ambari hdfs 启动报错_HDFS 运维常见问题处理
騰訊游戲CROS體系的DBA維護著多套互娛數據平臺的核心HDFS集群，積累了不少維護經驗。
1. 定期block全盤掃描，引起dn心跳超時而脫離集群
hdfs有一個目錄掃描機制，默認6小時會全盤掃描一次所有block，判斷與內存里的那份blockMap是否一致。參考
https://blog.cloudera.com/hdfs-datanode-scanners-and-disk-checker-explained/?。
在小文件比較多的情況，掃描的時候特征很明顯——磁盤的iops很高，但吞吐量很低。當然這不是引起datanode心跳超時的原因，真正的原因是處理掃描后的結果，比如比較完發現有20000個block不一致，在修復這些block時不斷的持有了 FsDatasetImpl 這個對象的一把鎖，在磁盤比較慢的情況下，可能需要5分鐘甚至10分鐘處理完，從而一直阻塞讀、寫、心跳的線程。
詳細的可以了解 HDFS-14476 lock too long when fix inconsistent blocks between disk and in-memory，包括一些特征、證據，以及block修復邏輯，細節比較多。
解決辦法是，我們這邊加了個patch(已合入官方版本 2.10和3.x)，在處理異常block的時候，中間休息2秒，處理一下正常的請求，不至于datanode卡住甚至離線。
修復后的結果也是很明顯，datanode心跳平滑了許多：
2. namenode遷移裁撤，遇到客戶端無法寫入
在需要遷移/裁撤namenode時，一般思路是保持 namenode hostname 不變，滾動遷移 standby 的方式遷移。
但是在我們的遷移實踐中，發現 hdfs namenode 完成遷移后，集群正常，但 hdfs 客戶端訪問異常。在 yarn 這樣的長任務場景下，會導致文件讀寫一直失敗，直到 yarn nodemanager 重啟。
具體問題是這樣的：
client使用的是 ConfiguredFailoverProxyProvider ，client啟動之后會根據當時的inetsocket創建nn1,nn2兩個namenode proxy，這個在任何網絡異常的情況下都不會重新創建。
client 的 updateAddress 方法能檢測到namenode ip發生了變化，但由于那個異常沒有捕獲，本該在下次循環使用正確的 namenode ip 就能正常，但拋出異常后導致client重新連接namenode，然而上面的 namenode proxy 還是舊地址，SetupConnection 異常，又進入updateAddress判斷邏輯，返回true又去建連接，陷入了死結。
復現步驟
打開一個hdfsclient，長時間寫一個文件 hdfs put
更新hdfs新namenode hostname-ip
stop old nn2, start new nn2
更新客戶端的namenode hostname-ip (client還在操作文件)
切換到新namenode hdfs haadmin -failover nn1 nn2
此時會發現client一直報錯
在yarn客戶端啟動的周期內，哪怕是新文件寫入，依舊會報錯
對 ConfiguredFailoverProxyProvider 打了個patch，就是在client failover之后，也進行updateAddress判斷，如果有ip變動，就重新 createProxy。驗證這個patch同樣有效。不過在client那邊統一捕獲會比較好，因為還有其他類型的HaProvider可能也有這個問題。
這個問題的 patch 已經被合入 Apache Hadoop 3.4，見 HADOOP-17068 client fails forever when namenode ipaddr changed。我們用的版本是 2.6.0-cdh5.4.11 ，patch也已合入官方版本。
除了從根源問題上解決，也可以在 namenode 遷移操作時，在老節點上啟用端口轉發，再逐個重啟 yarn，避免引起大范圍故障。
3. 集群dn不均衡導致文件寫入失敗
現象：集群將滿時，擴容了批機器緩解空間。運行了2個星期客戶端突然報文件寫入失敗
原因：hdfs在部分datanode空間滿的情況下，理論會自動挑選其它可用的空閑節點。由于?dfs.datanode.du.reserved配置不當，導致依然會選中滿節點。具體是dfs.datanode.du.reserved如果小于分區block reserved，在磁盤用滿時就會出現
There are 14 datanode(s) running and no node(s) are excluded in this operation.
解決：
擴容完，跑rebalance
修改磁盤分區的block reserved，使其小于?dfs.datanode.du.reserved.
增加單個datanode容量告警
4. 做?rebalance 時速度很慢
啟動 rebalance 命令./start-balancer.sh -threshold 10，如果需要提高速度可以修改限流帶寬hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 52428800 。
但是 datanode 上同時接收 blocks 并發數，是不能在線調整的(或者說只能調小)，調整hdfs-site.xml默認的balance參數，并重啟
dfs.balancer.moverThreads=1000dfs.balancer.dispatcherThreads=200
dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves=50
如果啟動balance時，嘗試以更高的并發執行，datanode會判斷沒有足夠的線程接收 block:?IOException: Got error, status message Not able to copy block ... because threads quota is exceeded。
當 move 出現失敗時，遷移速度是指數級下降的，因為move block失敗默認會sleep一段時間。
./start-balancer.sh -threshold 5\-Ddfs.datanode.balance.max.concurrent.moves=20 \
-Ddfs.datanode.balance.bandwidthPerSec=150000000 \
-Ddfs.balancer.moverThreads=500 \
-Ddfs.balancer.dispatcherThreads=100
5. 給datanode在線增加磁盤
騰訊云上的機器，可以直接在原有 datanode 上直接掛在新的磁盤，快速給hdfs擴容。
增加磁盤，不需要重啟datanode。(前提是設置了?dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy為AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy)
掛載后，先建立hadoop數據目錄并修正權限
在hdfs-site.xml?里加上新目錄配置?dfs.datanode.data.dir
可以使用 reconfig 命令使其生效：?hdfs dfsadmin -reconfig datanode dn-x-x-x-x:50020 start
6.?namenode設置了HA，但故障時未成功切換
現象：active namenode 內存故障，主備切換失敗
原因：dfs.ha.fencing.methods設置為了ssh，但是并不能登錄其他namenode執行fence
解決：生成ssh key，免密碼登錄。或者改成shell(/bin/true)，強切。注意，修改fence方式后，需要重啟zkfc。
7. hdfs client input/output error
現象：執行?hdfs?客戶端命令報錯?input/output error，試著拷貝 hadoop / jdk 的介質目錄，亦發現文件損壞。有時會發現 jvm core
原因：磁盤存在壞塊，剛好hdfs或者jdk的 jar 庫損壞。通過觀察 messages 發現有?sda IO Input/Output Error 。
使用badblocks -s -v -o bb.log /dev/sda?可以看到磁盤損壞了哪些扇區
解決：從其他機器，拷貝一份正常的介質
8. hdfs誤將 data 盤作為數據盤
誤將系統盤作為了dfs.datanode.data.dir，運行一段時間后，這個分區很容易最先滿。
這個是配置上的問題，理解datanode的工作方式，可以快速的將這個分區里的block挪到正確的磁盤分區。
處理方法就是停止datanode，拷貝/data?block到其它分區，刪掉/data的配置。因為datanode上block的位置是每次啟動的時候，掃描上報給namenode，所以可以做物理拷貝。
可以使用拷貝命令cp -a /data/hadoopdata/current/BP-*-*/current/finalized/* /data1/hadoopdata/current/BP-*-*/current/finalized/?，不能拷貝整個 hadoopdata 目錄，因為VERSION文件里面的storageID不同。
9. 使用decomiss方式將datanode退服時，客戶端讀寫異常
現象：將datanode加入 exclude ，正常 decomissing 的方式退役節點，應用層反饋 spark 任務部分異常，報錯?Unable to close file because the last block doest not have enough number of replicas?，但該集群一些其它的文件讀寫任務正常。
原因：spark任務會頻繁的創建、刪除application目錄。在decomissing時，部分磁盤性能低的節點，磁盤更加繁忙，導致出現 last contact 心跳時間長。
解決：經過驗證，發現直接 kill datanode進程的方式，不影響spark任務。但必須保證一個一個的kill，否則會出現 missing block. (這不一定是解決問題最好的辦法，但的確有效)
10. namenode editlog 長時間未做checkpoint
standby namenode 的一個作用是，定期合并從journalnode上獲取的editlog，生成新的元數據fsimage，然后推送到active namenode。
當standby namenode出現異常，如進程退出、軟件bug(比如我們遇到過?IOException: No image directories available!)，導致長時間未合并editlog。一旦需要發生切換或者重啟namenode，有可能導致啟動時間過長，嚴重的editlog合并需要的內存不足，無法啟動namenode.
如果內存不足，一種解決辦法是借一臺高內存臨時機器合并editlog:
把standby停下來，將hdfs的軟件介質和配置文件，拷貝到高內存機器
同時拷貝dfs.namenode.name.dir?目錄中最新能用的?fsimage_xxx?和它之后的所有?edits_xxx-xxx
在臨時機器上啟動 namenode 進程，會自動從對應目錄加載 fsiamge 、合并editlog
預防比補救要重要，一定要監控namenode上?TransactionsSinceLastCheckpoint?這個指標，我們的閾值是達到 5000000 就告警。
11. HDFS 3.x datanode 出現大量 CLOSE-WAIT
這個問題?HDFS-15402?是在定期對 datanode?http://127.0.0.1:50075/jmx?jmx 進行探測的時候產生的，我們有 5 個 hadoop 3.1.3 的集群都存在該問題。在 hadoop 2.x 中正常。
50075 端口上產生過多 close-wait 的影響是，正常的 webhdfs 會出現 504 Gateway-timeout
[root@dn-9-4-xxx-yy /tmp]# ss -ant|grep :50075 |grep CLOSE-WAIT|wc -l16464
[root@dn-9-4-xxx-yy /tmp]# ss -ant|grep :50075 |grep CLOSE-WAIT|head -3
CLOSE-WAIT 123 0 9.4.xxx.yy:50075 9.4.xxx.yy:39706
CLOSE-WAIT 123 0 9.4.xxx.yy:50075 9.4.xxx.yy:51710
CLOSE-WAIT 123 0 9.4.xxx.yy:50075 9.4.xxx.yy:47475
lsof -i:39706
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java 134304 hdfs *307u IPv4 429yy7315 0t0 TCP dn-9-4-xxx-yy:50075->dn-9-4-xxx-yy:39706 (CLOSE_WAIT)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name
tcp 123 0 9.4.xxx.yy:50075 9.4.xxx.yy:39706 CLOSE_WAIT 134304/java
CLOSE-WAIT 狀態是客戶端(curl)發起關閉tcp連接時，服務端(datanode)收到了FIN-ACK，但在關閉socket時一直沒有完成。正常流程是關閉socket完成，然后向客戶端發送FIN:
所以問題出在datanode server上，與knox還是haproxy客戶端沒有關系。并且這個問題調整os內核參數是沒有用的，除非kill datanode，否則close-wait狀態會永久存在。使用網上的kill_close_wait_connections.pl?能夠清理這些 close-wait，之后 webhdfs 請求變得好轉。
目前避開的方法就是，不再請求 datanode jmx 做監控，只獲取 namenode 上的指標。datanode 上采集 os 級別的指標。
12. knox 無法上傳 8G 文件
在官方 jira 里我們提了這個問題?KNOX-2139?Can not handle 8GB file when using webhdfs?，當我們使用 webhdfs with knox 上傳?8589934592 bytes?大小的文件，會出現?(55) Send failure: Broken pipe，在 hdfs 只能看到一個空文件。而且在版本 knox 1.1、1.2 中是必現，在 0.8 版本正常。
簡單 debug 了一下代碼，knox 拿到的請求 contentLength 為 0，8G 以外的情況 contentLength 為 -1。
我們后來使用 haproxy 代替 knox 解決 knox 自身上傳速度慢和這個 8G 文件的問題。
不過在最新的 1.4 版本，8G問題又消失了。根據官方的恢復，可能跟 jetty 的升級有關。
13. Unable to load native-hadoop library for your platform
Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes
經常在執行?hdfs?客戶端命令時會有這樣的提示，其實是個老生常談的問題。
簡單說就是系統里沒有找到原生的 hadoop 庫?libhdfs.so，這個庫是 C 寫的，性能比較好。缺少但不影響使用，因為 hadoop 里有 java 實現的客戶端庫。
出現這個總結原因有 3 個：
hadoop 安裝包里沒有自帶?libhdfs.so
這個情況占很大一部分。去到目錄${HADOOP_HOME}/lib/native/，看下是否有libhdfs.so,libhdfs.a,libhadoop.so,libhadoop.a。如果沒有的話，可以重新下一個完整的二進制包，把lib/native拷出來用
這種看到才是正常的
20/05/14 20:13:39 INFO bzip2.Bzip2Factory: Successfully loaded & initialized native-bzip2 library system-native
20/05/14 20:13:39 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true /data1/hadoop-hdfs/hadoop-dist/target/hadoop-2.6.0-cdh5.4.11-tendata/lib/native/libhadoop.so.1.0.0
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: true /data1/hadoop-hdfs/hadoop-dist/target/hadoop-2.6.0-cdh5.4.11-tendata/lib/native/libsnappy.so.1
lz4: true revision:10301
bzip2: true /lib64/libbz2.so.1
openssl: true /usr/lib64/libcrypto.so
實在不行就在自己的 os 上編譯一個。
mvn clean package -Pdist,native -DskipTests -Dtar -Dbundle.snappy -Dsnappy.lib=/usr/local/libso 文件存在，但路徑不對
現在的版本，默認路徑都能找得到 so 庫。這個? https://stackoverflow.com/questions/19943766/hadoop-unable-to-load-native-hadoop-library-for-your-platform-warning 里面介紹的大部分方法，都是在教怎么設置路徑。真實原因很少會因為路徑不對，不過這個答案靠譜 https://stackoverflow.com/a/30927689 ，也就是我們的情況 3
編譯的版本，在我們的 os 上依賴庫不全
遇到過這種，glibc 庫版本不夠：
lib/native/libhadoop.so: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by lib/native/libhadoop.so)
linux-vdso.so.1 => (0x00007ffd1db6d000)
/$LIB/libonion.so => /lib64/libonion.so (0x00007f5bfd37d000)
libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x00007f5bfce40000)
libpthread.so.0 => /lib64/libpthread.so.0 (0x00007f5bfcc23000)
libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007f5bfc88f000)
/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f5bfd266000)
$ strings /lib64/libc.so.6 |grep GLIBC_
可以看當前系統支持哪些版本的 glibc
但是 glibc 安裝升級有風險，如果要安裝 2.14 版本務必先做好測試。
14. 處理?missing?blocks
hdfs 集群出現 missing block，無非就是 namenode 里還記錄的 block 元數據信息，但是所有副本都丟失了。如果是同時掛了多個機器，或者損壞了多個機器上的磁盤，是有可能會出現。
遇到過 2 次人為產生 missing blocks:
kill 一個 datanode 進程，就出現 missing block
先設置所有文件的 replication 為 1，一小段時間后，再設置為 2
這兩種情況都算是 bug，對應的文件確實無法 get 下來了。但第 1 中情況還好，經過排除日志，發現實際這些丟失的 blocks 本就接收到了刪除命令，過一段時間后，missing block 一般會自動消失。第 2 種情況，是真的意外丟 block 了，比較嚴重。不要輕易把 replication 設置為 1，再改回去可能丟 block。
如果確認這些 missing block 可以消除，可以通過 fsck 命令手動處理：
// 如果missing blocks數不是很多，可以直接逐個deletehdfs fsck file_name -delete
// 如果missing blocks較多，可以從namenode上拿到corrupt塊
hdfs fsck / -list-corruptfileblocks -openforwrite | egrep -v '^\.+$' | egrep "MISSING|OPENFORWRITE" | grep -o "/[^ ]*" | sed -e "s/:$//" > missing_blocks.txt
15. 應該關注的告警
實際還有些許多問題，比如用戶supergroup 權限問題、rack-aware.sh文件缺失的問題，限于篇幅就不列舉了。
問題是不斷會出現的，但及時對大部分場景做到監控工具，能夠提前發現問題。下面是整理并上線的關鍵告警指標：
datanode lastcontactdatanode 與 namenode 心跳監控。心跳時間長意味著這個 dn 沒響應了，默認超過10m30s 沒響應，dn會脫離集群。
namenode and datanode web probe
namenode 50070 與 datanode 50075 從外部探測，并且 datanode 會根據 include里面的地址自動增減。我們使用修改過了 telegraf http_response 插件,支持動態讀取url，比如?exec bash get_datanode_urls.shdirctory max files
單目錄下的文件數告警。hdfs默認限制單目錄下最大的文件數100萬，由配置項dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items決定。
這個指標數據來源于 fsimage 目錄畫像分析。transactions not merged
standby 未滾動的editlog數。長期未checkpoint會導致下次namenode啟動消耗過多內存，甚至啟動失敗。missing blocks
異常blocks數test write file
在2個namenode節點上，定期使用 hdfs put/get 寫入文件。如果失敗會告警non-active namenode
hdfs集群namenode有且只有一個active，一個standby。其它情況告警cluster capacity
集群總體容量監控node usage, ioutil
單個 datanode 磁盤空間使用率預警，ioutil持續5分鐘大于95%預警。failover occurs
hdfs namenode發生failovernamenode heap size
namenode heap size使用比率。blocks數量多，內存使用越多。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的ambari hdfs 启动报错_HDFS 运维常见问题处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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