在运行map reduce任务的过程中，集群的某些机器的datanode和node manager会突然crash掉

Posted 2023-04-08

我的集群有1台master，5台slaves。 软件环境是 Ubuntu16.04 LTS + Hadoop 2.7.2 + OpenJDK1.8.0_91.

启动集群的时候一切正常，不运行任务的时候也一切正常，每次运行mapreduce任务的时候，运行一段时间后某些节点（有时是个别节点，有时是全部，不一定是哪个）就会突然挂掉，就连之前ssh已经登录上的终端里也会突然断开连接显示connection to XXX closed by remote host. 重新ssh登陆后jps查看datanode和nodemanager全都挂掉了，master里正在运行的任务显示retrying connect to XXX(挂掉的节点). namenode和resourcemanager从来没有挂掉。

查看挂掉的节点的datanode的log，里面最后的部分是ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERMINFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: SHUTDOWN_MSG

查看nodemanager的log,里面也出现了 RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM 还提到了exit code form container XXXX is : 143 然后就是一大堆杀掉container相关的信息（可是这次最后没有SHUTDOWN_MSG，感觉就是突然挂掉的，不知道其它情况挂掉了应不应该有SHUTDOWN_MSG）

查看具体的失败的container的log的时候，发现和成功的相比就是中间停掉了，没看到其它特别有意义的信息

如果还需要什么其它信息，可以在回答中问我，我会贴完整的log以及配置什么的，帮我解决这个问题的话，还会另开问题再加200分

一、 首先要知道此前提 转载
若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性)。
若不拷贝，工程中bin目录没有完整的xml配置文件，则windows执行的mapreduce程序全部通过本机的jvm执行，作业名也是带有“local"字眼的作业，如 job_local2062122004_0001。 这不是真正的分布式运行mapreduce程序。
估计得研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源码，反正xml配置文件会影响执行mapreduce使用的文件系统是本机的windows文件系统还是远程的hdfs系统; 还有影响执行mapreduce的mapper和reducer的是本机的jvm还是集群里面机器的jvm
二、 本文的结论

第一点就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。（我有个需求是要windows上触发一个mapreduce分布式运行）
第二点就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。
第三点就是： 推荐使用附一，实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序。
附一、 推荐使用此方法：实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序：
请先参考博文五篇：
Hadoop作业提交分析（一）~~（五）
引用博文的附件中EJob.java到你的工程中，然后main中添加如下方法和代码。

public static File createPack() throws IOException
File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
return jarFile;

在作业启动代码中使用打包：
Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");
添加：
String jarPath = createPack().getPath();
job.setJar(jarPath);
即可实现直接run as java application 在windows跑分布式的mapreduce程序，不用手工上传jar文件。
附二、得出结论的测试过程
（未有空看书，只能通过愚笨的测试方法得出结论了）
一. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件，然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。
1，如果不打jar包到进集群任意linux机器上，它报错如下：
[work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%
[work] 2012-06-25 15:42:52,223 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -15107 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt_1403517983686_0056_m_000000_0, Status : FAILED
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:721)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1626)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1718)
... 8 more
# Error:后重复三次
2012-06-25 15:44:53,234 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -37813 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 100% reduce 100%
现象就是：报错，无进度，无运行结果。

2，拷贝jar包到“只是”集群master的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行，它报错同上。
现象就是：报错，无进度，无运行结果。
3，拷贝jar包到集群某些slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行
和报错：
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
和报错：
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found

现象就是：有报错，但仍然有进度，有运行结果。
4，拷贝jar包到集群所有slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行：
现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
第一点结论就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。
二 在Linux上的通过以下命令触发MapReduce程序的测试。
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/bookCount.jar bookCount.BookCount

1，只拷贝到master，在master上执行。
现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
2，拷贝随便一个slave节点,在slave上执行。
现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
但某些节点上运行会报错如下，且运行结果。：
14/06/25 16:44:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area /tmp/hadoop-yarn/staging/hduser/.staging/job_1403517983686_0071
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchFieldError: DEFAULT_MAPREDUCE_APPLICATION_CLASSPATH
at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setMRFrameworkClasspath(MRApps.java:157)
at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setClasspath(MRApps.java:198)
at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.createApplicationSubmissionContext(YARNRunner.java:443)
at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.submitJob(YARNRunner.java:283)
at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:415)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1268)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1265)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1265)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1286)
at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.run(AnaActionMr.java:207)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70)
at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.main(AnaActionMr.java:44)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
第二点结论就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。 参考技术A 我是Ubuntu16.04 LTS + Hadoop 2.7.3 ，也发现这样的情况。我觉得是ubuntu系统的鬼，准备重组集群，在centos上跑一下，试试看 参考技术B 系统判断错误了吧，， 参考技术C 我也遇到同样的问题，不知道什么原因 参考技术D 同样的问题，有没有解决啊

hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数

、    控制hive任务中的map数: 

1.    通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 
主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；

2.    举例： 
a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么Hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b)    假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）,从而产生4个map数
即，如果文件大于块大小(128m),那么会拆分，如果小于块大小，则把该文件当成一个块。

3.    是不是map数越多越好？ 
答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m）,则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的map数是受限的。

 

4.    是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？ 
答案也是不一定。比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。
针对上面的问题3和4，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数；

如何合并小文件，减少map数？ 
    假设一个SQL任务：
         Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’;
         该任务的inputdir  /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04
         共有194个文件，其中很多是远远小于128m的小文件，总大小9G，正常执行会用194个map任务。
         Map总共消耗的计算资源： SLOTS_MILLIS_MAPS= 623,020

         我通过以下方法来在map执行前合并小文件，减少map数：
         set mapred.max.split.size=100000000;
                    set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
                    set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
                    set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
                 再执行上面的语句，用了74个map任务，map消耗的计算资源：SLOTS_MILLIS_MAPS= 333,500
         对于这个简单SQL任务，执行时间上可能差不多，但节省了一半的计算资源。
         大概解释一下，100000000表示100M, set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;这个参数表示执行前进行小文件合并，
         前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），
         进行合并,最终生成了74个块。
         
如何适当的增加map数？ 

         当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。
         假设有这样一个任务：
         Select data_desc,
                count(1),
                count(distinct id),
                sum(case when …),
                sum(case when ...),
                sum(…)
        from a group by data_desc
                   如果表a只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，
                   这样就可以用多个map任务去完成。
                   set mapred.reduce.tasks=10;
                   create table a_1 as 
                   select * from a 
                   distribute by rand(123); 
                   
                   这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。
                   每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。
    
   看上去，貌似这两种有些矛盾，一个是要合并小文件，一个是要把大文件拆成小文件，这点正是重点需要关注的地方，
   根据实际情况，控制map数量需要遵循两个原则：使大数据量利用合适的map数；使单个map任务处理合适的数据量；

 

二、    控制hive任务的reduce数： 

1.    Hive自己如何确定reduce数： 
reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G） 
hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999）
计算reducer数的公式很简单N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
即，如果reduce的输入（map的输出）总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务；
如：select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04‘ group by pt; 
            /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04 总大小为9G多，因此这句有10个reduce

2.    调整reduce个数方法一： 
调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值；
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500M）
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04‘ group by pt; 这次有20个reduce
         
3.    调整reduce个数方法二； 
set mapred.reduce.tasks = 15;
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04‘ group by pt;这次有15个reduce

4.    reduce个数并不是越多越好； 
同map一样，启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；
另外，有多少个reduce,就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；

5.    什么情况下只有一个reduce； 
很多时候你会发现任务中不管数据量多大，不管你有没有设置调整reduce个数的参数，任务中一直都只有一个reduce任务；其实只有一个reduce任务的情况，除了数据量小于hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数值的情况外，还有以下原因：
a)    没有group by的汇总，比如把select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04‘ group by pt; 写成 select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04‘;
这点非常常见，希望大家尽量改写。
b)    用了Order by
c)    有笛卡尔积
通常这些情况下，除了找办法来变通和避免，我暂时没有什么好的办法，因为这些操作都是全局的，所以hadoop不得不用一个reduce去完成；

        同样的，在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：使大数据量利用合适的reduce数；使单个reduce任务处理合适的数据量；

 

 

待研究：

 

map的数量通常是由hadoop集群的DFS块大小确定的，也就是输入文件的总块数，正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是 10~100个，对于CPU消耗较小的作业可以设置Map数量为300个左右，但是由于hadoop的没一个任务在初始化时需要一定的时间，因此比较合理 的情况是每个map执行的时间至少超过1分钟。具体的数据分片是这样的，InputFormat在默认情况下会根据hadoop集群的DFS块大小进行分 片，每一个分片会由一个map任务来进行处理，当然用户还是可以通过参数mapred.min.split.size参数在作业提交客户端进行自定义设 置。还有一个重要参数就是mapred.map.tasks，这个参数设置的map数量仅仅是一个提示，只有当InputFormat 决定了map任务的个数比mapred.map.tasks值小时才起作用。同样，Map任务的个数也能通过使用JobConf 的conf.setNumMapTasks(int num)方法来手动地设置。这个方法能够用来增加map任务的个数，但是不能设定任务的个数小于Hadoop系统通过分割输入数据得到的值。当然为了提高 集群的并发效率，可以设置一个默认的map数量，当用户的map数量较小或者比本身自动分割的值还小时可以使用一个相对交大的默认值，从而提高整体 hadoop集群的效率。

 

参考链接：http://www.dataguru.cn/article-3269-1.html