[Hadoop] HDFS调优笔记

内容简介：[Hadoop] HDFS调优笔记

描述

这篇文章主要从一些配置设置相关方面去调优Hadoop集群的笔记，内容来自网上或一些实践经验

1.HDFS审计日志

HDFS审计日志是一个和进程分离的日志文件，默认是没有开启的，开启之后，用户的每个请求都会记录到审计日志当中，通过审计日志可以发现哪些ip，哪些用户对哪些目录做了哪些操作，比如：那些数据在哪些在什么时候删除，和分析哪些Job在密集的对NameNode进行访问，我们自己的版本中对访问记录了job的Id,在新版的HDFS中，新增加了callcontext的功能，也做了类似操作： HDFS-9184 Logging HDFS operation’s caller context into audit logs .

如何开启，修改Hadoop-env.sh

-Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender}

改为

-Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,RFAAUDIT}

对应的log4j.properties可以新增保存个数

#
# hdfs audit logging
#
hdfs.audit.logger=INFO,NullAppender
hdfs.audit.log.maxfilesize=2560MB
hdfs.audit.log.maxbackupindex=30
log4j.logger.org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit=${hdfs.audit.logger}
log4j.additivity.org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit=false
log4j.appender.RFAAUDIT=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.RFAAUDIT.File=/data1/hadoop-audit-logs/hdfs-audit.log
log4j.appender.RFAAUDIT.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.RFAAUDIT.layout.ConversionPattern=[%d{yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSXXX}] [%p] %c{3}.%M(%F %L) [%t] : %m%n
log4j.appender.RFAAUDIT.MaxFileSize=${hdfs.audit.log.maxfilesize}
log4j.appender.RFAAUDIT.MaxBackupIndex=${hdfs.audit.log.maxbackupindex}

开启异步的审计日志

使用异步的log4j appender可以提升NameNode的性能，尤其是请求量在10000 requests/second,可以设置hdfs-site.xml

<property>
    <name>dfs.namenode.audit.log.async</name>
    <value>true</value>
  </property>

2.开启Service RPC端口

在默认情况下，service RPC端口是没有使用的，client和DataNode汇报，zkfc的健康检查都会公用RPC Server，当client的请求量比较大或者DataNode的汇报量很大，会导致他们之间相互影响，导致访问非常缓慢，开启之后，DN的汇报和健康检查请求都会走Service RPC端口，避免了因为client的大量访问影响，影响服务之间的请求，在HA集群中，可以在hdfs-site.xml中设置

<property>
    <name>dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn1</name>
    <value>mynamenode1.example.com:8021</value>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn2</name>
    <value>mynamenode2.example.com:8021</value>
  </property>

开启之后，需要重置zkfc

hdfs zkfc –formatZK

注意：

修改这个端口需要重启集群，请自行评估带来的影响

3.关闭多余的日志

有时候，NameNode上日志打印会严重影响NN的性能，出问题时也会造成没必要的干扰，所以可以修改log4j的文件，对没必要的日志进行日志级别的调整，例如

log4j.logger.BlockStateChange=WARN
log4j.logger.org.apache.hadoop.ipc.Server=WARN

社区上也有很多日志的优化方案

• HDFS-9434
• HADOOP-12903
• HDFS-9941
• HDFS-9906

4.RPC FairCallQueue

这个是基于上面第二点 开启Service RPC 继续说的,这是较新版本的Hadoop的新特性，RPC FairCallQueue替换了之前的单一的RPC queue的模式，RPC Server会维护并按照请求的用户进行分组，Handler会按照队列的优先级去消费queue里面的RPC Call,这个功能它可以防止因为某个用户的cleint的大量请求导致NN无法响应，整个集群瘫痪的状态，开启了之后，请求多的用户请求会被降级，这样不会造成多租户下，影响他用户的访问，后续会有文章介绍，相关的JIRA HDFS-10282

如果开启，需要修改core-site.xml

<property>
    <name>ipc.8020.callqueue.impl</name>
    <value>org.apache.hadoop.ipc.FairCallQueue</value>
  </property>
<property>
  <name>ipc.8020.faircallqueue.decay-scheduler.period-ms</name>
  <value>60000</value>
</property>

注意

不能对DataNode和NN通信的端口进行开启

5.磁盘吞吐量

对于NameNode来说，HDFS NameNode性能也依赖于flush edit logs到磁盘的速度，任何延迟将会导致将会影响RPC的处理线程，并对Hadoop集群造成连锁的性能影响。

你应该使用专用的硬盘时存储edit logs，如果hdfs-site.xml中没有配置，将等于dfs.name.name.dir的值

<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/mnt/disk1,/mnt/disk2</value>
  </property>

对于DN来说，默认的Du，会产生大量的du -sk的操作，会造成集群严重的IO Wait增加，从而导致任务会变得缓慢

负载图

产生大量的DU操作

解决方案是

将同时产生的du操作，加个随机数，随机到集群的不同时间段，并且每天只du一次，这样虽然可能会造成hdfs上显示的使用率会有延时，但基本可以满足要求 HADOOP-9884

打patch之后，修改hdfs-site.xml

<property>
  <name>fs.getspaceused.jitterMillis</name>
  <value>3600000</value>
</property>
<property>
  <name>fs.du.interval</name>
  <value>86400000</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.datanode.cached-dfsused.check.interval.ms</name>
  <value>14400000</value>
</property>

6.避免读取stale DataNodes

修改hdfs-site.xml

dfs.namenode.avoid.read.stale.datanode=true
dfs.namenode.avoid.write.stale.datanode=true

7.开启short circuit reads

开启短路读之后，当client读取数据时，如果在改节点，会直接通过文件描述符去读取文件，而不用通过tcp socket的方式

修改hdfs-site.xml

dfs.client.read.shortcircuit=true
dfs.domain.socket.path=/var/lib/hadoop-hdfs/dn_socket

8.关闭操作系统的Transparent Huge Pages (THP)

操作系统默认开启THP，会导致整个Hadoop集群cpu sys态变高,详细步骤可以 参考

9.设置系统的vm.swappiness

避免使用交换区

添加vm.swappiness=0到/etc/sysctl.conf重启生效，或者sysctl -w vm.swappiness=0

10.设置系统CPU为performance

设置cpu的scaling governors为performance模式,你可以运行cpufreq-set -r -g performance或者修改/sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor文件，并设置为performance

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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