常见问题
下面列举HDFS运行过程中可能出现的常见问题及解决方法，这些问题一般都会在日志中出现的相应的记录。
Incompatible clusterIDs in … :namenode clusterID = … ,datanode clusterIDs =…
出现该错误是由于NameNode重新格式化后会被赋予新的namespaceID，这个ID与DataNode不一致而导致的。解决该错误的方法有三种：
- 删除datanode上的数据目录(如果DataNode上的数据无关紧要，可以这么做)；
- 修改DataNode上的clusterID与NameNode一致，具体的是将${dfs.datanode.data.dir}/current/VERSION文件中的clusterID改成与NameNode上的一致；
- 重新指定DataNode的数据目录(修改配置项dfs.datanode.data.dir)。
... could only be replicated to 0 nodes, instead of 1 …
出现这个错误说明没有可用的DataNode可供操作，其原因有多种，
- DataNode中XceiverServer的连接数超过了指定阈值
- 磁盘空间不足
- 防火墙导致无法访问DataNode
解决方法的关键是提供可用的DataNode，主要有如下几种方式：
- 防火墙设置导致无法连接DataNode的情形，可以通过关闭防火墙来解决；
- 重新格式化NameNode也可以解决这个问题；
- 磁盘空间不足可以通过增加单节点容量或添加新DataNode节点来解决；
- 并发过大导致连接数超过阈值的情况也可以通过添加DataNode节点来解决。
...ipc.Client: Retrying connect to server:...
这个错误主要是由于错误的端口配置导致的，请仔细检查core-site.xml和hdfs-site.xml文件，同时，还需确认/etc/hosts文件是否包含了所需组件的网络地址映射。
java.net.NoRouteToHostException: No route to host
这个错误说明找不到主机，请检查网络连接是否正常，防火墙是否关闭。
...org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException: Invalid value for volsFailed : 3 , Volumes tolerated : 0...
磁盘损坏会导致该错误。检查并更换损坏的磁盘即可。
全SSD盘的环境下，HDFS客户端版本ABI不兼容导致无法写数据的问题
在全SSD机型的服务器上，如果应用使用的HDFS客户端jar包版本与服务端不一致，会导致无法写入数据的问题。
该问题是由于HDFS客户端ABI不兼容导致的，在HDFS 2.5.x版本中，对存储策略的编号与HDFS 2.6.x版本的编号不一致，在全SSD机型中，客户端写入数据的策略被定义为HOT，而在服务端，该策略被解析为DISK，因为全SSD机型中不存在SATA盘，所以无法获取可行的磁盘，导致无法写入数据。
HDFS优化
优化Linux文件系统
noatime和nodiratime属性
Linux文件系统会记录文件创建、修改和访问操作的时间信息，这在读写操作频繁的应用中将带来不小的性能损失。在挂载文件系统时设置noatime和nodiratime可禁止文件系统记录文件和目录的访问时间，这对HDFS这种读取操作频繁的系统来说，可以节约一笔可观的开销。可以修改/etc/fstab文件来实现这个设置。
$ vim /etc/fstab
如对/mnt/disk1使用noatime属性，可以做如下修改:
/ ext4 defaults 1 1
/mnt/disk1 ext4 defaults,noatime 1 2
/mnt/disk2 ext4 defaults 1 2
/mnt/disk3 ext4 defaults 1 2
/mnt/disk4 ext4 defaults 1 2
/mnt/disk5 ext4 defaults 1 2
/mnt/temp ext4 defaults 1 2
swap swap defaults 0 0
tmpfs /dev/shm tmpfs defaults 0 0
devpts /dev/pts devpts gid=5,mode=620 0 0
sysfs /sys sysfs defaults 0 0
proc /proc proc defaults 0 0
修改完成后，运行下述命令使之生效：
$ mount –o remount /mnt/disk1
预读缓冲
预读技术可以有效的减少磁盘寻道次数和应用的I/O等待时间，增加Linux文件系统预读缓冲区的大小(默认为256 sectors，128KB)，可以明显提高顺序文件的读性能，建议调整到1024或2048 sectors。预读缓冲区的设置可以通过blockdev命令来完成。下面的命令将/dev/sda的预读缓冲区大小设置为2048 sectors。
$ blockdev –setra 2048 /dev/sda
注意：预读缓冲区并不是越大越好，多大的设置将导致载入太多无关数据，造成资源浪费，过小的设置则对性能提升没有太多帮助。
不使用RAID
应避免在TaskTracker和DataNode所在的节点上进行RAID。RAID为保证数据可靠性，根据类型的不同会做一些额外的操作，HDFS有自己的备份机制，无需使用RAID来保证数据的高可用性。
不使用LVM
LVM是建立在磁盘和分区之上的逻辑层，将Linux文件系统建立在LVM之上，可实现灵活的磁盘分区管理能力。DataNode上的数据主要用于批量的读写，不需要这种特性，建议将每个磁盘单独分区，分别挂载到不同的存储目录下，从而使得数据跨磁盘分布，不同数据块的读操作可并行执行，有助于提升读性能。
JBOD
JBOD是在一个底板上安装的带有多个磁盘驱动器的存储设备，JBOD没有使用前端逻辑来管理磁盘数据，每个磁盘可实现独立并行的寻址。将DataNode部署在配置JBOD设备的服务器上可提高DataNode性能。
优化HDFS配置
HDFS提供了十分丰富的配置选项，几乎每个HDFS配置项都具有默认值，一些涉及性能的配置项的默认值一般都偏于保守。根据业务需求和服务器配置合理设置这些选项可以有效提高HDFS的性能。表3-7列出了可优化的配置选项及参考值。
表3-7HDFS可优化配置项参考
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配置项 |
优化原理 |
推荐值 |
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dfs.namenode.handler.count |
NameNode中用于处理RPC调用的线程数，默认为10。对于较大的集群和配置较好的服务器，可适当增加这个数值来提升NameNode RPC服务的并发度。 |
64 |
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dfs.datanode.handler.count |
DataNode中用于处理RPC调用的线程数，默认为3。可适当增加这个数值来提升DataNode RPC服务的并发度。 |
10 |
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dfs.replication |
数据块的备份数。默认值为3，对于一些热点数据，可适当增加备份数。 |
3 |
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dfs.block.size |
HDFS数据块的大小，默认为64M。数据库设置太小会增加NameNode的压力。数据块设置过大会增加定位数据的时间。 |
128 |
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dfs.datanode.data.dir |
HDFS数据存储目录。如3.3.1所述，将数据存储分布在各个磁盘上可充分利用节点的I/O读写性能。 |
设置多个磁盘目录 |
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hadoop.tmp.dir |
Hadoop临时目录，默认为系统目录/tmp。在每个磁盘上都建立一个临时目录，可提高HDFS和MapReduce的I/O效率。 |
设置多个磁盘目录 |
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io.file.buffer.size |
HDFS文件缓冲区大小，默认为4096(即4K)。 |
131072(128K) |
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fs.trash.interval |
HDFS清理回收站的时间周期，单位为分钟。默认为0，表示不使用回收站特性。 |
为防止重要文件误删，可启用该特性 |
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dfs.datanode.du.reserved |
DataNode保留空间大小，单位为字节。默认情况下，DataNode会占用全部可用的磁盘空间，该配置项可以使DataNode保留部分磁盘空间工其他应用程序使用。 |
视具体应用而定 |
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机架感应 |
对于较大的集群，建议启用HDFS的机架感应功能。启用机架感应功能可以使HDFS优化数据块备份的分布，增强HDFS的性能和可靠性。 |
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