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Java及Web程序调用hadoop2.6

徐超 2015-1-20 22:59:28 发表于 实操演练 [显示全部楼层] 只看大图 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 13 130901
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问题导读
1、配置过程中会遇到哪些问题，如何解决？
2、Java调用Hadoop2.6 ，运行MR程序需要做哪些配置？
3、如何通过Web程序调用Hadoop？




1. hadoop集群：

1.1 系统及硬件配置：

     hadoop版本：2.6 ；三台虚拟机：node101(192.168.0.101)、node102(192.168.0.102)、node103(192.168.0.103)； 每台机器2G内存、1个CPU核；

     node101: NodeManager、 NameNode、ResourceManager、DataNode；
     node102: NodeManager、DataNode 、SecondaryNameNode、JobHistoryServer；
     node103: NodeManager 、DataNode；

1.2 配置过程中遇到的问题：

    1） NodeManager启动不了；

          最开始配置的虚拟机配置的是512M内存，所以在yarn-site.xml 中的“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”配置为512（其默认配置是1024），查看日志，报错：
  1. org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: Recieved SHUTDOWN signal from Resourcemanager ,Registration of NodeManager failed, Message from ResourceManager: NodeManager from  node101 doesn't satisfy minimum allocations, Sending SHUTDOWN signal to the NodeManager.
复制代码


         把它改为1024或者以上就可以正常启动NodeManager了，我设置的是2048；
   2） 任务可以提交，但是不会继续运行

        a. 由于这里每个虚拟机只配置了一个核，但是yarn-site.xml里面的“yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores”默认配置是8，这样在分配资源的时候会有问题，所以把这个参数配置为1；

        b. 出现下面的错误：
  1. is running beyond virtual memory limits. Current usage: 96.6 MB of 1.5 GB physical memory used; 1.6 GB of 1.5 GB virtual memory used. Killing container.
复制代码


这个应该是map、reduce、NodeManager的资源配置没有配置好，大小配置不正确导致的，但是我改了好久，感觉应该是没问题的，但是一直报这个错，最后没办法，把这个检查去掉了，即把yarn-site.xml 中的“yarn.nodemanager.vmem-check-enabled”配置为false；这样就可以提交任务了。
1.3 配置文件（希望有高人可以指点下资源配置情况，可以不出现上面b的错误，而不是使用去掉检查的方法）：

1）hadoop-env.sh 和yarn-env.sh 中配置jdk，同时HADOOP_HEAPSIZE和YARN_HEAPSIZE配置为512；

2）hdfs-site.xml 配置数据存储路径和secondaryname所在节点：
  1. <configuration>  

  2. <property>  

  3.   <name>dfs.namenode.name.dir</name>  

  4.   <value>file:////data/hadoop/hdfs/name</value>  

  5.   <description>Determines where on the local filesystem the DFS name node  

  6.       should store the name table(fsimage).  If this is a comma-delimited list  

  7.       of directories then the name table is replicated in all of the  

  8.       directories, for redundancy. </description>  

  9. </property>  

  10. <property>  

  11.   <name>dfs.datanode.data.dir</name>  

  12.   <value>file:///data/hadoop/hdfs/data</value>  

  13.   <description>Determines where on the local filesystem an DFS data node  

  14.   should store its blocks.  If this is a comma-delimited  

  15.   list of directories, then data will be stored in all named  

  16.   directories, typically on different devices.  

  17.   Directories that do not exist are ignored.  

  18.   </description>  

  19. </property>  

  20. <property>  

  21. <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>  

  22. <value>node102:50090</value>  

  23. </property>  

  24. </configuration>  
复制代码



3）core-site.xml 配置namenode：
  1. <configuration>  

  2. <property>  

  3. <name>fs.defaultFS</name>  

  4.   <value>hdfs://node101:8020</value>  

  5. </property>  

  6. </configuration>
复制代码


4） mapred-site.xml 配置map和reduce的资源：
  1. <configuration>  

  2. <property>  

  3.   <name>mapreduce.framework.name</name>  

  4.   <value>yarn</value>  

  5.   <description>The runtime framework for executing MapReduce jobs.  

  6.   Can be one of local, classic or yarn.  

  7.   </description>  

  8. </property>  

  9.   

  10. <!-- jobhistory properties -->  

  11. <property>  

  12.   <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  

  13.   <value>node102:10020</value>  

  14.   <description>MapReduce JobHistory Server IPC host:port</description>  

  15. </property>  

  16.   

  17.   

  18. <property>  

  19. <name>mapreduce.map.memory.mb</name>  

  20. <value>1024</value>  

  21. </property>  

  22. <property>  

  23. <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>  

  24. <value>1024</value>  

  25. </property>  

  26. <property>  

  27. <name>mapreduce.map.java.opts</name>  

  28. <value>-Xmx512m</value>  

  29. </property>  

  30. <property>  

  31. <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>  

  32. <value>-Xmx512m</value>  

  33. </property>  

  34. </configuration>
复制代码


5）yarn-site.xml 配置resourcemanager及相关资源：
  1. <configuration>  

  2.   

  3.  <property>  

  4.     <description>The hostname of the RM.</description>  

  5.     <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>  

  6.     <value>node101</value>  

  7.   </property>      

  8.     

  9.   <property>  

  10.     <description>The address of the applications manager interface in the RM.</description>  

  11.     <name>yarn.resourcemanager.address</name>  

  12.     <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>  

  13.   </property>  

  14.   

  15.   <property>  

  16.     <description>The address of the scheduler interface.</description>  

  17.     <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  

  18.     <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>  

  19.   </property>  

  20.   

  21.   <property>  

  22.     <description>The http address of the RM web application.</description>  

  23.     <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  

  24.     <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>  

  25.   </property>  

  26.   

  27.   <property>  

  28.     <description>The https adddress of the RM web application.</description>  

  29.     <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>  

  30.     <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090</value>  

  31.   </property>  

  32.   

  33.   <property>  

  34.     <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  

  35.     <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>  

  36.   </property>  

  37.   

  38.   <property>  

  39.     <description>The address of the RM admin interface.</description>  

  40.     <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  

  41.     <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>  

  42.   </property>  

  43.   

  44.   <property>  

  45.     <description>List of directories to store localized files in. An   

  46.       application's localized file directory will be found in:  

  47.       ${yarn.nodemanager.local-dirs}/usercache/${user}/appcache/application_${appid}.  

  48.       Individual containers' work directories, called container_${contid}, will  

  49.       be subdirectories of this.  

  50.    </description>  

  51.     <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>  

  52.     <value>/data/hadoop/yarn/local</value>  

  53.   </property>  

  54.   

  55.   <property>  

  56.     <description>Whether to enable log aggregation</description>  

  57.     <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  

  58.     <value>true</value>  

  59.   </property>  

  60.   

  61.   <property>  

  62.     <description>Where to aggregate logs to.</description>  

  63.     <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>  

  64.     <value>/data/tmp/logs</value>  

  65.   </property>  

  66.   

  67.   <property>  

  68.     <description>Amount of physical memory, in MB, that can be allocated   

  69.     for containers.</description>  

  70.     <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>  

  71.     <value>2048</value>  

  72.   </property>  

  73. <property>  

  74.     <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>  

  75.     <value>512</value>  

  76. </property>  

  77. <property>  

  78.     <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>  

  79.     <value>1.0</value>  

  80. </property>  

  81. <property>  

  82.     <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>  

  83.     <value>false</value>  

  84. </property>  

  85. <!--   

  86.  <property>  

  87.      <description>The class to use as the resource scheduler.</description>  

  88.          <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>  

  89.              <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>  

  90.                </property>  

  91.   

  92.   <property>  

  93.       <description>fair-scheduler conf location</description>  

  94.           <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>  

  95.               <value>${yarn.home.dir}/etc/hadoop/fairscheduler.xml</value>  

  96.                 </property>  

  97. -->  

  98. <property>  

  99.     <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>  

  100.     <value>1</value>  

  101. </property>  

  102.   <property>  

  103.     <description>the valid service name should only contain a-zA-Z0-9_ and can not start with numbers</description>  

  104.     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  

  105.     <value>mapreduce_shuffle</value>  

  106.   </property>  

  107.   <property>  

  108.     <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>  

  109.       <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>  

  110.       </property>  

  111. </configuration>
复制代码


2. Java调用Hadoop2.6 ，运行MR程序：
需修改下面两个地方：

1） 调用主程序的Configuration需要配置：
  1. Configuration conf = new Configuration();  

  2.       

  3.     conf.setBoolean("mapreduce.app-submission.cross-platform", true);// 配置使用跨平台提交任务  

  4.     conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node101:8020");//指定namenode    

  5.     conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");  // 指定使用yarn框架  

  6.     conf.set("yarn.resourcemanager.address", "node101:8032"); // 指定resourcemanager  

  7.     conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address", "node101:8030");// 指定资源分配器  
复制代码


2） 添加下面的类到classpath：
2.jpg

==
1.jpg


==
2.jpg

其他地方不用修改，这样就可以运行；


3. Web程序调用Hadoop2.6，运行MR程序；

程序可以在
百度网盘：
链接：http://pan.baidu.com/s/1cv7WU 密码：x7c9

java web程序调用hadoop2.6 下载


这个web程序调用部分和上面的java是一样的，基本都没有修改，所使用到的jar包也全部放在了lib下面。

最后有一点，我运行了三个map，但是三个map不是均匀分布的：
1.jpg


可以看到node103分配了两个map，node101分配了1一个map；还有一次是node101分配了两个map，node103分配了一个map；两次node102都没有分配到map任务，这个应该是资源管理和任务分配的地方还是有点问题的缘故。



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arBen 发表于 2015-1-21 08:45:47
大神，感谢分享！
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韩克拉玛寒 发表于 2015-1-21 09:12:13
嗯，写的很不错，分享学习了
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stark_summer 发表于 2015-1-21 10:39:41
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hovi_820 发表于 2015-1-21 11:40:08
2015-01-21 11:38:07,604  INFO [main] (RMProxy.java:98) - Connecting to ResourceManager at /192.168.6.133:8032
2015-01-21 11:38:07,994  WARN [main] (JobSubmitter.java:261) - No job jar file set.  User classes may not be found. See Job or Job#setJar(String).
2015-01-21 11:38:08,002  INFO [main] (FileInputFormat.java:281) - Total input paths to process : 1
2015-01-21 11:38:08,154  WARN [ResponseProcessor for block BP-698856896-192.168.6.133-1421746766729:blk_1073741890_1073] (DFSOutputStream.java:954) - DFSOutputStream ResponseProcessor exception  for block BP-698856896-192.168.6.133-1421746766729:blk_1073741890_1073
java.io.EOFException: Premature EOF: no length prefix available
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.PBHelper.vintPrefixed(PBHelper.java:2203)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.PipelineAck.readFields(PipelineAck.java:176)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer$ResponseProcessor.run(DFSOutputStream.java:867)
2015-01-21 11:38:08,157  WARN [DataStreamer for file /tmp/hadoop-yarn/staging/dell/.staging/job_1421800170028_0029/job.split block BP-698856896-192.168.6.133-1421746766729:blk_1073741890_1073] (DFSOutputStream.java:1211) - Error Recovery for block BP-698856896-192.168.6.133-1421746766729:blk_1073741890_1073 in pipeline 192.168.6.132:50010, 192.168.6.131:50010: bad datanode 192.168.6.132:50010
2015-01-21 11:38:08,181  WARN [ResponseProcessor for block BP-698856896-192.168.6.133-1421746766729:blk_1073741890_1074] (DFSOutputStream.java:954) - DFSOutputStream ResponseProcessor exception  for block BP-698856896-192.168.6.133-1421746766729:blk_1073741890_1074
java.io.IOException: Bad response ERROR_CHECKSUM for block BP-698856896-192.168.6.133-1421746766729:blk_1073741890_1074 from datanode 192.168.6.131:50010
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer$ResponseProcessor.run(DFSOutputStream.java:897)
2015-01-21 11:38:08,182  INFO [main] (JobSubmitter.java:545) - Cleaning up the staging area /tmp/hadoop-yarn/staging/dell/.staging/job_1421800170028_0029
Exception in thread "main" java.io.IOException: All datanodes 192.168.6.131:50010 are bad. Aborting...
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.setupPipelineForAppendOrRecovery(DFSOutputStream.java:1206)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.processDatanodeError(DFSOutputStream.java:1004)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:548)
2015-01-21 11:38:08,189 ERROR [Thread-2] (DFSClient.java:941) - Failed to close inode 16531
java.io.IOException: All datanodes 192.168.6.131:50010 are bad. Aborting...
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.setupPipelineForAppendOrRecovery(DFSOutputStream.java:1206)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.processDatanodeError(DFSOutputStream.java:1004)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:548) 我报这个错误啊
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langke93 发表于 2015-1-21 12:09:02
hovi_820 发表于 2015-1-21 11:40
2015-01-21 11:38:07,604  INFO [main] (RMProxy.java:98) - Connecting to ResourceManager at /192.168.6 ...
检查下集群及进程情况，最好重启下
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hb1984 发表于 2015-1-21 14:46:39
谢谢楼主分享。              
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stark_summer 发表于 2015-1-26 14:37:13
总结的好详细
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stark_summer 发表于 2015-1-26 17:40:19
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