Hadoop MapReduce容错性分析

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我是靠谱客的博主自信香氛，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Hadoop MapReduce容错性分析，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

本文讲述Hadoop-0.21.0 以及以上版本中MapReduce的容错机制。包括JobTracker，TaskTracker，Job，Task，Record等级别的容错机制。

1. JobTracker
暂无容错机制，挂掉之后，需要人工介入，重启。
用户可以通过配置一些参数，以便JobTracker重启后，让所有作业恢复运行。用户配置若干参数后，JobTracker重启前，会在history log中记录各个作业的运行状态，这样在JobTracker关闭后，系统中所有数据目录（包括各种临时目录）均会被保留，待JobTracker重启之后，JobTracker自动重新提交这些作业，并只对未运行完成的task进行重新调度，这样可避免已经计算完的task重新计算。具体配置方法可参考：http://www.cnblogs.com/MGGOON/archive/2012/02/23/2365055.html
有人提出，TaskTracker重启后，它上面的作业也可以自动恢复，具体参考：

  https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-2171
2. TaskTracker
  （1）汇报心跳
      mapred.tasktracker.expiry.interval，默认值是10min
      当TaskTracker超过mapred.tasktracker.expiry.interval时间间隔没有向JobTracker汇报心跳，则JobTracker视之为死亡，并将之从调度池中剔除。
  （2）Exclude nodes
      用户可以在mapred.hosts.exclude或者mapred.hosts中指定一个文件，该文件一行是一个tasktracker host，表示这些节点不允许接入集群，也就是不会被分配task。该文件在Hadoop-0.21.0版本中可以动态加载。
  （3）黑名单（blacklist）
      health-check script脚本判断该节点是健康，不健康，直接加入黑名单。
      具体参考： http://hadoop.apache.org/common/docs/current/cluster_setup.html 中的“Configuring the Node Health Check Script”一节。
  （4）灰名单（graylist）
      采用了启发式算法发现的有问题的节点，加入灰名单。
      mapred.jobtracker.blacklist.fault-timeout-window：默认是3小时，时间窗口，计算该时间内失败的task个数
      如果满足以下条件，则将tasktracker加入灰名单：
      mapred.max.tracker.blacklists：默认是4，bad tasktracker阈值，当一个tasktracker在时间窗口内失败个数超过该阈值，则认为该tasktracker是bad tasktracker
      mapred.cluster.average.blacklist.threshold，默认是0.5，如果一个bad tasktracker失败的task个数超过了所有tasktracker平均值的mapred.cluster.average.blacklist.threshold倍，则加入灰名单，不仅会自动加入黑名单。
      重新启动该TaskTracker，就能够将它从黑名单和灰名单中删除。
3. Job
      mapred.max.tracker.failures：一个作业在某个tasktracker上失败的task个数超过该值，则该tasktracker被加到该job的blacklist中，从此不再往该tasktracker分配该job的task.
4. Task
  mapred.map.max.attempts：每个map task最大尝试次数
  mapred.reduce.max.attempts：每个reduce task最大尝试次数
5. Record
      mapred.skip.map.max.skip.records：跳过坏记录条数（数据格式不对，空纪录等）。当遇到坏记录时，Hadoop尝试跳过的最多记录条数。
6. 磁盘
  用户可以配在mapred.local.dir参数配置多个磁盘目录，将map task中间结果分不到不同磁盘上，增强容错性。Map task临时结果将被轮询写到这些目录中，以避免某个磁盘目录数据过多。（轮询的方式仍然可能导致某个磁盘目录数据过多，最好的策略是每次选择数据最少的磁盘目录写入，采用小顶堆）。
用户日志userlogs可被分布不到不同磁盘目录中，减少单个磁盘日志写入压力。
具体参考：https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-2657