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原因分析 使用以下命令统计节点进程的线程数并排序。 ps -efT | awk '{print $2}' |sort -n |uniq -c |sort -n 执行后结果如下: 查看启动线程数最多的进程,案例中进程2346为NameNode进程,启动了5.4万线程,且持续增长。 多次打印对应进程的jstack日志,根据jstack日志信息发现,NameNode存在大量线程处于WAITING,且长期不释放。 结合以上问题分析如下:NameNode存在内置机制,根据WARN日志信息自动开启DEBUG日志,在环境中由于选择副本失败,导致一直启动Debug日志,不停地修改log4j,修改组件的log4j后进程会自动加载该配置文件,此时就会有新的线程自动产生,长时间后就会触发该告警。 出现这种情况时,将内置机制关闭,禁止自动修改日志级别即可恢复。
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处理步骤 登录Manager,停止HDFS服务。 在停止HDFS时,建议不要停止相关服务。 停止成功后,登录到被修改了RPC端口的Master节点。 如果两个Master节点都被修改了RPC端口,则只需登录其中一个修改即可。 执行su - omm命令切换到omm用户。 如果是安全集群,需要执行kinit hdfs命令进行认证。 执行如下命令,将环境变量脚本加载到环境中。 cd ${BIGDATA_HOME}/ MRS _X.X.X/1_8_Zkfc/etc source ${BIGDATA_HOME}/MRS_X.X.X/install/ FusionInsight -Hadoop-3.1.1/hadoop/sbin/exportENV_VARS.sh 命令中的“MRS_X.X.X”和“1_8”根据实际版本而定。 加载完成后,执行如下命令,格式化Zkfc。 cd ${HADOOP_HOME}/bin ./hdfs zkfc -formatZK 格式化成功后,在Manager页面“重启”HDFS服务。 如果更改了NameNode的RPC端口,则之前安装的所有客户端都需要刷新配置文件。
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配置描述 请参考修改集群服务配置参数,进入HDFS的“全部配置”页面,在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.disk.balancer.auto.enabled 是否开启自动执行HDFS DiskBalancer特性。默认值为“false”,表示关闭该特性。 false dfs.disk.balancer.auto.cron.expression HDFS 磁盘均衡操作的CRON表达式,用于控制均衡操作的开始时间。仅当dfs.disk.balancer.auto.enabled设置为true时才有效。默认值“0 1 * * 6”表示在每周六的1点执行任务。表达式的具体含义可参见表2。 0 1 * * 6 dfs.disk.balancer.max.disk.throughputInMBperSec 执行磁盘数据均衡时可使用的最大磁盘带宽。单位为MB/s,默认值为10,可依据集群的实际磁盘条件设置。 10 dfs.disk.balancer.max.disk.errors 设置能够容忍的在指定的移动过程中出现的最大错误次数,超过此阈值则移动失败。 5 dfs.disk.balancer.block.tolerance.percent 设置磁盘之间进行数据均衡操作时,各个磁盘的数据存储量与理想状态之间的差异阈值。例如,各个磁盘的理想数据存储量为1TB,此参数设置为10。那么,当目标磁盘的数据存储量达到900GB时,就认为该磁盘的存储状态就已经足够好了。取值范围[1-100]。 10 dfs.disk.balancer.plan.threshold.percent 设置在磁盘数据均衡中可容忍的两磁盘之间的数据密度阈值差。如果任意两个磁盘数据密度差值的绝对值超过了此阈值,意味着对应的磁盘应该进行数据均衡。取值范围[1-100]。 10 dfs.disk.balancer.top.nodes.number 该参数用来指定集群中需要执行磁盘数据均衡的Top N 节点。 5 表2为HDFS磁盘均衡操作的CRON表达式。使用此功能时,需要先将参数dfs.disk.balancer.auto.enabled设置为true。其它参数依据集群状况设置。 表2 CRON表达式解释 列 说明 第1列 分钟,参数值为0~59。 第2列 小时,参数值为0~23。 第3列 日期,参数值为1~31。 第4列 月份,参数值为1~12。 第5列 星期,参数值为0~6,0表示星期日。
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配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS DiskBalancer用于单个DataNode节点上各磁盘之间的数据均衡。 长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件,或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度,防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
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配置描述 DataNode节点标签配置 请参考修改集群服务配置参数,进入HDFS的“全部配置”页面,在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.block.replicator.classname 配置HDFS的DataNode原则策略。 如果需要开启NodeLabeNodel功能,需要将该值设置为org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockPlacementPolicyWithNodeLabel。 org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy host2tags 配置DataNode主机与标签的对应关系。 主机名称支持配置IP扩展表达式(如192.168.1.[1-128]或者192.168.[2-3].[1-128],且IP必须为业务IP),或者为前后加上 / 的主机名的正则表达式(如/datanode-[123]/或者/datanode-\d{2}/)。标签配置名称不允许包含 = / \ 字符。【注意】配置IP时必须是业务IP。 - host2tags配置项内容详细说明: 例如某MRS集群有20个DataNode:dn-1到dn-20,对应的IP地址为10.1.120.1到10.1.120.20,host2tags配置文件内容可以使用如下的表示方式。 主机名正则表达式: “/dn-\d/ = label-1”表示dn-1到dn-9对应的标签为label-1,即dn-1 = label-1,dn-2 = label-1,...dn-9 = label-1。 “/dn-((1[0-9]$)|(20$))/ = label-2”表示dn-10到dn-20对应的标签为label-2,即dn-10 = label-2,dn-11 = label-2,...dn-20 = label-2。 IP地址范围表示方式: “10.1.120.[1-9] = label-1”表示10.1.120.1到10.1.120.9对应的标签为label-1,即10.1.120.1 = label-1,10.1.120.2 = label-1,...10.1.120.9 = label-1。 “10.1.120.[10-20] = label-2”表示10.1.120.10到10.1.120.20对应的标签为label-2,即10.1.120.10 = label-2,10.1.120.11 = label-2,...10.1.120.20 = label-2。 基于标签的数据块摆放策略支持扩容减容场景: 当集群中新增加DataNode节点时,如果该DataNode对应的IP匹配host2tags配置项中的IP地址范围,或者该DataNode的主机名匹配host2tags配置项中的主机名正则表达式,则该DataNode节点会被设置成对应的标签。 例如“host2tags”配置值为10.1.120.[1-9] = label-1,而当前集群只有10.1.120.1到10.1.120.3三个数据节点。进行扩容后,又添加了10.1.120.4这个数据节点,则该数据节点会被设置成label-1的标签;如果10.1.120.3这个数据节点被删除或者退出服务后,数据块不会再被分配到该节点上。 设置目录/文件的标签表达式 在HDFS参数配置页面配置“path2expression”,配置HDFS目录与标签的对应关系。当配置的HDFS目录不存在时,也可以配置成功,新建不存在的同名目录,已设置的标签对应关系将在30分钟之内被继承。设置了标签的目录被删除后,新增一个同名目录,原有的对应关系也将在30分钟之内被继承。 命令行设置方式请参考hdfs nodelabel -setLabelExpression命令。 Java API设置方式通过NodeLabelFileSystem实例化对象调用setLabelExpression(String src, String labelExpression)方法。src为HDFS上的目录或文件路径,“labelExpression”为标签表达式。 开启NodeLabel特性后,可以通过命令hdfs nodelabel -listNodeLabels查看每个DataNode的标签信息。
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块副本位置选择 NodeLabel支持对各个副本的摆放采用不同的策略,如表达式“label-1,label-2,label-3”,表示3个副本分别放到含有label-1、label-2、label-3的DataNode中,不同的副本策略用逗号分隔。 如果label-1,希望放2个副本,可以这样设置表达式:“label-1[replica=2],label-2,label-3”。这种情况下,如果默认副本数是3,则会选择2个带有label-1和一个label-2的节点;如果默认副本数是4,会选择2个带有label-1、一个label-2以及一个label-3的节点。可以注意到,副本数是从左到右依次满足各个副本策略的,但也有副本数超过表达式表述的情况,当默认副本数为5时,多出来的一个副本会放到最后一个节点中,也就是label-3的节点里。 当启用ACLs功能并且用户无权访问表达式中使用的标签时,将不会为副本选择属于该标签的DataNode。
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多余块副本删除选择 如果块副本数超过参数“dfs.replication”值(即用户指定的文件副本数,可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面,搜索对应参数查看),HDFS会删除多余块副本来保证集群资源利用率。 删除规则如下: 优先删除不满足任何表达式的副本。 示例:文件默认副本数为3 /test标签表达式为“LA[replica=1],LB[replica=1],LC[replica=1]”; /test文件副本分布的四个节点(D1~D4)以及对应标签(LA~LD): D1:LA D2:LB D3:LC D4:LD 则选择删除D4节点上的副本块。 如果所有副本都满足表达式,删除多于表达式指定的数量的副本。 示例:文件默认副本数为3 /test标签表达式为“LA[replica=1],LB[replica=1],LC[replica=1]”; /test文件副本分布的四个节点以及对应标签: D1:LA D2:LA D3:LB D4:LC 则选择删除D1或者D2上的副本块。 如果文件所有者或文件所有者的组不能访问某个标签,则优先删除映射到该标签的DataNode中的副本。
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基于标签的数据块摆放策略样例 例如某MRS集群有六个DataNode:dn-1,dn-2,dn-3,dn-4,dn-5以及dn-6,对应的IP为10.1.120.[1-6]。有六个目录需要配置标签表达式,Block默认备份数为3。 下面给出3种DataNode标签信息在“host2labels”文件中的表示方式,其作用是一样的。 主机名正则表达式 /dn-[1456]/ = label-1,label-2 /dn-[26]/ = label-1,label-3 /dn-[3456]/ = label-1,label-4 /dn-5/ = label-5 IP地址范围表示方式 10.1.120.[1-6] = label-1 10.1.120.1 = label-2 10.1.120.2 = label-3 10.1.120.[3-6] = label-4 10.1.120.[4-6] = label-2 10.1.120.5 = label-5 10.1.120.6 = label-3 普通的主机名表达式 /dn-1/ = label-1, label-2 /dn-2/ = label-1, label-3 /dn-3/ = label-1, label-4 /dn-4/ = label-1, label-2, label-4 /dn-5/ = label-1, label-2, label-4, label-5 /dn-6/ = label-1, label-2, label-3, label-4 目录的标签表达式设置结果如下: /dir1 = label-1 /dir2 = label-1 && label-3 /dir3 = label-2 || label-4[replica=2] /dir4 = (label-2 || label-3) && label-4 /dir5 = !label-1 /sdir2.txt = label-1 && label-3[replica=3,fallback=NONE] /dir6 = label-4[replica=2],label-2 标签表达式设置方式请参考hdfs nodelabel -setLabelExpression命令。 文件的数据块存放结果如下: “/dir1”目录下文件的数据块可存放在dn-1,dn-2,dn-3,dn-4,dn-5和dn-6六个节点中的任意一个。 “/dir2”目录下文件的数据块可存放在dn-2和dn-6节点上。Block默认备份数为3,表达式只匹配了两个DataNode节点,第三个副本会在集群上剩余的节点中选择一个DataNode节点存放。 “/dir3”目录下文件的数据块可存放在dn-1,dn-3,dn-4,dn-5和dn-6中的任意三个节点上。 “/dir4”目录下文件的数据块可存放在dn-4,dn-5和dn-6。 “/dir5”目录下文件的数据块没有匹配到任何一个DataNode,会从整个集群中任意选择三个节点存放(和默认选块策略行为一致)。 “/sdir2.txt”文件的数据块,两个副本存放在dn-2和dn-6节点上,虽然还缺失一个备份节点,但由于使用了fallback=NONE参数,所以只存放两个备份。 “/dir6”目录下文件的数据块在具备label-4的节点中选择2个节点(dn-3 -- dn-6),然后在label-2中选择一个节点,如果用户指定“/dir6”下文件副本数大于3,则多出来的副本均在label-2。
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配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式,同时设置每个DataNode对应一个或多个标签,从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基于标签的数据块摆放策略,为指定的文件选择DataNode节点进行存放时,会根据文件的标签表达式选择出DataNode节点范围,然后在这些DataNode节点范围内,选择出合适的存放节点。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 场景1 DataNodes分区场景。 场景说明: 用户需要让不同的应用数据运行在不同的节点,分开管理,就可以通过标签表达式,来实现不同业务的分离,指定业务存放到对应的节点上。 通过配置NodeLabel特性使得: /HBase下的数据存储在DN1、DN2、DN3、DN4节点上。 /Spark下的数据存储在DN5、DN6、DN7、DN8节点上。 图1 DataNode分区场景 通过hdfs nodelabel -setLabelExpression -expression 'LabelA[fallback=NONE]' -path /Hbase命令,给Hbase目录设置表达式。从图1中可知,“/Hbase”文件的数据块副本会被放置在有LabelA标签的节点上,即DN1、DN2、DN3、DN4。同理,通过hdfs nodelabel -setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令,给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点,如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。 如果同一个集群上存在多个机架,每个标签下可以有多个机架的DataNodes,以确保数据块摆放的可靠性。 场景2 多机架下指定副本位置场景 场景说明: 在异构集群中,需要分配一些特定的具有高可靠性的节点用以存放重要的商业数据,可以通过标签表达式指定副本位置,指定文件数据块的其中一个副本存放到高可靠性的节点上。 “/data”目录下的数据块,默认三副本情况下,其中至少有一个副本会被存放到RACK1或RACK2机架的节点上(RACK1和RACK2机架的节点为高可靠性节点),另外两个副本会被分别存放到RACK3和RACK4机架的节点上。 图2 场景样例 通过hdfs nodelabel -setLabelExpression -expression 'LabelA||LabelB[fallback=NONE],LabelC,LabelD' -path /data命令给“/data”目录设置表达式。 当向“/data”目录下写数据时,至少有一个数据块副本存放在LabelA或者LabelB标签的节点中,剩余的两个数据块副本会被存放在有LabelC和LabelD标签的节点上。
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操作场景 通常一个集群上部署了多个服务,且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时,不同组件(例如Spark、Yarn)或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的,因此用户需要提前做好规划,防止单个目录下的文件数目超过阈值,导致任务出错。 HDFS提供了“dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items”参数设置单个目录下可以存储的文件数目。
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操作步骤 请参考修改集群服务配置参数,进入HDFS的“全部配置”页面。 搜索配置项“dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items”。 表1 参数说明 参数名称 描述 默认值 dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items 定义目录中包含的最大条目数。 取值范围:1~6400000 1048576 设置单个HDFS目录下最大可容纳的文件数目。保存修改的配置。保存完成后请重新启动配置过期的服务或实例以使配置生效。 用户尽量将数据做好存储规划,可以按时间、业务类型等分类,不要单个目录下直属的文件过多,建议使用默认值,单个目录下约100万条。
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HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作,而可以被多个调用者执行读操作。 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。 表1 HDFS文件系统目录结构 路径 类型 简略功能 是否可以删除 删除的后果 /tmp/spark2x/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark2x JD BCS erver中metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark2x cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/logs/ 固定目录 存放container日志文件 是 container日志不可查看 /tmp/carbon/ 固定目录 数据导入过程中,如果存在异常CarbonData数据,则将异常数据放在此目录下 是 错误数据丢失 /tmp/Loader-${作业名}_${MR作业id} 临时目录 存放Loader Hbase bulkload作业的region信息,作业完成后自动删除 否 Loader Hbase Bulkload作业失败 /tmp/hadoop-omm/yarn/system/rmstore 固定目录 ResourceManager运行状态信息 是 ResourceManager重启后状态信息丢失 /tmp/archived 固定目录 MR任务日志在HDFS上的归档路径 是 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging 固定目录 保存AM运行作业运行日志、作业概要信息和作业配置属性 否 任务运行异常 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate 固定目录 所有任务运行完成后,临时存放/tmp/hadoop-yarn/staging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据,如会话信息等 否 当前执行的任务会失败 /user/{user}/.sparkStaging 固定目录 存储SparkJDB CS erver应用临时文件 否 executor启动失败 /user/spark2x/jars 固定目录 存放Spark2x executor运行依赖包 否 executor启动失败 /user/loader 固定目录 存放loader的作业脏数据以及HBase作业数据的临时存储目录 否 HBase作业失败或者脏数据丢失 /user/loader/etl_dirty_data_dir /user/loader/etl_hbase_putlist_tmp /user/loader/etl_hbase_tmp /user/oozie 固定目录 存放oozie运行时需要的依赖库,需用户手动上传 否 oozie调度失败 /user/mapred/hadoop-mapreduce-xxx.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径,包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /spark2xJobHistory2x 固定目录 Spark2x eventlog数据存储目录 否 HistoryServer服务不可用,任务运行失败 /flume 固定目录 Flume采集到HDFS文件系统中的数据存储目录 否 Flume工作异常 /mr-history/tmp 固定目录 MapReduce作业产生的日志存放位置 是 日志信息丢失 /mr-history/done 固定目录 MR JobHistory Server管理的日志的存放位置 是 日志信息丢失 /tenant 添加租户时创建 配置租户在HDFS中的存储目录,系统默认将自动在“/tenant”目录中以租户名称创建文件夹。例如租户“ta1”,默认HDFS存储目录为“tenant/ta1”。第一次创建租户时,系统自动在HDFS根目录创建“/tenant”目录。支持自定义存储路径。 否 租户不可用 /apps{1~5}/ 固定目录 WebHCat使用到Hive的包的路径 否 执行WebHCat任务会失败 /hbase 固定目录 HBase数据存储目录 否 HBase用户数据丢失 /hbaseFileStream 固定目录 HFS文件存储目录 否 HFS文件丢失,且无法恢复 父主题: 使用HDFS
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HDFS文件系统目录简介 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。 表1 HDFS文件系统目录结构(适用于MRS 3.x之前版本) 路径 类型 简略功能 是否可以删除 删除的后果 /tmp/spark/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark JDBCServer中metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/carbon/ 固定目录 数据导入过程中,如果存在异常CarbonData数据,则将异常数据放在此目录下 是 错误数据丢失 /tmp/Loader-${作业名}_${MR作业id} 临时目录 存放Loader Hbase bulkload作业的region信息,作业完成后自动删除 否 Loader Hbase Bulkload作业失败 /tmp/logs 固定目录 MR任务日志在HDFS上的聚合路径 是 MR任务日志丢失 /tmp/archived 固定目录 MR任务日志在HDFS上的归档路径 是 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging 固定目录 保存AM运行作业运行日志、作业概要信息和作业配置属性 否 任务运行异常 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate 固定目录 所有任务运行完成后,临时存放/tmp/hadoop-yarn/staging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive 固定目录 存放Hive的临时文件 否 导致Hive任务失败 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据,如会话信息等 否 当前执行的任务会失败 /user/{user}/.sparkStaging 固定目录 存储SparkJDBCServer应用临时文件 否 executor启动失败 /user/spark/jars 固定目录 存放Spark executor运行依赖包 否 executor启动失败 /user/loader 固定目录 存放loader的作业脏数据以及HBase作业数据的临时存储目录 否 HBase作业失败或者脏数据丢失 /user/loader/etl_dirty_data_dir /user/loader/etl_hbase_putlist_tmp /user/loader/etl_hbase_tmp /user/mapred 固定目录 存放Hadoop相关的文件 否 导致Yarn启动失败 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径,包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /sparkJobHistory 固定目录 Spark eventlog数据存储目录 否 HistoryServer服务不可用,任务运行失败 /flume 固定目录 Flume采集到HDFS文件系统中的数据存储目录 否 Flume工作异常 /mr-history/tmp 固定目录 MapReduce作业产生的日志存放位置 是 日志信息丢失 /mr-history/done 固定目录 MR JobHistory Server管理的日志的存放位置 是 日志信息丢失 /tenant 添加租户时创建 配置租户在HDFS中的存储目录,系统默认将自动在“/tenant”目录中以租户名称创建文件夹。例如租户“ta1”,默认HDFS存储目录为“tenant/ta1”。第一次创建租户时,系统自动在HDFS根目录创建“/tenant”目录。支持自定义存储路径。 否 租户不可用 /apps{1~5}/ 固定目录 WebHCat使用到Hive的包的路径 否 执行WebHCat任务会失败 /hbase 固定目录 HBase数据存储目录 否 HBase用户数据丢失 /hbaseFileStream 固定目录 HFS文件存储目录 否 HFS文件丢失,且无法恢复 /ats/active 固定目录 HDFS路径,用于存储活动的应用程序的timeline数据 否 删除后会导致tez任务运行失败 /ats/done 固定目录 HDFS路径,用于存储完成的应用程序的timeline数据 否 删除后会自动创建 /flink 固定目录 存放checkpoint任务数据 否 删除会导致运行任务失败 表2 HDFS文件系统目录结构(适用于MRS 3.x及之后版本) 路径 类型 简略功能 是否可以删除 删除的后果 /tmp/spark2x/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark2x JDBCServer中metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/sparkhive-scratch 固定目录 存放Spark2x cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/logs/ 固定目录 存放container日志文件 是 container日志不可查看 /tmp/carbon/ 固定目录 数据导入过程中,如果存在异常CarbonData数据,则将异常数据放在此目录下 是 错误数据丢失 /tmp/Loader-${作业名}_${MR作业id} 临时目录 存放Loader Hbase bulkload作业的region信息,作业完成后自动删除 否 Loader Hbase Bulkload作业失败 /tmp/hadoop-omm/yarn/system/rmstore 固定目录 ResourceManager运行状态信息 是 ResourceManager重启后状态信息丢失 /tmp/archived 固定目录 MR任务日志在HDFS上的归档路径 是 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging 固定目录 保存AM运行作业运行日志、作业概要信息和作业配置属性 否 任务运行异常 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate 固定目录 所有任务运行完成后,临时存放/tmp/hadoop-yarn/staging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据,如会话信息等 否 当前执行的任务会失败 /user/{user}/.sparkStaging 固定目录 存储SparkJDBCServer应用临时文件 否 executor启动失败 /user/spark2x/jars 固定目录 存放Spark2x executor运行依赖包 否 executor启动失败 /user/loader 固定目录 存放loader的作业脏数据以及HBase作业数据的临时存储目录 否 HBase作业失败或者脏数据丢失 /user/loader/etl_dirty_data_dir /user/loader/etl_hbase_putlist_tmp /user/loader/etl_hbase_tmp /user/oozie 固定目录 存放oozie运行时需要的依赖库,需用户手动上传 否 oozie调度失败 /user/mapred/hadoop-mapreduce-3.1.1.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径,包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /spark2xJobHistory2x 固定目录 Spark2x eventlog数据存储目录 否 HistoryServer服务不可用,任务运行失败 /flume 固定目录 Flume采集到HDFS文件系统中的数据存储目录 否 Flume工作异常 /mr-history/tmp 固定目录 MapReduce作业产生的日志存放位置 是 日志信息丢失 /mr-history/done 固定目录 MR JobHistory Server管理的日志的存放位置 是 日志信息丢失 /tenant 添加租户时创建 配置租户在HDFS中的存储目录,系统默认将自动在“/tenant”目录中以租户名称创建文件夹。例如租户“ta1”,默认HDFS存储目录为“tenant/ta1”。第一次创建租户时,系统自动在HDFS根目录创建“/tenant”目录。支持自定义存储路径。 否 租户不可用 /apps{1~5}/ 固定目录 WebHCat使用到Hive的包的路径 否 执行WebHCat任务会失败 /hbase 固定目录 HBase数据存储目录 否 HBase用户数据丢失 /hbaseFileStream 固定目录 HFS文件存储目录 否 HFS文件丢失,且无法恢复 父主题: 使用HDFS
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