最近在hadoop实际使用中有以下几个小细节分享: i=m5M ]Ef
1 中文问题
从url中解析出中文,但hadoop中打印出来仍是乱码?我们曾经以为hadoop是不支持中文的，后来经过查看源代码，发现hadoop仅仅是不支持以gbk格式输出中文而己。
这是TextOutputFormat.class中的代码，hadoop默认的输出都是继承自FileOutputFormat来的，FileOutputFormat的两个子类一个是基于二进制流的输出，一个就是基于文本的输出TextOutputFormat。
public class TextOutputFormat<K, V> extends FileOutputFormat<K, V> {
protected static class LineRecordWriter<K, V> &E{CQ#k
implements RecordWriter<K, V> {
private static final String utf8 = “UTF-8″;//这里被写死成了utf-8 2 kP0//
private static final byte[] newline; kTC' `xv
static { :htz]
try { 0 _!')+
newline = “/n”.getBytes(utf8); Ry$zF~[
} catch (UnsupportedEncodingException uee) {
throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + utf8 + ” encoding”);
}
}
… k-:wM`C
public LineRecordWriter(DataOutputStream out, String keyValueSeparator) {
this.out = out;
try {
this.keyValueSeparator = keyValueSeparator.getBytes(utf8);
} catch (UnsupportedEncodingException uee) { @r.w +E=
throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + utf8 + ” encoding”);
}
} ab}Kt($
…
private void writeObject(Object o) throws IOException {
if (o instanceof Text) {
Text to = (Text) o;
out.write(to.getBytes(), 0, to.getLength());//这里也需要修改 q&DM*!Jq
} else { 5 O't-'
out.write(o.toString().getBytes(utf8));
}
}
… qxQuXF>:#
} |3bCq(ZR/P
可以看出hadoop默认的输出写死为utf-8，因此如果decode中文正确，那么将Linux客户端的character设为utf-8是可以看到中文的。因为hadoop用utf-8的格式输出了中文。
因为大多数数据库是用gbk来定义字段的，如果想让hadoop用gbk格式输出中文以兼容数据库怎么办？ _.{I1*6Y2
我们可以定义一个新的类： .c5)`
public class GbkOutputFormat<K, V> extends FileOutputFormat<K, V> { sTS Nu+
protected static class LineRecordWriter<K, V>
implements RecordWriter<K, V> {
//写成gbk即可 F"ua`ercI
private static final String gbk = “gbk”;
private static final byte[] newline;
static {
try {
newline = “/n”.getBytes(gbk);
} catch (UnsupportedEncodingException uee) { @}<b42
throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + gbk + ” encoding”);
}
}
… SjL&/),
public LineRecordWriter(DataOutputStream out, String keyValueSeparator) { P?o|N<46
this.out = out; X-<l+WP
try { 0,]m.)ws
this.keyValueSeparator = keyValueSeparator.getBytes(gbk); Js'j}w
} catch (UnsupportedEncodingException uee) {
throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + gbk + ” encoding”);
}
} J|aU}Z8m
… /(&UDG$
private void writeObject(Object o) throws IOException {
if (o instanceof Text) {
// Text to = (Text) o;
// out.write(to.getBytes(), 0, to.getLength()); +A-z>T(
// } else { @h,3"2W{Ev
out.write(o.toString().getBytes(gbk));
}
} isU4D
… eL_Il.:
}
然后在mapreduce代码中加入conf1.setOutputFormat(GbkOutputFormat.class)
即可以gbk格式输出中文。
2 关于计算过程中的压缩和效率的对比问题 hf//2Vl
之前曾经介绍过对输入文件采用压缩可以提高部分计算效率。现在作更进一步的说明。
为什么压缩会提高计算速度？这是因为mapreduce计算会将数据文件分散拷贝到所有datanode上，压缩可以减少数据浪费在带宽上的时间，当这些时间大于压缩/解压缩本身的时间时，计算速度就会提高了。
hadoop的压缩除了将输入文件进行压缩外，hadoop本身还可以在计算过程中将map输出以及将reduce输出进行压缩。这种计算当中的压缩又有什么样的效果呢？
测试环境：35台节点的hadoop cluster，单机2 CPU,8 core,8G内存，redhat 2.6.9, 其中namenode和second namenode各一台，namenode和second namenode不作datanode
输入文件大小为2.5G不压缩，records约为3600万条。mapreduce程序分为两个job: ;R]~9Aan
job1:map将record按user字段作key拆分，reduce中作外连接。这样最后reduce输出为87亿records，大小540G
job2:map读入这87亿条数据并输出，reduce进行简单统计，最后的records为2.5亿条，大小16G
计算耗时54min
仅对第二个阶段的map作压缩(第一个阶段的map输出并不大，没有压缩的必要)，测试结果：计算耗时39min
可见时间上节约了15min，注意以下参数的不同。 U&W/Nj
不压缩时:
Local bytes read=1923047905109 :3[;9xCHj
Local bytes written=1685607947227 "j8`)XXa(
压缩时： /U>|^$4 #5
Local bytes read=770579526349 |RL/2j|
Local bytes written=245469534966
本地读写的的数量大大降低了
至于对reduce输出的压缩，很遗憾经过测试基本没有提高速度的效果。可能是因为第一个job的输出大多数是在本地机上进行map，不经过网络传输的原因。
附：对map输出进行压缩，只需要添加 jobConf.setMapOutputCompressorClass(DefaultCodec.class)
3 关于reduce的数量设置问题
reduce数量究竟多少是适合的。目前测试认为reduce数量约等于cluster中datanode的总cores的一半比较合适，比如 cluster中有32台datanode,每台8 core，那么reduce设置为128速度最快。因为每台机器8 core，4个作map,4个作reduce计算，正好合适。 u/(>a
附小测试：对同一个程序 j&[u $P*K
reduce num=32,reduce time = 6 min
reduce num=128, reduce time = 2 min
reduce num=320, reduce time = 5min
4某次正常运行mapreduce实例时,抛出错误
java.io.IOException: All datanodes xxx.xxx.xxx.xxx:xxx are bad. Aborting…
at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient.java:2158)
at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.access$1400(DFSClient.java:1735)
at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSClient.java:1889)
java.io.IOException: Could not get block locations. Aborting…
at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient.java:2143)
at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.access$1400(DFSClient.java:1735)
at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSClient.java:1889)
经查明，问题原因是linux机器打开了过多的文件导致。用命令ulimit -n可以发现linux默认的文件打开数目为1024，修改/ect/security/limit.conf，增加hadoop soft 65535
再重新运行程序（最好所有的datanode都修改），问题解决
P.S:据说hadoop dfs不能管理总数超过100M个文件，有待查证
5 运行一段时间后hadoop不能stop-all.sh的问题，显示报错
no tasktracker to stop ，no datanode to stop
问题的原因是hadoop在stop的时候依据的是datanode上的mapred和dfs进程号。而默认的进程号保存在/tmp下，linux 默认会每隔一段时间（一般是一个月或者7天左右）去删除这个目录下的文件。因此删掉hadoop-hadoop-jobtracker.pid和 hadoop-hadoop-namenode.pid两个文件后，namenode自然就找不到datanode上的这两个进程了。
在配置文件中的export HADOOP_PID_DIR可以解决这个问题