阿里巴巴Hadoop运维实战：监控与性能调优

“阿里的hadoop运维经验分享” 阿里在Hadoop运维方面积累了丰富的经验，从集群搭建、监控到性能调优，以及如何避免系统崩溃，都有深入实践和见解。以下是对这些关键点的详细说明： 1. **Hadoop集群搭建**： - 赵云炯曾在阿里巴巴担任云梯管理员，负责搭建和维护Hadoop集群。 - 集群的稳定性至关重要，通常采用sas+raid10配置以保证磁盘的可靠性。 - 使用active-backupbonding和IPalias来增强网络的冗余和可用性。 - 通过NameQuota和SpaceQuota设置限制，防止用户过度占用存储空间。 - 实施严格的权限控制，确保数据安全。 - 开启Rackawareness，使数据分布更均衡，提高容错能力。 2. **监控**： - 监控Tasktracker和Datanode的数量，及时发现异常情况。 - 关注大作业的执行，特别是那些读写数据量大、运行时间长的作业，它们可能对系统造成压力。 - 实时检查HDFS的健康状态，例如10分钟进行一次fsck操作，确保文件系统的完整性。 - 重视垃圾收集（GC）行为，尤其是FullGC，它可能影响系统性能。 3. **性能调优**： - 在Namenode上控制内存，调整相关参数如`mapred.jobtracker.maxtasks.per.job`等，优化任务调度。 - 设置合理的checkpoint策略，如`fs.checkpoint.period`和`fs.checkpoint.size`，确保NameNode的稳定。 - 对SecondaryNamenode的硬盘进行优化，例如采用2T*12的磁盘，并使用ext4文件系统，启用noatime选项。 - 定期检查和更换故障磁盘，保持硬件的健康状态。 - 对于网络，如果条件允许，可以考虑使用模式4的bonding以提升带宽和冗余。 - 优化内存分配，如使`Xms`和`Xmx`相等，以避免频繁的内存调整。 - 推荐使用CMS垃圾收集器，因其低停顿时间。 - 缩短Editlog的锁持有时间和减少锁的频率，比如通过blockReport来降低锁粒度，使用读写锁来提升调度效率。 4. **Hadoop如何被搞垮**： - 所有更改FSNamesystem的RPC调用都需要等待Editlog同步到磁盘，这可能导致锁竞争和性能瓶颈。 - 长时间的GC暂停可能导致任务延迟，影响整体作业的执行效率。 - 不恰当的内存分配和资源调度可能导致资源争抢，影响系统性能。 阿里在Hadoop运维中强调了系统稳定性、监控效率和性能优化的重要性，通过一系列精细的操作，确保了大规模Hadoop集群的高效稳定运行。对于任何处理大数据的企业来说，这些经验都具有很高的参考价值。