Hadoop 优化（2）

 

简介

Hadoop 是一个灵活的开放源码 Java 框架，用于在一般硬件网络上执行大规模数据处理。它的思想来源于最初由 Google Labs 开发的 MapReduce 和 Global File System (GFS) 技术，由于具有高效、可靠和可伸缩的优点，它越来越流行了。Hadoop 现在是顶级 Apache 项目，IBM、Google、Yahoo! 和 Facebook 等许多公司都支持和使用 Hadoop，它已经成为大规模数据处理方面事实上的行业标准框架。

Hadoop 对于云计算意味着什么？云计算的目的之一是，以尽可能低的开销为计算机资源提供高可用性。Hadoop 能够处理数千个节点和 PB 量级的数据，可以自动地处理作业调度、部分失败和负载平衡，因此它是实现这个目标的完美工具。

要想充分使用计算机资源，优化性能是非常重要的，包括 CPU、内存和 I/O（磁盘和网络）。Hadoop 可以自动地改进性能，同时向用户提供接口，让他们可以针对自己的应用程序优化性能。本文介绍重要的 Hadoop 可配置参数以及分析和调优性能的方法。

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建立环境

部署 Hadoop 环境的步骤

在执行性能调优之前，需要先构建 Hadoop 集群环境。步骤如下：

1. 准备集群节点，在这些节点上安装 Linux OS、JDK 1.6 和 ssh。确保每个节点上都在运行 sshd。
2. 访问 The Apache Software Foundation 站点，下载稳定的 Hadoop 发行版。
3. 选择自己的 NameNode (NN)、JobTracker (JT) 和 Secondary NameNode (SNN)；其他节点是 DataNode (DN) 和 TaskTracker (TT)。本文假设选择 host001 作为 NN，host002 作为 JT，host003 作为 SNN。
4. 让 NN、JT 和 SNN 能够通过 ssh 无需密码地访问所有 DN 和 TT。
5. 在每个节点上解压下载的 Hadoop 发行版；下面使用 $HADOOP_HOME 代表解压位置。
6. 在 NN 上，进入 $HADOOP_HOME 目录并修改配置文件。
   1. 把 host003 添加到 $HADOOP_HOME/conf/masters 中。
   2. 把所有 DN/TT 节点的 IP 地址/主机名添加到 $HADOOP_HOME/conf/slaves 中，每个主机一行。 注意：如果使用主机名，就需要通过配置 /etc/hosts 文件确保集群中的所有节点都知道每个主机名。
   3. 把以下属性添加到 $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml 中以设置 NN IP/端口：

      <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://host001:9000</value> </property>

      
      
   4. 把以下属性添加到 $HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml 中以设置 JT IP/端口：

      <property> <name> mapred.job.tracker </name> <value>host002:9001</value> </property>

      
      注意：如果使用 Hadoop 0.21.0，这个属性名应该是 mapreduce.jobtracker.address。
   5. 如果在 NN 上有多个网络接口，那么把以下属性添加到 $HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml 中：

      <property> <name>dfs.datanode.dns.nameserver</name> <value>eth1</value> <description>The name of the Network Interface from which a data node should report its IP address. </description> </property>

      
      
7. 把上面提到的所有配置文件从 NN 复制到集群中所有其他节点上的 $HADOOP_HOME/conf/ 目录中。
8. 在 NN 上进入 $HADOOP_HOME/bin 目录。
   1. 使用 $./hadoop namenode -format 命令格式化 NN。
   2. 启动 start-all.sh 脚本以启动 Hadoop 守护进程。
9. 更详细的信息参见 Hadoop Common。注意：如果选用 Hadoop 0.21.0，那么必须使用当前的 JDK（由 JIRA HADOOP-6941 跟踪）。

安装并配置 nmon 性能监视工具

nmon 是一个系统管理、调优和基准测试工具，可以简便地监视大量重要的性能信息。可以在整个性能调优过程中使用 nmon 作为监视工具。按以下步骤安装并配置 nmon，建立自己的性能监视系统：

1. 从 nmon for Linux 站点下载 nmon 二进制包。找到适合您的 Linux OS 的版本，把它复制到 Hadoop 集群的所有节点。下面使用$NMON_HOME 代表放置 nmon 二进制代码的位置。
2. 因为已经让 NN、JT 和 SNN 能够通过 ssh 无需密码地访问所有其他节点，而且将在 JT 上提交所有 map/reduce 作业，所以选择 JT 作为中心节点收集所有 nmon 数据。登录 JT 节点，然后执行以下步骤。
3. 使用以下命令在 JT (host002) 上创建一个目录（例如 /home/hadoop/perf_share）并通过 NFS 共享它：
   1. 创建目录：$mkdir /home/hadoop/perf_share
   2. 修改 /etc/exports 文件，在其中包含以下行：/home/hadoop/perf_share *(rw,sync)
   3. 重新启动 NFS 服务：$/etc/rc.d/init.d/nfs restart
   4. 在所有其他节点上创建这个目录并把它们挂装到 JT 上的 perf_share 目录：

      $mkdir/home/hadoop/perf_share $mount host002: /home/hadoop/perf_share /home/hadoop/perf_share

      
      
4. 创建以下脚本以便在所有节点上启动 nmon：

   hosts=( shihc008 shihc009 shihc010 shihc011 shihc012 shihc013 shihc014 shihc015 shihc016 shihc017) # Remove all data in /home/hadoop/perf_share for host in ${hosts[@]} do ssh $host "cd /home/hadoop/perf_share;rm -rf *" done # Start nmon on all nodes for host in ${hosts[@]} do ssh $host " /usr/bin/nmon -f -m /home/hadoop/perf_share -s 30 -c 360" done

   
   在最后的 nmon 命令中，-f 表示希望把数据保存到文件中，并不在屏幕上显示；-m 表示保存数据的位置；-s 30 表示希望每 30 秒捕捉一次数据；-c 360 表示需要 360 个数据点（即快照），总数据收集时间为 30x360 秒，即 3 小时。
5. 从 nmonanalyser wiki 下载 nmonanalyser（这个 Excel 电子表格接受 nmon 的输出文件，生成一些漂亮的图表以帮助分析），用它分析收集到的监视数据。

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Hadoop 可配置参数

Hadoop 提供许多配置选项，用户和管理员可以通过它们进行集群设置和调优。core/hdfs/mapred-default.xml 中有许多变量，可以在core/hdfs/mapred-site.xml 中覆盖它们。一些变量指定系统上的文件路径，而其他变量对 Hadoop 的内部进行深入的调整。

性能调优主要有四个方面：CPU、内存、磁盘 I/O 和网络。本文介绍与这四个方面最相关的参数，您可以使用后面介绍的方法研究 *-default.xml 中的其他参数。

与 CPU 相关的参数： mapred.tasktracker.map 和 reduce.tasks.maximum
决定由任务跟踪器同时运行的 map/reduce 任务的最大数量。这两个参数与 CPU 利用率最相关。这两个参数的默认值都是 2。根据集群的具体情况适当地增加它们的值，这会提高 CPU 利用率，由此提高性能。例如，假设集群中的每个节点有 4 个 CPU，支持并发多线程，每个 CPU 有两个核；那么守护进程的总数不应该超过 4x2x2=16 个。考虑到 DN 和 TT 要占用两个，map/reduce 任务最多可以占用 14 个，所以这两个参数最合适的值是 7。

在 mapred-site.xml 中设置此参数。

与内存相关的参数： mapred.child.java.opts
这是用于 JVM 调优的主要参数。默认值是 -Xmx200m，这给每个子任务线程分配最多 200 MB 内存。如果作业很大，可以增加这个值，但是应该确保这不会造成交换，交换会严重降低性能。

我们来研究一下这个参数如何影响总内存使用量。假设 map/reduce 任务的最大数量设置为 7，mapred.child.java.opts 保持默认值。那么，正在运行的任务的内存开销为 2x7x200 MB =2800 MB。如果每个工作者节点都有 DN 和 TT 守护进程，每个守护进程在默认情况下占用 1 GB 内存，那么分配的总内存大约为 4.8 GB。

在 mapred-site.xml 中设置此参数。

与磁盘 I/O 相关的参数： mapred.compress.map.output、mapred.output.compress 和mapred.map.output.compression.codec
这些参数控制是否对输出进行压缩，其中 mapred.compress.map.output 用于 map 输出压缩，mapred.output.compress 用于作业输出压缩，mapred.map.output.compression.codec 用于压缩代码。这些选项在默认情况下都是禁用的。

启用输出压缩可以加快磁盘（本地/Hadoop Distributed File System (HDFS)）写操作，减少数据传输的总时间（在 shuffle 和 HDFS 写阶段），但是在另一方面压缩/解压过程会增加开销。

根据个人经验，启用压缩对于使用随机键/值的操作序列是无效的。建议只在处理大量有组织的数据（尤其是自然语言数据）时启用压缩。

在 mapred-site.xml 中设置这些参数。

io.sort.mb 参数
这个参数设置用于 map 端排序的缓冲区大小，单位是 MB，默认值是 100。这个值越大，溢出到磁盘就越少，因此会减少 map 端的 I/O 时间。注意，增加这个值会导致每个 map 任务需要的内存增加。

根据个人经验，在 map 输出很大而且 map 端 I/O 很频繁的情况下，应该尝试增加这个值。

在 mapred-site.xml 中设置此参数。

io.sort.factor 参数
这个参数设置在 map/reduce 任务中同时合并的输入流（文件）数量。这个值越大，溢出到磁盘就越少，因此会减少 map/reduce 的 I/O 时间。注意，如果给每个任务分配的内存不够大，增加这个值可能会导致更多垃圾收集活动。

根据个人经验，如果出现大量溢出到磁盘，而且排序和 shuffle 阶段的 I/O 时间很高，就应该尝试增加这个值。

在 mapred-site.xml 中设置此参数。

mapred.job.reduce.input.buffer.percent 参数
这个参数设置用于在 reduce 阶段保存 map 输出的内存的百分比（相对于最大堆大小），默认值是 0。当 shuffle 结束时，内存中剩余的 map 输出必须少于这个阈值，然后 reduce 阶段才能够开始。这个值越大，磁盘上的合并就越少，因此会减少 reduce 阶段本地磁盘上的 I/O 时间。注意，如果给每个任务分配的内存不够大，增加这个值可能会导致更多垃圾收集活动。

根据个人经验，如果 map 输出很大而且在 reduce 到排序阶段本地磁盘 I/O 很频繁，应该尝试增加这个值。

在 mapred-site.xml 中设置此参数。

mapred.local.dir 和 dfs.data.dir 参数
这两个参数决定把 Hadoop 中的数据放在什么地方，mapred.local.dir 决定存储 MapReduce 中间数据（ map 输出数据）的位置，dfs.data.dir 决定存储 HDFS 数据的位置。

根据个人经验，把这些位置分散在每个节点上的所有磁盘上可以实现磁盘 I/O 平衡，因此会显著改进磁盘 I/O 性能。

在 mapred-site.xml 中设置 mapred.local.dir，在 hdfs-site.xml 中设置dfs.data.dir。

与网络相关的参数： topology.script.file.name
这个参数指向一个用户定义的脚本，这个脚本判断机架-主机（rack-host）映射以配置机架感知。在 core-site.xml 文件中设置此参数。

机架感知是对于提高网络性能最重要的配置，强烈建议按 http://hadoop.apache.org/common/docs/current/cluster_setup.html#Hadoop+Rack+Awareness 和http://wiki.apache.org/hadoop/topology_rack_awareness_scripts 上的说明配置它。

mapred.reduce.parallel.copies 参数
这个参数决定把 map 输出复制到 reduce 所使用的线程数量，默认值是 5。增加这个值可以提高网络传输速度，加快复制 map 输出的过程，但是也会增加 CPU 使用量。

根据个人经验，增加这个值的效果不太明显，建议只在 map 输出非常大的情况下增加这个值。

注意：上面列出的参数名都是 Hadoop 0.20.x 中的；如果使用 0.21.0，名称可能有变化。除了 Hadoop 参数之外，还有一些会影响总体性能的系统参数，比如机架间带宽。

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如何调优和提高性能

介绍了上面的预备知识之后，现在讨论如何调优和提高性能。可以把整个过程划分为以下步骤。

步骤 1：选择测试基准

整个 Hadoop 集群的性能由两个方面决定：HDFS I/O 性能和 MapReduce 运行时性能。Hadoop 本身提供几个基准，比如用于 HDFS I/O 测试的TestDFSIO 和 dfsthroughput（包含在 hadoop-*-test.jar 中）、用于总体硬件测试的Sort（包含在 hadoop-*-examples.jar 中）和 Gridmix（它模拟网格环境中的混合工作负载，放在$HADOOP_HOME/src/benchmarks 目录中）。可以根据自己的测试需求选择任何基准。

在所有这些基准中，当输入数据很大时，Sort 可以同时反映 MapReduce 运行时性能（在 “执行排序” 过程中）和 HDFS I/O 性能（在 “把排序结果写到 HDFS” 过程中）。另外，Sort 是 Apache 推荐的硬件基准。（可以通过Hadoop Wiki 找到相关信息。）因此，本文使用Sort 作为示例测试基准讲解性能调优方法。

步骤 2：构建基线

1. 测试环境：
   • 基准：Sort
   • 输入数据规模：500 GB
   • Hadoop 集群规模：10 个 DN/TT 节点
   • 所有节点都是相同类型的
   • 节点信息：
     • Linux OS
     • 两个 4 核处理器，支持并发多线程
     • 32 GB 内存
     • 5 个 500 GB 磁盘
2. 测试脚本：下面是测试使用的脚本（关于运行 Sort 基准的更多信息参见 Hadoop Wiki）。所有脚本都应该在 JT 节点上运行。

   注意：把上面提到的 start_nmon.sh 脚本和以下脚本放在存储测试结果的目录中。

   • baseline_test.sh

     #!/bin/sh # since there are 10 nodes, should write 50 GB file on each fSize=5368709120 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-0.20.1-examples.jar randomwriter -D test.randomwrite.bytes_per_map=$fSize /rand_$fSize 2>&1 | tee ./testRes/randomwriter_$fSize.out mkdir -p ./testRes/nmonFiles # run three cycles to get a more precise result for runtimes in {a,b,c} do ./ run_sort_baseline.sh $fSize $runtimes done

     
     
   • run_sort_baseline.sh

     #!/bin/sh $HADOOP_HOME/bin/hadoop dfs -rmr /rand_$1-sorted ./start_nmon.sh $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-0.20.1-examples.jar sort -r 70 /rand_$1 /rand_$1-sorted 2>&1 |tee ./testRes/sort_baseline_$2.out cp -r /home/hadoop/perf_share ./testRes/nmonFiles/mb$4_$2

     
     
3. 基线测试使用的参数值：
   • Hadoop 参数值：
     • mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = 2 （默认值）
     • mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum = 2 （默认值）
     • mapred.reduce.parallel.copies = 5 （默认值）
     • mapred.child.java.opts = -Xmx200m （默认值）
     • mapred.job.reduce.input.buffer.percent = 0 （默认值）
     • io.sort.mb = 100 （默认值）
     • io.sort.factor = 10 （默认值）
     • mapred.local.dir = /hadoop/sdb
     • dfs.data.dir = /hadoop/sdc, /hadoop/sdd,/hadoop/sde
   • 系统参数值：
     机架间带宽 = 1 Gb
4. 基线测试结果：
   • 执行时间：10051 秒
   • 资源使用量汇总：
     
     

     	平均 CPU	平均内存（活跃）	平均磁盘			平均网络 (KB/s)
     			磁盘读 (KB/s)	磁盘写 (KB/s)	每秒 IO	读	写
     NameNode	0.10%	552.43MB	0.0	18.1	1.7	8.0	31.8
     JobTracker	0.30%	822.19MB	0.0	34.1	2.0	8.8	13.0
     DataNode	42.5%	6522.32MB	49431.2	37704.0	605.3	6134.9	7126.4

     
     
     
   • 详细的图表：

     获得所有 nmon 数据之后，可以使用 nmonanalyser 生成图表。因为 nmonanalyser 是一个 Excel 电子表格，所以只需打开它，单击analyse nmon data，选择 nmon 文件。然后就可以得到经过分析的图表。

     
     
     图 1. 使用 nmonanalyser 分析 nmon 数据
     
     
     

     nmonanalyser 对于基线测试生成的详细图表如下：

     
     
     图 2. NameNode 图表
     
     
     
     
     图 3. JobTracker 图表
     
     
     
     
     图 4. DataNode/TaskTracker 图表
     
     
     

步骤 3：寻找瓶颈

需要根据监视数据和图表仔细地研究系统瓶颈。因为主要的工作负载分配给 DN/TT 节点，所以应该首先观察 DN/TT 节点的资源使用量（下面只给出 DN/TT 节点的 nmon 图表以节省篇幅）。

通过研究基线监视数据和图表，可以发现系统中有几个瓶颈：在 map 阶段，没有充分使用 CPU（大多数时候不到 40%），而且磁盘 I/O 相当频繁。

步骤 4：打破瓶颈

首先尝试提高 map 阶段的 CPU 利用率。前面对 Hadoop 参数的说明指出，要想提高 CPU 利用率，需要增加 mapred.tasktracker.map 和reduce.tasks.maximum 参数的值。

在测试环境中，每个节点有两个支持并发多线程的 4 核处理器，所以有 16 个可用的位置，可以把这两个参数设置为 7。

为了完成这一修改，需要在 mapred-site.xml 中设置 mapred.tasktracker.map 和reduce.tasks.maximum 参数，重新启动集群，再次启动 baseline_test.sh（因为在mapred-site.xml 文件中进行配置，所以这里不需要修改脚本）。修改后的 mapred-site.xml 如下所示：

<configuration> <property> <name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name> <value>7</value> </property> <property> <name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name> <value>7</value> </property> </configuration>

下面是调优后的测试结果：

• 执行时间：8599 秒
• 资源使用量汇总：
  
  

  	平均 CPU	平均内存（活跃）	平均磁盘			平均网络 (KB/s)
  			磁盘读 (KB/s)	磁盘写 (KB/s)	每秒 IO	读	写
  NameNode	0.10%	520.88MB	0.0	21.2	2.0	6.4	12.7
  JobTracker	0.50%	1287.4MB	0.0	22.5	1.6	6.4	5.1
  DataNode	48.4%	12466.8MB	51729.07	44060.67	669.9	7462	6865

  
  
  

图 5. 调优后的 DataNode/TaskTracker 图表

步骤 5：新一轮调优，重复步骤 3 和 4

增加每个 TaskTracker 中 map/reduce 任务的最大数量之后，观察获取的数据和图表，可以看到在 map 阶段已经充分使用 CPU 了。但是与此同时，磁盘 I/O 频率仍然很高，所以需要新一轮调优-监视-分析过程。

需要重复这些步骤，直到系统中没有瓶颈，每种资源都充分使用为止。

注意，每次调优不一定会提高性能。如果出现性能下降，需要恢复以前的配置，尝试用其他调优措施打破瓶颈。在这次测试中，最终取得的优化结果如下：

• 执行时间：5670 秒
• 系统参数值：机架间带宽 = 1Gb
• 资源使用量汇总：

图 6. DataNode/TaskTracker 图表 - 第二轮调优

步骤 6：可伸缩性测试和改进

为了进一步检验调优结果，需要在使用优化后的配置的情况下增加集群规模和输入数据规模，从而测试配置的可伸缩性。具体地说，把集群规模增加到 30 个节点，把输入数据规模增加到 1.5TB，然后再次执行上面的测试过程。

由于篇幅有限，这里不详细描述调优过程。监视和分析方法与上面提到的完全相同，发现的主要瓶颈出现在网络中。当输入数据增加到 TB 量级时，机架间带宽变得不足。把机架间带宽增加到 4 Gb，10 节点集群优化后的所有其他参数保持不变，最终的执行时间是 5916 秒，这相当接近 10 节点集群优化后的结果（5670 秒）。

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结束语

您现在了解了如何监视 Hadoop 集群、使用监视数据分析系统瓶颈和优化性能。希望这些知识能够帮助您充分使用 Hadoop 集群，更高效地完成作业。可以使用本文描述的方法进一步研究 Hadoop 的可配置参数，寻找参数配置与不同作业特征之间的关联。

另外，这种基于参数的调优比较 “静态”，因为一套参数配置只对于一类作业是最优的。为了获得更大的灵活性，您应该研究 Hadoop 的调度算法，寻找提高 Hadoop 性能的新方法。

参考资料

学习

• 了解 IBM Big Data 和Hadoop Strategy。
  
  
• 访问 Apache Hadoop 主页。
  
  
• 下载稳定的 Hadoop 发行版。
  
  
• 下载 nmon 二进制包。
  
  
• 下载 nmonanalyser。
  
  
• 了解关于运行 SORT 基准的信息。
  
  
• 在 developerWorks 云开发人员资源 中，寻找应用程序和服务开发人员构建云部署项目的知识和经验，并分享自己的经验。
  
  
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关于作者

Yu Li 是一位中国软件工程师。他是 IBM InfoSphere BigInsight 团队的成员，这个团队的任务是在 Apache Hadoop 上构建分析平台。他的专业领域包括云计算、性能调优、数据挖掘、数据库技术和中间件技术。

 

本文转自： http://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-cloudclusterperformance/