * 所以我们这里的reduce的输入类型必须是 (Text,IntWritable),这样才可以吧(年份，气温)传递给这个reduce 
    18.  
  
  18.  *  
    19.  
  
  19.  * 在我们的例子中， 
    20.  
  
  20.  * 输入key：从Mapper传过来的年份数据,Text类型 
    21.  
  
  21.  * 输入value： 从Mapper传过来的当年的气温信息，IntWritable类型 
    22.  
  
  22.  * 输出key: 年份 
    23.  
  
  23.  * 输出value：这 一年的最高气温 
    24.  
  
  24.  *  
    25.  
  
  25.  * 所以对于其中从Mapper传递过来的一组原始数据,比如(1949,111),(1949,78),最终会被reduce为(1949,111) 
    26.  
  
  26.  *  
    27.  
  
  27.  
    28.  
  
  28.  * @author charles.wang 
    29.  
  
  29.  * @created May 24, 2012 5:19:46 PM 
    30.  
  
  30.  *  
    31.  
  
  31.  */ 
    32.  
  
  32. public class MaxTemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 
    33.  
  
  33.  
    34.  
  
  34.     //reduce函数可以将（年份，<气温,气温,气温>）的列表进行比较，找到最大值 
    35.  
  
  35.     //因为map函数中，所有的气温信息是依次存入到 context中的，所以这个年份对应的气温是一个List 
    36.  
  
  36.      
    37.  
  
  37.     public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values, Context context) 
    38.  
  
  38.       throws IOException, InterruptedException{ 
    39.  
  
  39.          
    40.  
  
  40.          
    41.  
  
  41.         int maxValue=Integer.MIN_VALUE; 
    42.  
  
  42.         //循环找到最大气温，如果是比当前最大的大，那么久取而代之 
    43.  
  
  43.         for (IntWritable value : values){ 
    44.  
  
  44.             maxValue=Math.max(maxValue, value.get()); 
    45.  
  
  45.         } 
    46.  
  
  46.          
    47.  
  
  47.         //遍历完，找到最大气温后，把(年份，最大气温） 写入Context对象 
    48.  
  
  48.         context.write(key,new IntWritable(maxValue)); 
    49.  
  
  49.     } 
    50.  
  
  50. } 
    51.  
 
 
 
驱动类，它会负责提交数据给Map-Reduce过程，然后输出结果：
 
 
 
 
     
  
  1. package com.charles.parseweather; 
    2.  
  
  2.  
    3.  
  
  3.  
    4.  
  
  4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
    5.  
  
  5. import org.apache.hadoop.fs.Path; 
    6.  
  
  6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 
    7.  
  
  7. import org.apache.hadoop.io.Text; 
    8.  
  
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 
    9.  
  
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 
    10.  
  
  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; 
    11.  
  
  11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 
    12.  
  
  12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; 
    13.  
  
  13.  
    14.  
  
  14.  
    15.  
  
  15. /** 
    16.  
  
  16.  *  
    17.  
  
  17.  * 
    18.  
  
  18.  * Description: 这个类定义并且运行作业 
    19.  
  
  19.  * 
    20.  
  
  20.  * @author charles.wang 
    21.  
  
  21.  * @created May 24, 2012 5:29:12 PM 
    22.  
  
  22.  * 
    23.  
  
  23.  */ 
    24.  
  
  24.  
    25.  
  
  25. public class MaxTemperature { 
    26.  
  
  26.  
    27.  
  
  27.     /** 
    28.  
  
  28.      * @param args 
    29.  
  
  29.      */ 
    30.  
  
  30.     public static void main(String[] args) throws Exception{ 
    31.  
  
  31.         // TODO Auto-generated method stub 
    32.  
  
  32.  
    33.  
  
  33.          
    34.  
  
  34.         if (args.length !=2){ 
    35.  
  
  35.             System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>"); 
    36.  
  
  36.             System.exit(-1); 
    37.  
  
  37.         } 
    38.  
  
  38.          
    39.  
  
  39.         //创建一个Map-Reduce的作业 
    40.  
  
  40.         Configuration conf = new Configuration(); 
    41.  
  
  41.         conf.set("hadoop.job.ugi", "hadoop-user,hadoop-user"); 
    42.  
  
  42.          
    43.  
  
  43.         Job job = new Job(conf,"Get Maximum Weather Information! ^_^"); 
    44.  
  
  44.          
    45.  
  
  45.         //设定作业的启动类/  
    46.  
  
  46.         job.setJarByClass(MaxTemperature.class); 
    47.  
  
  47.          
    48.  
  
  48.         //解析输入和输出参数，分别作为作业的输入和输出，都是文件 
    49.  
  
  49.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); 
    50.  
  
  50.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); 
    51.  
  
  51.         
    52.  
  
  52.         //配置作业，设定Mapper类，Reducer类 
    53.  
  
  53.         job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class); 
    54.  
  
  54.         job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class); 
    55.  
  
  55.         job.setOutputKeyClass(Text.class); 
    56.  
  
  56.        job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
    57.  
  
  57.          
    58.  
  
  58.         System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1); 
    59.  
  
  59.         
    60.  
  
  60.          
    61.  
  
  61.          
    62.  
  
  62.          
    63.  
  
  63.          
    64.  
  
  64.  
    65.  
  
  65.     } 
    66.  
  
  66.  
    67.  
  
  67. } 
    68.  
 
 
 
因为驱动要2个参数，第一个参数是HDFS文件系统中包含样本数据的文件位置，第二个参数是HDFS文件系统中处理完后的输出文件所在的目录。
 
 
我们先把样本数据（1901.txt)放入指定位置并且确认其存在：
 
 
 
 
当然了，你也可以在IDE中用Hadoop 视图来查看文件系统：
 
 
 
 
然后传入2个参数 （HDFS中输入文件位置和输出目录）：
 
 
 
 
 
 
 
运行时报错，堆内存溢出：
 
 
 
 
 
 
 
因为默认JDK设置的堆内存是64M，所以我们把它调大：
 
 
 
 
 
 
 
最终运行成功，并且正确的显示整个过程在控制台上：
 
 
 
 
     
  
  1. 12/05/25 18:33:37 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId= 
    2.  
  
  2. 12/05/25 18:33:37 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same. 
    3.  
  
  3. 12/05/25 18:33:37 WARN mapred.JobClient: No job jar file set.  User classes may not be found. See JobConf(Class) or JobConf#setJar(String). 
    4.  
  
  4. 12/05/25 18:33:42 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 
    5.  
  
  5. 12/05/25 18:33:42 INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0001 
    6.  
  
  6. 12/05/25 18:33:42 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 
    7.  
  
  7. 12/05/25 18:33:42 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100 
    8.  
  
  8. 12/05/25 18:33:42 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720 
    9.  
  
  9. 12/05/25 18:33:42 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680 
    10.  
  
  10. 12/05/25 18:33:42 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output 
    11.  
  
  11. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0 
    12.  
  
  12. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of commiting 
    13.  
  
  13. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.LocalJobRunner:  
    14.  
  
  14. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_m_000000_0' done. 
    15.  
  
  15. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.LocalJobRunner:  
    16.  
  
  16. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments 
    17.  
  
  17. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 72206 bytes 
    18.  
  
  18. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.LocalJobRunner:  
    19.  
  
  19. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting 
    20.  
  
  20. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.LocalJobRunner:  
    21.  
  
  21. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.TaskRunner: Task attempt_local_0001_r_000000_0 is allowed to commit now 
    22.  
  
  22. 12/05/25 18:33:43 INFO output.FileOutputCommitter: Saved output of task 'attempt_local_0001_r_000000_0' to hdfs://192.168.129.35:9000/user/hadoop-user/output 
    23.  
  
  23. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce 
    24.  
  
  24. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0' done. 
    25.  
  
  25. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100% 
    26.  
  
  26. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001 
    27.  
  
  27. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient: Counters: 14 
    28.  
  
  28. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters 
    29.  
  
  29. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=105868 
    30.  
  
  30. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=1776380 
    31.  
  
  31. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=212428 
    32.  
  
  32. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=9 
    33.  
  
  33. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework 
    34.  
  
  34. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=1 
    35.  
  
  35. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0 
    36.  
  
  36. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Map input records=6565 
    37.  
  
  37. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0 
    38.  
  
  38. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=1 
    39.  
  
  39. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=13128 
    40.  
  
  40. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=59076 
    41.  
  
  41. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0 
    42.  
  
  42. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Map output records=6564 
    43.  
  
  43. 12/05/25 18:33:43 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=6564 
    44.  
 
 
 
 从控制台，我们可以看到如下的事实：
 
 
第2行：使用GenericOptionsParser可以来解析我们传入的参数（输入文件，输出目录），所以分析结果是只有一个输入文件。
 
 
第5行：为我们的作业(也就是这个main应用）分配了一个作业id叫job_local_0001
 
 
第7到11行：是MapTask的任务，它对Map进行了设置。
 
 
第7行：io.sort.mb表明map输出结果在内存中占用的buffer的大小，这里设为100MB,因为map的输出不直接写硬盘，而是写入缓存，直到缓存到达一定数量，则后台线程会去写硬盘。
 
 
第11行：每次内存向硬盘flush数据会产生一个spill文件，所以这一行就是这个 spill文件。
 
 
第12-14行：map任务完成，这个map任务的id为attempt_local_0001_m_000000_0
 
 
第16-17行：进行合并(Merge)Map 过程的结果。
 
 
第18-19行：reduce任务完成，这个reduce任务的id为attempt_local_0001_r_000000_0
 
 
第20-24行：reduce任务用于提交结果到HDFS文件系统，结果文件存放在命令行参数指定的目录中。
 
 
第25-43行：是map-reduce过程的一个总结性报告。
 
 
 
 
 
我们校验文件系统，也发现了最终结果是我们所希望的（1901年最高气温为37度）：
 
 
 
 
 
 
 
我们还不满足，我们要继续看namenode,datanode,secondarynode做的具体事情。
 
 
namenode不做具体计算，而是吧整个文件分块然后分配给datanode:
 
 
 
 
     
  
  1. 2012-05-25 18:31:42,170 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=open    src=/user/hadoop-user/input/1901.txt    dst=null    perm=null 
    2.  
  
  2. 2012-05-25 18:31:42,284 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=open    src=/user/hadoop-user/input/1901.txt    dst=null    perm=null 
    3.  
  
  3. 2012-05-25 18:31:42,287 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Number of transactions: 21 Total time for transactions(ms): 0Number of transactions batched in Syncs: 1 Number of syncs: 14 SyncTimes(ms): 8  
    4.  
  
  4. 2012-05-25 18:31:42,288 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=mkdirs  src=/user/hadoop-user/output/_temporary dst=null    perm=hadoop-user:supergroup:rwxr-xr-x 
    5.  
  
  5. 2012-05-25 18:31:42,398 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=open    src=/user/hadoop-user/input/1901.txt    dst=null    perm=null 
    6.  
  
  6. 2012-05-25 18:31:43,033 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=create  src=/user/hadoop-user/output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000 dst=null    perm=hadoop-user:supergroup:rw-r--r-- 
    7.  
  
  7. 2012-05-25 18:31:43,054 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.allocateBlock: /user/hadoop-user/output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000. blk_624828232551808657_1006 
    8.  
  
  8. 2012-05-25 18:31:43,068 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.addStoredBlock: blockMap updated: 192.168.129.35:50010 is added to blk_624828232551808657_1006 size 9 
    9.  
  
  9. 2012-05-25 18:31:43,074 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: DIR* NameSystem.completeFile: file /user/hadoop-user/output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000 is closed by DFSClient_281756056 
    10.  
  
  10. 2012-05-25 18:31:43,079 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=listStatus  src=/user/hadoop-user/output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0  dst=null    perm=null 
    11.  
  
  11. 2012-05-25 18:31:43,081 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=mkdirs  src=/user/hadoop-user/output    dst=null    perm=hadoop-user:supergroup:rwxr-xr-x 
    12.  
  
  12. 2012-05-25 18:31:43,084 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=rename  src=/user/hadoop-user/output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000 dst=/user/hadoop-user/output/part-r-00000   perm=hadoop-user:supergroup:rw-r--r-- 
    13.  
  
  13. 2012-05-25 18:31:43,086 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=delete  src=/user/hadoop-user/output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0  dst=null    perm=null 
    14.  
  
  14. 2012-05-25 18:31:43,090 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=delete  src=/user/hadoop-user/output/_temporary dst=null    perm=null 
    15.  
  
  15. 2012-05-25 18:32:09,469 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=root,Domain,Users,Remote,Desktop,Users,Users    ip=/192.168.40.16   cmd=listStatus  src=/   dst=null    perm=null 
    16.  
 
 
 
 
 
 
datanode是做具体的计算任务：
 
 
 
 
     
  
  1. 2012-05-25 17:41:20,336 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.129.35:43564, dest: /192.168.129.35:50010, bytes: 888190, op: HDFS_WRITE, cliID: DFSClient_150980970, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_-3989731445395160971_1003 
    2.  
  
  2. 2012-05-25 17:41:20,336 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: PacketResponder 0 for block blk_-3989731445395160971_1003 terminating 
    3.  
  
  3. 2012-05-25 17:49:18,074 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataBlockScanner: Verification succeeded for blk_-3989731445395160971_1003 
    4.  
  
  4. 2012-05-25 17:50:46,190 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: BlockReport of 2 blocks got processed in 1 msecs 
    5.  
  
  5. 2012-05-25 17:50:57,918 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.129.35:50010, dest: /192.168.40.16:3288, bytes: 895130, op: HDFS_READ, cliID: DFSClient_-1875022449, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_-3989731445395160971_1003 
    6.  
  
  6. 2012-05-25 18:02:43,887 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Receiving block blk_-3335953923528359002_1004 src: /192.168.129.35:43677 dest: /192.168.129.35:50010 
    7.  
  
  7. 2012-05-25 18:02:43,906 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.129.35:43677, dest: /192.168.129.35:50010, bytes: 8117, op: HDFS_WRITE, cliID: DFSClient_-1876464305, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_-3335953923528359002_1004 
    8.  
  
  8. 2012-05-25 18:02:43,918 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: PacketResponder 0 for block blk_-3335953923528359002_1004 terminating 
    9.  
  
  9. 2012-05-25 18:10:20,759 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataBlockScanner: Verification succeeded for blk_-3335953923528359002_1004 
    10.  
  
  10. 2012-05-25 18:14:38,593 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.129.35:50010, dest: /192.168.40.16:3417, bytes: 8181, op: HDFS_READ, cliID: DFSClient_-677944339, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_-3335953923528359002_1004 
    11.  
  
  11. 2012-05-25 18:14:38,985 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Receiving block blk_1243738109451377502_1005 src: /192.168.40.16:3418 dest: /192.168.129.35:50010 
    12.  
  
  12. 2012-05-25 18:14:38,997 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.40.16:3418, dest: /192.168.129.35:50010, bytes: 8, op: HDFS_WRITE, cliID: DFSClient_-677944339, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_1243738109451377502_1005 
    13.  
  
  13. 2012-05-25 18:14:38,997 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: PacketResponder 0 for block blk_1243738109451377502_1005 terminating 
    14.  
  
  14. 2012-05-25 18:14:59,063 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.129.35:50010, dest: /192.168.40.16:3419, bytes: 12, op: HDFS_READ, cliID: DFSClient_-1875022449, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_1243738109451377502_1005 
    15.  
 
 
 
 
 
 
而secondarynode是和namenode进行通信，从而设置检查点以便namenode出故障后的恢复：
 
 
 
 
     
  
  1. 2012-05-25 18:05:04,619 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Number of transactions: 0 Total time for transactions(ms): 0Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 0 SyncTimes(ms): 0  
    2.  
  
  2. 2012-05-25 18:05:04,626 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode: Downloaded file fsimage size 789 bytes. 
    3.  
  
  3. 2012-05-25 18:05:04,626 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode: Downloaded file edits size 1261 bytes. 
    4.  
  
  4. 2012-05-25 18:05:04,628 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: fsOwner=hadoop-user,hadoop-user 
    5.  
  
  5. 2012-05-25 18:05:04,628 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: supergroup=supergroup 
    6.  
  
  6. 2012-05-25 18:05:04,628 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: isPermissionEnabled=true 
    7.  
  
  7. 2012-05-25 18:05:04,629 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Number of files = 8 
    8.  
  
  8. 2012-05-25 18:05:04,630 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Number of files under construction = 0 
    9.  
  
  9. 2012-05-25 18:05:04,633 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Edits file /tmp/hadoop-hadoop-user/dfs/namesecondary/current/edits of size 1261 edits # 16 loaded in 0 seconds. 
    10.  
  
  10. 2012-05-25 18:05:04,638 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Image file of size 1208 saved in 0 seconds. 
    11.  
  
  11. 2012-05-25 18:05:04,640 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Number of transactions: 0 Total time for transactions(ms): 0Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 0 SyncTimes(ms): 0  
    12.  
  
  12. 2012-05-25 18:05:04,642 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode: Posted URL 0.0.0.0:50070putimage=1&port=50090&machine=192.168.129.35&token=-18:1535880146:0:1337940304000:1337936704022 
    13.  
  
  13. 2012-05-25 18:05:04,660 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode: Checkpoint done. New Image Size: 1208 
    14.  
 
 

 


 


 


 


 


 


 


 


 


 本文转自 charles_wang888 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/supercharles888/878422，如需转载请自行联系原作者

 


 



                        

                        

                        	
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Hadoop 压缩文件方式比较

	                                
对于Hadoop文件常用的几种压缩方法，我写了一个java程序进行比较。 期望是，给出一个大文件(bigfile.txt) ,我们用各种方式压缩他们然后最终复制到HDFS中。 代码很简单：就是构造codec的实例,然后让它来创建到HDFS的输出流 /* */ packagecom.charles.hadoop.fs;  importjava.io.BufferedInputStream; importjava.io.FileInputStream; importjava.io.InputStream; importjava.io.OutputStream; importjava.net.URI;  importorg.apache.hadoop.conf.Configuration; importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem; importorg.apache.hadoop.fs.Path; importorg.apache.hadoop.io.IOUtils; importorg.apache.hadoop.io.compress.Compressi...

                                
                                

                                    

                                        
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Hive动态分区导致的Jobtracker Hang

	                                
昨天下午有20多分钟Hadoop平台无法跑Hive，Jobtracker的页面也打不开，hadoop job –list也hang住没有响应，过了10分钟后恢复了，查看gc日志发现Jobtracker没有进行full gc，查看这段时间的Job日志发现一个可疑的Hive SQL: Insert into table t(dt) as select xxx,dt from txx，是一个用了动态分区的查询.这个查询和Jobtracker Hang住有什么关系呢？ 熟悉Jobtracker的都知道，在进行Job初始化时EagerTaskInitializationListener会锁住JobInProgress然后进行InitTask,细节请各位查看代码，这里有一步就是需要向hdfs写入初始数据并flush，而Fairscheduler的Update Thread在更新资源池的资源时是在持有JobTracker和Fairscheduler的独占锁然后再去计算每个资源池的资源情况，而计算running_map/running_reduce的时候要去获取相应的JobInProgress锁，各位...

                                
                                

                                    

                                        
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