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Uber的HDFS治理

要点

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hdfs-namenode之间自动ha切换过程

整个namenode之间的ha保证是通过ZKFC这个组件来完成的。

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datanode同namenode之间的几个心跳

heartBeat : dfs.heartbeat.interval 默认是3秒

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hdfs dfsadmin setBalancerBandwidth 命令解析

hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 这个命令是datanode做balance或者mover时候一个比较核心的参数配置

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hive on spark 折腾记

搞这个的原因是因为不想走spark sql,历史包袱太重。所以折衷的使用 hive on spark
有两种形式可以设置hive on spark .
一种是修改hive-site.xml 中的配置
另一种是讲spark目录下的spark-default.conf文件copy到$HIVE_HOME/conf 目录下
两者的效果是一样的
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>
<property>
<name>hive.enable.spark.execution.engine</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.home</name>
<value>/data/service/spark</value>
</property>
<property>
<name>spark.master</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>spark.submit.deployMode</name>
<value>cluster</value>
</property>
<property>
<name>spark.eventLog.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.eventLog.compress</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.eventLog.dir</name>
<value>viewfs://jssz-bigdata-cluster/tmp/sparklog</value>
</property>

<property>
<name>spark.serializer</name>
<value>org.apache.spark.serializer.KryoSerializer</value>
</property>

<property>
<name>spark.yarn.historyServer.address</name>
<value>http://10.69.1.34:18080</value>
</property>
<property>
<name>spark.driver.cores</name>
<value>1</value>
</property>

<property>
<name>spark.driver.memeory</name>
<value>4g</value>
</property>

<property>
<name>spark.driver.extraJavaOptions</name>
<value>-Dspark.driver.log.level=INFO -XX:+UseG1GC</value>
</property>

<property>
<name>spark.executor.memeory</name>
<value>15g</value>
</property>
<property>
<name>spark.executor.cores</name>
<value>1</value>
</property>

<property>
<name>spark.executor.extraJavaOptions</name>
<value>-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseG1GC</value>
</property>

<property>
<name>spark.shuffle.service.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.dynamicAllocation.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.dynamicAllocation.minExecutors</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>spark.dynamicAllocation.maxExecutors</name>
<value>50</value>
</property>
<property>
<name>spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout</name>
<value>10s</value>
</property>
<property>
<name>hive.spark.client.rpc.max.size</name>
<value>268435456</value>
</property>
<property>
<name>spark.rpc.message.maxSize</name>
<value>256</value>
</property>
<property>
<name>spark.scheduler.mode</name>
<value>FAIR</value>
</property>
<property>
<name>spark.blacklist.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.speculation</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.task.maxFailures</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>spark.rdd.compress</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.executor.heartbeatInterval</name>
<value>20s</value>
</property>
<property>
<name>spark.network.timeout</name>
<value>120s</value>
</property>

<!-- 解决shuffle 的问题 -->
<property>
<name>spark.sql.tungsten.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 解决UDF的问题 -->
<property>
<name>spark.jars</name>
<value>/data/service/hive/lib/com.bilibili.hiveudf.jar</value>
</property>

在 添加 ${SPARK_LIB}/spark-*.jar 到 hive的classpath下。
问题一 cluster模式下 作业连接超时。
看了一下提交的作业信息
</div>
<div>SparkSubmit --properties-file /tmp/spark-submit.3467179554612125337.properties --class org.apache.hive.spark.client.RemoteDriver /data/src/hive/apache-hive-2.3.4-bin/lib/hive
-exec-2.3.4.jar --remote-host jssz-bigdata-hive-04 --remote-port 16317 --conf hive.spark.client.connect.timeout=1000 --conf hive.spark.client.server.connect.timeout=90000 --conf hive.spark.client.channel.
log.level=null --conf hive.spark.client.rpc.max.size=1195725856 --conf hive.spark.client.rpc.threads=8 --conf hive.spark.client.secret.bits=256 --conf hive.spark.client.rpc.server.address=null</div>
<div>
因为cluster模式下,AM是运行在远程的,数据通信是通过 –remote-host 这个参数来进行回传 。后来发现是nodemanager节点不能解析域名,配置加上后解决
问题二 无法识别hive 的UDF
在配置中添加 spark.jars 配置,把UDF的包给加上去。
问题三 Unable to acquire ** bytes of memory异常
修改配置
设置spark.sql.tungsten.enabled = false。
设置spark.executor.cores=1。
问题四 hive server 内存不足
因为hive on  spark 本质上也是通过 spark-submit命令来提交。所以提交一个作业时候会消耗一定的内存,那么就
export HADOOP_CLIENT_OPTS=”-Xmx1024m”


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yarn-label Scheduler

需要对于yarn集群进行实时和离线作业的分离,就单独搞一个yarn,实时对于资源的竞争比较敏感,所以用了标签来做机器上的隔离来保证资源的隔离性

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spark streaming作业心跳异常

问题现场

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kafka2.0源码计划之-broker clusterId

_clusterId 生成规则
在KafkaServer中调用的方式是getOrGenerateClusterId,生成唯一值

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kafka2.0源码计划之-broker总览

用了近两年的kafka 0.10.1.1版本后,我们终于要废弃它了。在这个版本上,可以说是吃尽了苦头,其中的问题有自身对于kafka的理解不深入,也有kafka自己的bug问题。当流量小的时候,一切看起来都是那么美好,当流量到千亿级别时候,就是另一回事情。

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Presto内存分配机制

1.预留系统内存:SYSTEM_POOL= Runtime.getRuntime().maxMemory() * 0.4

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