如何在Ubuntu上高效运行Hadoop

在 Ubuntu 上高效运行 Hadoop 的实用指南

一 基础环境准备

• 选择 Ubuntu Server 20.04/22.04 LTS，更新系统并安装依赖：sudo apt update & & sudo apt install -y openjdk-8-jdk openssh-server。
• 配置 SSH 免密登录（单机或集群管理节点到各节点的免密），便于脚本化启停与作业提交流程。
• 下载并解压 Hadoop 3.3.x（稳定、生态完善），移动到如 /usr/local/hadoop；设置环境变量：JAVA_HOME（如 /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64）、HADOOP_HOME、PATH（含 $HADOOP_HOME/bin 与 $HADOOP_HOME/sbin）。
• 验证环境：java -version、ssh localhost、echo $JAVA_HOME/$HADOOP_HOME 均返回预期路径。

二 高效配置 Hadoop 与 YARN

• 核心配置建议（示例为最小可用，可按资源扩展）：
  • core-site.xml：设置默认文件系统为 hdfs://namenode:9000。
  • hdfs-site.xml：副本数 dfs.replication=3（生产建议≥3）；数据目录使用独立磁盘或 SSD（如 /data/hdfs/name, /data/hdfs/data）。
  • mapred-site.xml：MapReduce 运行在 YARN 上（mapreduce.framework.name=yarn）。
  • yarn-site.xml：启用 mapreduce_shuffle；按节点资源设置 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 与 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores。
  • hadoop-env.sh / mapred-site.xml：显式导出 HADOOP_MAPRED_HOME，避免 AM/Map/Reduce 找不到类。
  • workers（或旧版 slaves）：列出所有 DataNode/NodeManager 主机名，一行一个。
• 快速验证：
  • 格式化 NameNode：hdfs namenode -format（仅首次）。
  • 启动集群：start-dfs.sh & & start-yarn.sh；用 jps 检查进程（NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager）。
  • 访问 HDFS Web UI：http://:9870，YARN Web UI：http://:8088。

三 性能优化要点

• 存储与 I/O：
  • 将 dfs.datanode.data.dir 指向 SSD/NVMe 或多盘条带化目录，提高吞吐。
  • 根据作业与数据规模调整 dfs.blocksize（如 256MB 或 512MB），减少小文件与元数据压力。
• 资源与并行：
  • 合理设置 yarn.nodemanager.resource.memory-mb / cpu-vcores，避免超卖；结合队列与调度策略提升利用率。
  • 提升并行度：合理设置 mapreduce.job.maps/reduces 或使用 Combiner、合理分区，减少数据倾斜。
• 网络与数据本地化：
  • 保证节点间 低时延高带宽；优化 数据本地化（如 mapreduce.job.locality.wait），减少跨节点网络传输。
• 中间数据与压缩：
  • 启用中间与输出压缩（如 mapreduce.map.output.compress=true、mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true），降低 I/O 与网络开销。
• JVM 与容器：
  • 调整 mapreduce.{ map|reduce} .java.opts 与容器内存，避免 OOM 与频繁 GC。

四 集群管理与稳定性

• 安全与网络：
  • 配置 静态 IP 与 防火墙放行（如 9000/9870/8088 及数据端口范围），确保节点互通与 UI/作业访问稳定。
• 监控与日志：
  • 常态化查看 NameNode/DataNode/ResourceManager/NodeManager 日志；必要时引入 Ambari/Cloudera Manager 做可视化监控与告警。
• 运维要点：
  • 避免频繁 NameNode 格式化（会导致 ClusterID 不一致）；需要重建时先清理数据目录并统一 ClusterID。
  • 变更配置后按顺序重启相关守护进程，保持 HADOOP_CONF_DIR 一致，确保各节点配置同步。

五 快速验证与常见故障排查

• 快速验证：
  • 运行示例：hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi 10 100；或 wordcount 小数据集。
  • 观察 YARN UI 的队列、容器分配与任务进度，核对数据本地化比例与 GC 时间。
• 常见故障：
  • “找不到或加载 MRAppMaster 类” → 检查 HADOOP_MAPRED_HOME 与 yarn.app.mapreduce.am.env/mapreduce.{ map|reduce} .env 是否正确导出。
  • ClusterID 不匹配 → 清理 NameNode 与 DataNode 数据目录后统一 ClusterID 再格式化。
  • 端口不通或访问异常 → 核对 防火墙/安全组、主机名解析与 workers 配置。

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