大数据数仓建模（4）_数仓建模前端源码

                                        第4章 数据采集模块

4.1 Hadoop安装

详见：大数据技术之Hadoop（入门）

1）测试集群规划：

注意：尽量使用离线方式安装,CDH要收费了，使用的人会越来越少...

4.1.1 项目经验之HDFS存储多目录

若HDFS存储空间紧张，需要对DataNode进行磁盘扩展。

1）在DataNode节点增加磁盘并进行挂载。

2）在hdfs-site.xml文件中配置多目录，注意新挂载磁盘的访问权限问题。

<property>
 
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
 
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///hd2/dfs/data2,file:///hd3/dfs/data3,file:///hd4/dfs/data4</value>
 
</property>

3）增加磁盘后，保证每个目录数据均衡

开启数据均衡命令：

bin/start-balancer.sh –threshold 10

对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%，可根据实际情况进行调整。

停止数据均衡命令：

bin/stop-balancer.sh

4.1.2 项目经验之支持LZO压缩配置

1）hadoop本身并不支持lzo压缩，故需要使用twitter提供的hadoop-lzo开源组件。hadoop-lzo需依赖hadoop和lzo进行编译，编译步骤如下。

Hadoop支持LZO
 
0. 环境准备
maven（下载安装，配置环境变量，修改sitting.xml加阿里云镜像）
gcc-c++
zlib-devel
autoconf
automake
libtool
通过yum安装即可，yum -y install gcc-c++ lzo-devel zlib-devel autoconf automake libtool
 
1. 下载、安装并编译LZO
 
wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.10.tar.gz
 
tar -zxvf lzo-2.10.tar.gz
 
cd lzo-2.10
 
./configure -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/
 
make
 
make install
 
2. 编译hadoop-lzo源码
 
2.1 下载hadoop-lzo的源码，下载地址：https://github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip
2.2 解压之后，修改pom.xml
    <hadoop.current.version>2.7.2</hadoop.current.version>
2.3 声明两个临时环境变量
     export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/include
     export LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib 
2.4 编译
    进入hadoop-lzo-master，执行maven编译命令
    mvn package -Dmaven.test.skip=true
2.5 进入target，hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar 即编译成功的hadoop-lzo组件

2）将编译好后的hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/

[hadoop@bigdata02 common]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common
[hadoop@bigdata02 common]$ ls
hadoop-lzo-0.4.20.jar

3）同步hadoop-lzo-0.4.20.jar到bigdata03、bigdata04

[hadoop@bigdata02 common]$ xsync hadoop-lzo-0.4.20.jar

4）core-site.xml增加配置支持LZO压缩

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
 
<configuration>
<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
</value>
</property>
 
<property>
    <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
    <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
</configuration>

5）同步core-site.xml到bigdata03、bigdata04

[hadoop@bigdata02 hadoop]$ xsync core-site.xml

6）启动及查看集群

[hadoop@bigdata02 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
 
[hadoop@bigdata03 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

4.1.3 项目经验之LZO创建索引

1）创建LZO文件的索引，LZO压缩文件的可切片特性依赖于其索引，故我们需要手动为LZO压缩文件创建索引。若无索引，则LZO文件的切片只有一个。

hadoop jar /path/to/your/hadoop-lzo.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer bigtable.lzo

2）测试

（1）将bigtable.lzo（150M）上传到集群的根目录

[hadoop@bigdata02 module]$ hadoop fs -mkdir /input
 
[hadoop@bigdata02 module]$ hadoop fs -put bigtable.lzo /input

（2）执行wordcount程序

[hadoop@bigdata02 module]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /input /output1

   

 

注意：这个lzo文件有214m，默认的块大小是128m，那么应该是有两个块，我们通过运行mapreduce程序发现，只有一个切分，需要进行下面的步骤才行。

   （3）对上传的LZO文件建索引

[hadoop@bigdata02 module]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar  com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /input/bigtable.lzo

（4）再次执行WordCount程序

[hadoop@bigdata02 module]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /input /output2

 

4.1.4 项目经验之基准测试

面试官可能会问，我有10T的数据，读完需要多长时间，写需要多长时间？你应该回答，我们会先做基准测试，测试出这个集群的读写能力，计算的能力...

1） 测试HDFS写性能

测试内容：向HDFS集群写10个128M的文件

[hadoop@bigdata02 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB
 
 
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : write
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO:            Date & time: Thu May 02 11:45:23 CST 2019
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO:        Number of files: 10
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 1280.0
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO:      Throughput mb/sec: 10.69751115716984
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 14.91699504852295
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO:  IO rate std deviation: 11.160882132355928
 
19/05/02 11:45:23 INFO fs.TestDFSIO:     Test exec time sec: 52.315

最重要的参数是 Throughput mb/sec: 10.69751115716984 表示平均吞吐量为10.6975m/s

2）测试HDFS读性能

测试内容：读取HDFS集群10个128M的文件

[hadoop@bigdata02 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB
 
 
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : read
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO:            Date & time: Thu May 02 11:56:36 CST 2019
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO:        Number of files: 10
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 1280.0
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO:      Throughput mb/sec: 16.001000062503905
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 17.202795028686523
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO:  IO rate std deviation: 4.881590515873911
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO:     Test exec time sec: 49.116
 
19/05/02 11:56:36 INFO fs.TestDFSIO:

3）删除测试生成数据

[hadoop@bigdata02 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -clean

4）使用Sort程序评测MapReduce

（1）使用RandomWriter来产生随机数，每个节点运行10个Map任务，每个Map产生大约1G大小的二进制随机数

[hadoop@bigdata02 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar randomwriter random-data

（2）执行Sort程序

[hadoop@bigdata02 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar sort random-data sorted-data

（3）验证数据是否真正排好序了

[hadoop@bigdata02 mapreduce]$
 
hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data

4.1.5 项目经验之Hadoop参数调优

1）HDFS参数调优hdfs-site.xml

dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size)，比如集群规模为8台时，此参数设置为60 

作用：dataNode与namenode之间通信需要有一定的并发度，如果太低，datanode需要排队，如果太高，集群也没有这么多资源，需要有一个比较合理的并发度...

The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes.
 
NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。设置该值的一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20，即20 * log2(Cluster Size)，N为集群大小。

2）YARN参数调优yarn-site.x