高级Hadoop MapReduce管理
1 调试部署好的Hadoop的配置
2 运行基准测试检验Hadoop的安装
3 重新利用JVM提升性能
4 容错性
5 调试脚本-分析失败任务原因
6 设置失败比例以及忽略无效的记录
7 共享型用户Hadoop集群
8 Hadoop的安全性
9 使用Hadoop工具interface
一调整参数
1、首先需要关掉正在运行的Hadoop集群（stop-dfs.sh以及stop-yarn.sh）
存放Hadoop参数的主要是下面4个文件：
core-site.xml:存放对整个集群的公共配置
hdfs-site.xml:存放对HDFS的配置
mapred-site.xml:存放对MapReduce的配置
yarn-site.xml:yarn的配置
上面的文件都是XML格式：name-value的内容格式。<configuration>是最顶层的tag,<property>定义每个属性
例如：<configuration>
<property>
<name>mapred.reduce.parallel.copies</name>
<value>2</value>
</property>
...
</configuration>
下面介绍修改存放hadoop日志的路径以及配置每个task的map和reduce个数的方法
1. 创建一个存放日志的文件，例如/home/hadoop_logs .
2. 在hadoop-env.sh中HADOOP_LOG_DIR这一行取消注释，并且赋值为新的路径。
3. 在mapred-site.xml中添加下面两个属性
<property>
<name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name>
<value>2 </value>
</property>
<property>
<name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name>
<value>2 </value>
</property>
4. 重启HDFS(start-dfs.sh)和MapReduce(start-yarn.sh)
5. ps –ef|grep hadoop 检验hadoop进程个数
HADOOP_LOG_DIR 重新定义了Hadoop输出日志的路径
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 和 mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
连个属性定义了每个TaskTracker 在特定时刻能够运行的map和reduce任务的最大个数
所有在*-site.xml做的修改，都需要在重新启动Hadoop后系统重新加载生效。
二运行基准测试
Hadoop自带多个基准测试程序。我们可以使用他们验证Hadoop的安装并测试Hadoop的性能。
2. Run the randomwriter Hadoop job using the following command:
>bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.0.jarrandomwriter
-Dtest.randomwrite.bytes_per_map=100
-Dtest.randomwriter.maps_per_host=10 /data/unsorted-data
Here the two parameters, test.randomwrite.bytes_per_map and test.
randomwriter.maps_per_host 这两个参数指定由map产生的数据大小和map的数量
3. 执行排序程序:
>bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.0.jar sort /data/unsorted-data
/data/sorted-data
4. 检验前面运行的最终结果
>bin/hadoop jar hadoop-test-1.0.0.jar testmapredsort -sortInput /
data/unsorted-data -sortOutput /data/sorted-data
其它的基准测试
Hadoop includes several other benchmarks.
TestDFSIO: 测试HDFS的IO性能
nnbench:检验NameNode的硬件
mrbench: 运行多个小的job
TeraSort: 对1T的数据进行排序
三 对JVM重复使用提升性能
默认情况下，Hadoop会为每个map或reduce任务启动一个JVM，然而对多个task运行相同的jvm，
有时会显著的加快执行速度。
1. 运行WordCount的例子，并传递如下参数
>bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.0.jar wordcount –D mapred.job.
reuse.jvm.num.tasks=-1 /data/input1 /data/output1
2. 这时 (执行 ps –ef|grep hadoop）Hadoop会为每个task使用同样的JVM
However, passing arguments through the –D option only works if the job implements
the org.apache.hadoop.util.Tools interface. Otherwise, you should set the
option through the JobConf.setNumTasksToExecutePerJvm(-1) method.
我们可以在mapred-site.xml中设置属性mapred.job.reuse.jvm.num.tasks ,
这样就可以控制在hadopp中运行的JVM数，当设置为0或-1的时候Hadoop为每个task运行同样的JVM
四、容错性和投机性运行
选择Hadoop的主要优势是系统对容错性的支持。当运行一个job，特别是很大的job的时候，部分job
可能会由于各种原因失败（网络、硬盘、节点故障等等）。
在hadoop启动后JobTracker会监控TaskTrackers的执行情况，当TaskTrackers没有相应的时候，
hadoop会重新将task提交给其它的TaskTracker(Hadoop V2中ResourceNode负责资源的分配，而DataNode负责监控
自己节点的job运行情况)
由于集群中每个节点的性能不一样可能出现其它节点完成job，但是还有其它node没有完成job，这个时候hadoop会启动一个
空闲节点运行同样的job，然后tasktracker会使用最先运行完的节点的结果，并且结束掉另外一个还没运行完的节点。
bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.0.jar wordcount–Dmapred.map.tasks.
speculative.execution=false –D mapred.reduce.tasks.speculative.
execution=true /data/input1 /data/output1
待续...