分布式文件系统NFS上搭建hadoop集群 – Some things on techology – ITeye技术网站

总的来说,hadoop并不适合搭建在NFS上。一来是NFS的存储成本过高,二来损失了hadoop原本在分布式上的“本地性”特点。

不过由于各种各样的原因,有时候需要在分布式文件系统NFS上搭建hadoop。分布式NFS这种架构主要是计算节点和存储节点的分离。计算节点带有少量的存储。在某些情况下甚至没有存储可以用,这是因为计算节点除了装系统的空间外,不给用户在计算节点上存储任何东西。

因此,搭建hadoop也就可以分两种情况:

一、计算节点上有存储空间可以使用的情况。

这种情况其实较好处理。因为计算节点可以有存储可以用,因此可以把HADOOP_HOME设在每个计算节点的存储上,这个目录一般来说最多几百兆,而类似logs,tmp目录设置到NFS上,因为它们非常占存储,而且随着时间的推移,所占的空间越来越多,因此如果是放在计算节点上肯定是不行的。对于HADOOP_HOME,每个数据节点上的路径都是一致的。而logs和tmp目录应该根据每个不同的datanode设置不同的路径。

例如:

HADOOP_HOME在(hadoop-env.sh)中可以设置为:

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  1. export HADOOP_HOME=/tmp/hadoop  

其中/tmp目录属于计算节点的存储。

而log和pid目录在(hadoop-env.sh)中可以设置到NFS上去,其中/ifs/HDFS/hadoop为NFS上的路径。当然这两个路径虽然并不是非常占存储,不过随着集群运行的时间越来越长,log日志也会越来越大,因此放在NFS上是比较保险的。hadoop0表示第0个datanode,对于其他的datanode也要设置相应的路径。如hadoop1,hadoop2……等等。

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  1. export HADOOP_LOG_DIR=/ifs/HDFS/hadoop/hadoop0/logs  
  2. export HADOOP_PID_DIR=/ifs/HDFS/hadoop/hadoop0/pids  

另外就是设置存储hdfs上数据的tmp目录,在core-site.xml中:

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  1. hadoop.tmp.dir  
  2. /ifshk4/HDFS/hadoop/hadoop0/tmp  
  3. A base for other temporary directories.  

对于其他的datanode上的配置文件也做类似的更改。更好完之后,就是每台datanode在自己的存储上有相应的HADOOP_HOME目录,该目录下放置着与该datanode相关的配置文件,配置文件(hadoop-env.sh和core-site.xml)会告诉datanode要把hdfs上的数据存储到NFS上的那个目录(hadoop.tmp.dir)。

二、计算节点上无存储空间

这种情况下最大的问题是HADOOP_HOME必须要设置到不同的路径下。要解释这个问题我们首先看一下hadoop启动的过程。

1.启动start-all.sh

里面内容为:

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  1. bin=`dirname “$0”`  
  2. bin=`cd “$bin”; pwd`  
  3. “$bin”/hadoop-config.sh  
  4.   
  5. # start dfs daemons  
  6. “$bin”/start-dfs.sh –config $HADOOP_CONF_DIR  
  7. # start mapred daemons  
  8. “$bin”/start-mapred.sh –config $HADOOP_CONF_DIR  

执行三个脚本hadoop-config.sh,start-dfs.sh ,start-mapred.sh

(1)hadoop-config.sh主要获得hadoop的配置文件路径

(2)start-dfs.sh 则启动namenode,datanodes和secondary namenode,其执行以下三行脚本:

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  1. “$bin”/hadoop-daemon.sh –config $HADOOP_CONF_DIR start namenode $nameStartOpt  
  2. “$bin”/hadoop-daemons.sh –config $HADOOP_CONF_DIR start datanode $dataStartOpt  
  3. “$bin”/hadoop-daemons.sh –config $HADOOP_CONF_DIR –hosts masters start secondarynamenode  

(3)start-mapred.sh则启动JobTracker和TaskTrackers,其执行一下两行脚本:

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  1. “$bin”/hadoop-daemon.sh –config $HADOOP_CONF_DIR start jobtracker  
  2. “$bin”/hadoop-daemons.sh –config $HADOOP_CONF_DIR start tasktracker  

2.hadoop-daemon.sh和hadoop-daemons.sh

从上面流程可以得知:

hadoop-daemon.sh是启动单节点。

hadoop-daemons.sh则是用于启动slaves中其他多个节点。

3.slaves.sh的问题

对于计算节点没有存储的情况下启动hadoop-daemons.sh 在默认没修改的事情下会报错误:

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  1. Cannot lock storage, directory is already locked  

如http://www.mentby.com/hadoop/cannot-lock-storage-directory-is-already-locked.html提到的。

这是因为在启动hadoop-daemons.sh 的时候会把当前namenode的配置文件信息所在的路径告诉slaves上的datanode,然后多个datanode就会在跟namenode设置一样的路径下进行读写操作,产生了冲突。

从以下hadoop-daemons.sh的代码中可以看到:

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  1. exec “$bin/slaves.sh” –config $HADOOP_CONF_DIR cd “$HADOOP_HOME” \; “$bin/hadoop-daemon.sh” –config $HADOOP_CONF_DIR “$@”  

而在slaves.sh中:

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  1. for slave in `cat “$HOSTLIST”  
  2. sed “s/#.*$//;/^$/d”`; do  
  3. ssh $HADOOP_SSH_OPTS $slave $“${@// /\\ }” \  
  4. 2>&1  
  5. sed “s/^/$slave: /” &  
  6. if [ “$HADOOP_SLAVE_SLEEP” != “” ]; then  
  7. sleep $HADOOP_SLAVE_SLEEP  
  8. fi  
  9. done  

对于这个for循环启动其他的datanodes,它每次传进去的HADOOP_HOME都是namenode设置好的变量。

4.解决

既然知道问题的原因,解决起来也就很简单了。只需要在namenode去启动其他datanode时候告诉每个datanode其相应的HADOOP_HOME,然后去读取响应的配置文件即可。

可以在NFS上设置目录:

`– hadoop

— hadoop160

— hadoop161

— hadoop162

— hadoop163

— hadoop164

— hadoop165

— hadoop166

— hadoop167

— hadoop168

— hadoop169

— hadoop170

— hadoop171

— hadoop172

— hadoop173

— hadoop174

— hadoop175

— hadoop176

— hadoop177

— hadoop178

— hadoop179

— hadoop180

— hadoop181

— hadoop182

某个datanode的ip地址为192.168.6.160。则把它所有的相关的配置路径(如logs,tmp,conf,pids)都设置在该路径hadoop160的路径下。

若集群namenode地址为192.168.6.100,它在调用slaves.sh的时候会把hadoop100的路径给其他的datanodes,这时候传参数的时候只要根据slaves的ip改成相应的目录即可。内容改变如下:

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  1. for slave in `cat “$HOSTLIST”|sed “s/#.*$//;/^$/d”`; do  
  2. ip=`echo $slave | sed “s/^.*\.//”`  
  3. cmd=`echo $“${@// /\\ }”|sed “s/hadoop100/hadoop$ip/g”`  
  4. ssh $HADOOP_SSH_OPTS $slave $cmd 2>&1 |sed “s/^/$slave: /” &  
  5. if [ “$HADOOP_SLAVE_SLEEP” != “” ]; then  
  6. sleep $HADOOP_SLAVE_SLEEP  
  7. fi  
  8. done  

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