前言

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正文

Hadoop 是一个大型的分布式系统，在实际运行中不免会出现一些问题，这些都增加了 Hadoop 运维的难度。

下面汇总一些常见的 Hadoop 运维技巧（不定期更新）。

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查看日志

日志是 Hadoop 运维最重要的依据，无论遇到什么异常情况，通常首先做的就是查看日志。

下面介绍日志的存放路径。

• NameNode 当天日志路径：$HADOOP_HOME/logs/hadoop-hadoop-namenode-master.log。
• ResourceManager 当天日志路径：$HADOOP_HOME/logs/hadoop-hadoop-resourcemanager-master.log
• DataNode 当天日志路径：$HADOOP_HOME/logs/hadoop-hadoop-datanode-slave1.log。
• NodeManager 当天日志路径：$HADOOP_HOME/logs/hadoop-hadoop-nodemanager-slave1.log。

我们可以通过直接查看日志文件的方式查看日志，也可以通过 tail -f 的命令实时地查看更新的日志，在有些情况下，第二种方法显得非常有效。

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清理临时文件

很多时候，由于对集群的操作太频繁，或是日志输出不太合理时，日志文件或者是临时文件可能变得十分巨大，影响正常HDFS的存储，可以视情况定期清理。

• HDFS的临时文件路径：/export/hadoop/tmp/mapred/staging
• 本地临时文件路径：${mapred.local.dir}/mapred/userlogs

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定期执行数据均衡脚本

导致 HDFS 数据不均衡的原因有很多种，如新增一个 DataNode、快速删除 HDFS 上的大量文件、计算任务分布不均匀等。

数据不均衡会降低 MapReduce 计算本地化的可能，降低作业执行效率。

当察觉到了数据不均衡的情况后，可以通过执行 Hadoop 自带的均衡器脚本来重新平衡整个集群，脚本的路径为 $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh。

需要注意的是，在执行脚本时，网络带宽会被大量地消耗，这时如果有作业正在运行，作业的执行将会变得非常缓慢。

我们可以通过 dfs.balance.bandwidthPerSec 来设置传输速率。

在均衡器执行的时候，可以随时中断，不会影响数据的完整性。