华为云用户手册

回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml”中的“dfs.datanode.synconclose”设置为“true”。 默认情况下，“dfs.datanode.synconclose”为“false”，虽然性能很高，但是断电之后，存储在缓存中的数据会丢失。将“dfs.datanode.synconclose”设置为“true”，可以解决此问题，但对性能有很大影响。请根据具体的应用场景决定是否开启该参数。

操作场景 HDFS部署在具有多个NameNode实例的HA（High Availability）模式中，HDFS客户端需要依次连接到每个NameNode，以确定当前活动的NameNode是什么，并将其用于客户端操作。 一旦识别出来，当前活动的NameNode的详细信息就可以被缓存并共享给在客户端机器中运行的所有客户端。这样，每个新客户端可以首先尝试从缓存加载活动的Name Node的详细信息，并将RPC调用保存到备用的NameNode。在异常情况下有很多优势，例如当备用的NameNode连接长时间不响应时。 当发生故障，将另一个NameNode切换为活动状态时，缓存的详细信息将被更新为当前活动的NameNode的信息。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.disk.balancer.auto.enabled 是否开启自动执行HDFS diskbalancer特性。默认值为“false”，表示关闭该特性。 false dfs.disk.balancer.auto.cron.expression HDFS 磁盘均衡操作的CRON表达式，用于控制均衡操作的开始时间。仅当dfs.disk.balancer.auto.enabled设置为true时才有效。默认值“0 1 * * 6”表示在每周六的1点执行任务。表达式的具体含义可参见表2。默认值表示每周六一点执行。 0 1 * * 6 dfs.disk.balancer.max.disk.throughputInMBperSec 执行磁盘数据均衡时可使用的最大磁盘带宽。单位为MB/s，默认值为10，可依据集群的实际磁盘条件设置。 10 dfs.disk.balancer.max.disk.errors 设置能够容忍的在指定的移动过程中出现的最大错误次数，超过此阈值则移动失败。 5 dfs.disk.balancer.block.tolerance.percent 设置磁盘之间进行数据均衡操作时，各个磁盘的数据存储量与理想状态之间的差异阈值。例如，各个磁盘的理想数据存储量为1TB，此参数设置为10。那么，当目标磁盘的数据存储量达到900GB时，就认为该磁盘的存储状态就已经足够好了。取值范围[1-100]。 10 dfs.disk.balancer.plan.threshold.percent 设置在磁盘数据均衡中可容忍的两磁盘之间的数据密度阈值差。如果任意两个磁盘数据密度差值的绝对值超过了此阈值，意味着对应的磁盘应该进行数据均衡。取值范围[1-100]。 10 dfs.disk.balancer.top.nodes.number 该参数用来指定集群中需要执行磁盘数据均衡的Top N 节点。 5 使用此功能时，需要先将参数dfs.disk.balancer.auto.enabled设置为true，并配置合理的CRON表达式。其它参数依据集群状况设置。 表2 CRON表达式解释 列 说明 第1列 分钟，参数值为0~59。 第2列 小时，参数值为0~23。 第3列 日期，参数值为1~31。 第4列 月份，参数值为1~12。 第5列 星期，参数值为0~6，0表示星期日。

配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器，旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是，HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡，而HDFS DiskBalancer用于单个DataNode节点上各磁盘之间的数据均衡。 长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件，或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

多余块副本删除选择 如果块副本数超过参数“dfs.replication”值（即用户指定的文件副本数，可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面，搜索对应参数查看），hdfs会删除多余块副本来保证集群资源利用率。 删除规则如下： 优先删除不满足任何表达式的副本。 示例：文件默认副本数为3 /test标签表达式为“LA[replica=1],LB[replica=1],LC[replica=1]”， /test文件副本分布的四个节点（D1～D4）以及对应标签（LA～LD）： D1:LAD2:LBD3:LCD4:LD 则选择删除D4节点上的副本块。 如果所有副本都满足表达式，删除多于表达式指定的数量的副本。 示例：文件默认副本数为3 /test标签表达式为“LA[replica=1],LB[replica=1],LC[replica=1]”， /test文件副本分布的四个节点以及对应标签： D1:LAD2:LAD3:LBD4:LC 则选择删除D1或者D2上的副本块。 如果文件所有者或文件所有者的组不能访问某个标签，则优先删除映射到该标签的DataNode中的副本。

块副本位置选择 Nodelabel支持对各个副本的摆放采用不同的策略，如表达式“label-1,label-2,label-3”，表示3个副本分别放到含有label-1、label-2、label-3的DataNode中，不同的副本策略用逗号分隔。 如果label-1，希望放2个副本，可以这样设置表达式：“label-1[replica=2],label-2,label-3”。这种情况下，如果默认副本数是3，则会选择2个带有label-1和一个label-2的节点；如果默认副本数是4，会选择2个带有label-1、一个label-2以及一个label-3的节点。可以注意到，副本数是从左到右依次满足各个副本策略的，但也有副本数超过表达式表述的情况，当默认副本数为5时，多出来的一个副本会放到最后一个节点中，也就是label-3的节点里。 当启用ACLs功能并且用户无权访问表达式中使用的标签时，将不会为副本选择属于该标签的DataNode。

配置描述 Datanode节点标签配置 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.block.replicator.classname 配置HDFS的DataNode原则策略。 如果需要开启NodeLabeNodel功能，需要将该值设置为org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockPlacementPolicyWithNodeLabel。 org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy host2tags 配置DataNode主机与标签的对应关系。 主机名称支持配置IP扩展表达式（如192.168.1.[1-128]或者192.168.[2-3].[1-128]，且IP必须为业务IP），或者为前后加上 / 的主机名的正则表达式（如/datanode-[123]/或者/datanode-\d{2}/）。标签配置名称不允许包含 = / \ 字符。【注意】配置IP时必须是业务IP。 - host2tags配置项内容详细说明： 假如有一套集群，有20个Datanode：dn-1到dn-20，对应的IP地址为10.1.120.1到10.1.120.20，host2tags配置文件内容可以使用如下的表示方式。 主机名正则表达式 “/dn-\d/ = label-1”表示dn-1到dn-9对应的标签为label-1，即dn-1 = label-1，dn-2 = label-1，...dn-9 = label-1。 “/dn-((1[0-9]$)|(20$))/ = label-2”表示dn-10到dn-20对应的标签为label-2，即dn-10 = label-2，dn-11 = label-2，...dn-20 = label-2。 IP地址范围表示方式 “10.1.120.[1-9] = label-1”表示10.1.120.1到10.1.120.9对应的标签为label-1，即10.1.120.1 = label-1，10.1.120.2 = label-1，...10.1.120.9 = label-1。 “10.1.120.[10-20] = label-2”表示10.1.120.10到10.1.120.20对应的标签为label-2，即10.1.120.10 = label-2，10.1.120.11 = label-2，...10.1.120.20 = label-2。 基于标签的数据块摆放策略支持扩容减容场景： 当集群中新增加DataNode节点时，如果该DataNode对应的IP匹配host2tags配置项中的IP地址范围，或者该DataNode的主机名匹配host2tags配置项中的主机名正则表达式，则该DataNode节点会被设置成对应的标签。 例如“host2tags”配置值为10.1.120.[1-9] = label-1，而当前集群只有10.1.120.1到10.1.120.3三个数据节点。进行扩容后，又添加了10.1.120.4这个数据节点，则该数据节点会被设置成label-1的标签；如果10.1.120.3这个数据节点被删除或者退出服务后，数据块不会再被分配到该节点上。 设置目录/文件的标签表达式 在HDFS参数配置页面配置“path2expression”，配置HDFS目录与标签的对应关系。当配置的HDFS目录不存在时，也可以配置成功，新建不存在的同名目录，已设置的标签对应关系将在30分钟之内被继承。设置了标签的目录被删除后，新增一个同名目录，原有的对应关系也将在30分钟之内被继承。 命令行设置方式请参考hdfs nodelabel -setLabelExpression命令。 Java API设置方式通过NodeLabelFileSystem实例化对象调用setLabelExpression(String src, String labelExpression)方法。src为HDFS上的目录或文件路径，“labelExpression”为标签表达式。 开启NodeLabel特性后，可以通过命令hdfs nodelabel -listNodeLabels查看每个Datanode的标签信息。

基于标签的数据块摆放策略样例 假如有一套集群，有六个DataNode：dn-1，dn-2，dn-3，dn-4，dn-5以及dn-6，对应的IP为10.1.120.[1-6]。有六个目录需要配置标签表达式，Block默认备份数为3。 下面给出3种DataNode标签信息在“host2labels”文件中的表示方式，其作用是一样的。 主机名正则表达式 /dn-[1456]/ = label-1,label-2/dn-[26]/ = label-1,label-3/dn-[3456]/ = label-1,label-4/dn-5/ = label-5 IP地址范围表示方式 10.1.120.[1-6] = label-110.1.120.1 = label-210.1.120.2 = label-310.1.120.[3-6] = label-410.1.120.[4-6] = label-210.1.120.5 = label-510.1.120.6 = label-3 普通的主机名表达式 /dn-1/ = label-1, label-2/dn-2/ = label-1, label-3/dn-3/ = label-1, label-4/dn-4/ = label-1, label-2, label-4/dn-5/ = label-1, label-2, label-4, label-5/dn-6/ = label-1, label-2, label-3, label-4 目录的标签表达式设置结果如下： /dir1 = label-1/dir2 = label-1 && label-3/dir3 = label-2 || label-4[replica=2]/dir4 = (label-2 || label-3) && label-4/dir5 = !label-1/sdir2.txt = label-1 && label-3[replica=3,fallback=NONE]/dir6 = label-4[replica=2],label-2 标签表达式设置方式请参考hdfs nodelabel -setLabelExpression命令。 文件的数据块存放结果如下： “/dir1”目录下文件的数据块可存放在dn-1，dn-2，dn-3，dn-4，dn-5和dn-6六个节点中的任意一个。 “/dir2”目录下文件的数据块可存放在dn-2和dn-6节点上。Block默认备份数为3，表达式只匹配了两个DataNode节点，第三个副本会在集群上剩余的节点中选择一个DataNode节点存放。 “/dir3”目录下文件的数据块可存放在dn-1，dn-3，dn-4，dn-5和dn-6中的任意三个节点上。 “/dir4”目录下文件的数据块可存放在dn-4，dn-5和dn-6。 “/dir5”目录下文件的数据块没有匹配到任何一个DataNode，会从整个集群中任意选择三个节点存放（和默认选块策略行为一致）。 “/sdir2.txt”文件的数据块，两个副本存放在dn-2和dn-6节点上，虽然还缺失一个备份节点，但由于使用了fallback=NONE参数，所以只存放两个备份。 “/dir6”目录下文件的数据块在具备label-4的节点中选择2个节点(dn-3 -- dn-6)，然后在label-2中选择一个节点，如果用户指定“/dir6”下文件副本数大于3，则多出来的副本均在label-2。

配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个Datanode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的Datanode。 当使用基于标签的数据块摆放策略，为指定的文件选择DataNode节点进行存放时，会根据文件的标签表达式选择出Datanode节点范围，然后在这些Datanode节点范围内，选择出合适的存放节点。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 开启单集群跨AZ高可用后，不支持配置HDFS NodeLabel功能。 场景1 DataNodes分区场景。 场景说明： 用户需要让不同的应用数据运行在不同的节点，分开管理，就可以通过标签表达式，来实现不同业务的分离，指定业务存放到对应的节点上。 通过配置NodeLabel特性使得： /HBase下的数据存储在DN1、DN2、DN3、DN4节点上。 /Spark下的数据存储在DN5、DN6、DN7、DN8节点上。 图1 DataNode分区场景 通过hdfs nodelabel -setLabelExpression -expression 'LabelA[fallback=NONE]' -path /Hbase命令，给Hbase目录设置表达式。从图1中可知，“/Hbase”文件的数据块副本会被放置在有LabelA标签的节点上，即DN1、DN2、DN3、DN4。同理，通过hdfs nodelabel -setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令，给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点，如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。 如果同一个集群上存在多个机架，每个标签下可以有多个机架的datanodes，以确保数据块摆放的可靠性。 场景2 多机架下指定副本位置场景 场景说明： 在异构集群中，客户需要分配一些特定的具有高可靠性的节点用以存放重要的商业数据，可以通过标签表达式指定副本位置，指定文件数据块的其中一个副本存放到高可靠性的节点上。 “/data”目录下的数据块，默认三副本情况下，其中至少有一个副本会被存放到RACK1或RACK2机架的节点上（RACK1和RACK2机架的节点为高可靠性节点），另外两个副本会被分别存放到RACK3和RACK4机架的节点上。 图2 场景样例 通过 hdfs nodelabel -setLabelExpression -expression 'LabelA||LabelB[fallback=NONE],LabelC,LabelD' -path /data命令给“/data”目录设置表达式。 当向“/data”目录下写数据时，至少有一个数据块副本存放在LabelA或者LabelB标签的节点中，剩余的两个数据块副本会被存放在有LabelC和LabelD标签的节点上。

配置场景 在配置了HA的HDFS集群中，存在一个主NameNode和一个备NameNode。主NameNode处理所有的客户端请求，备NameNode保持最新的元数据信息和块位置信息。但是在这种架构存在一个缺点：主NameNode会成为客户端请求处理的瓶颈，在请求繁忙的集群中表现更为明显。 为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此之外，从NameNode也可以像主NameNode一样处理客户端的读请求。由于在典型的HDFS集群中，读请求占大多数，因此从NameNode支持读可以降低主NameNode的负载，提高集群处理能力。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

配置场景 文件压缩带来了两个主要好处：减少了储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC(Lempel-Ziv Compression)提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code.google.com/p/snappy/。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.mover.auto.enable 是否开启数据副本迁移功能，该功能支持多种。默认值为“false”，表示关闭该特性。 false dfs.mover.auto.cron.expression HDFS执行自动数据迁移的CRON表达式，用于控制数据迁移操作的开始时间。仅当dfs.mover.auto.enable设置为true时才有效。默认值“0 * * * *”表示在每个整点执行任务。表达式的具体含义可参见表2。 0 * * * * dfs.mover.auto.hdfsfiles_or_dirs 指定集群执行自动副本迁移的HDFS文件或目录列表，以空格分隔。仅当dfs.mover.auto.enable设置为true时才有效。 - 表2 Cron表达式解释 列 说明 第1列 分钟，参数值为0~59。 第2列 小时，参数值为0~23。 第3列 日期，参数值为1~31。 第4列 月份，参数值为1~12。 第5列 星期，参数值为0~6，0表示星期日。

问题 MRS 3.x及之后版本，使用HBck工具检查Region状态，若日志中存在“ERROR: (regions region1 and region2) There is an overlap in the region chain.”或者“ERROR: (region region1) Multiple regions have the same startkey: xxx”信息，表示某些Region存在Overlap的问题，需要如何解决？

配置场景 当YARN本地目录和DataNode目录配置在同一个磁盘时，具有较大容量的磁盘可以运行更多的任务，因此将有更多的中间数据存储在YARN本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配置预留磁盘空间大小。配置较小的数值不能满足更大的磁盘要求。但对于更小的磁盘配置更大的数值将浪费大量的空间。 为了避免这种情况，添加一个新的参数“dfs.datanode.du.reserved.percentage”来配置预留磁盘空间占总磁盘空间大小的百分比，那样可以基于总的磁盘空间来预留磁盘百分比。 如果用户同时配置“dfs.datanode.du.reserved.percentage”和“dfs.datanode.du.reserved”，则采用这两个参数较大的数值作为DataNode的预留空间大小。 建议基于磁盘空间设置“dfs.datanode.du.reserved”或者“dfs.datanode.du.reserved.percentage”。

配置场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中，NameNode作为单独的机器，在其namespace内协调HDFS的各种操作。这些操作包括获取数据块位置，列出目录及创建文件。NameNode接受HDFS的操作，将其视作RPC调用并置入FIFO调用队列，供读取线程处理。虽然FIFO在先到先服务的情况下足够公平，但如果用户执行的I/O操作较多，相比I/O操作较少的用户，将获得更多的服务。在这种情况下，FIFO有失公平并且会导致延迟增加。 图1 基于FIFO调用队列的NameNode请求处理 如果将FIFO队列替换为一种被称作FairCallQueue的新型队列，这种情况就能够得到改善。按照这种方法，FAIR队列会根据调用者的调用规模将传入的RPC调用分配至多个队列中。调度模块会跟踪最新的调用，并为调用量较小的用户分配更高的优先级。 图2 基于FAIRCallQueue的NameNode请求处理

配置场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 在现有的缺省DFSclient failover proxy provider中，一旦某进程中的一个NameNode发生故障，在同一进程中的所有HDFS client实例都会尝试再次连接NameNode，导致应用长时间等待超时。 当位于同一JVM进程中的客户端对无法访问的NameNode进行连接时，会对系统造成负担。为了避免这种负担，MRS集群搭载了NameNode blacklist功能。 在新的Blacklisting DFSClient failover provider中，故障的NameNode将被记录至一个列表中。DFSClient会利用这些信息，防止客户端再次连接这些NameNode。该功能被称为NameNode blacklisting。 例如，如下集群配置： namenode：nn1、nn2 dfs.client.failover.connection.retries：20 单JVM中的进程：10个客户端 在上述集群中，如果当前处于active状态的nn1无法访问，client1将会对nn1进行20次重新连接，之后发生故障转移，client1将会连接至nn2。与此相同，client2至client10也会在对nn1进行20次重新连接后连接至nn2。这样会延长NameNode的整体故障恢复时间。 针对该情况，当client1试图连接当前处于active状态的nn1，但其已经发生故障时，nn1将会被添加至blacklist。这样其余client就不会连接已被添加至blacklist的nn1，而是会选择连接nn2。 若在任一时刻，所有NameNode都被添加至blacklist，则其内容会被清空，client会按照初始的NameNode list重新尝试连接。若再次出现任何故障，NameNode仍会被添加至blacklist。 图1 NameNode blacklisting状态图

配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 NameNode blacklisting的相关参数 参数 描述 默认值 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 利用已通过的协议创建namenode代理的Client Failover proxy provider类。 将参数值设置为“org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.BlackListingFailoverProxyProvider”， 可使用从NameNode支持读的特性。 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.AdaptiveFailoverProxyProvider

配置步骤 引入了新的配置参数“dfs.pipeline.ecn”。当该配置启用时，DataNode会在写入通道超出负荷时从其中发出信号。客户端可以基于该阻塞信号进行退避，从而防止系统超出负荷。引入该配置参数的目的是为了使通道更加稳定，并减少不必要的取消或恢复操作。收到信号后，客户端会退避一定的时间（5000ms），然后根据相关过滤器调整退避时间（单次退避最长时间为50000ms）。 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 DN ECN配置 参数 描述 缺省值 dfs.pipeline.ecn 进行该配置后，DataNode能够向客户端发送阻塞通知。 false

配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated DataNode停止提供服务前允许失败的卷数。默认情况下，必须至少有一个有效卷。值-1表示有效卷的最小值是1。大于等于0的值表示允许失败的卷数。 MRS 3.x之前版本：0 MRS 3.x及之后版本：-1

使用HDFS客户端 安装客户端。 MRS 3.x之前版本请参考安装客户端章节。 MRS 3.x及之后版本请参考安装客户端章节。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式，执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。 kinit 组件业务用户 直接执行HDFS Shell命令。例如： hdfs dfs -ls /

HDFS客户端常用命令 常用的HDFS客户端命令如下表所示。 更多命令可参考https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/CommandsManual.html#User_Commands 表1 HDFS客户端常用命令 命令 说明 样例 hdfs dfs -mkdir 文件夹名称 创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /tmp/mydir hdfs dfs -ls 文件夹名称 查看文件夹 hdfs dfs -ls /tmp hdfs dfs -put 客户端节点上本地文件 HDFS指定路径 上传本地文件到HDFS指定路径 hdfs dfs -put /opt/test.txt /tmp 上传客户端节点“/opt/test.txt”文件到HDFS的“/tmp”路径下 hdfs dfs -get hdfs指定文件 客户端节点上指定路径 下载HDFS文件到本地指定路径 hdfs dfs -get /tmp/test.txt /opt/ 下载HDFS的“/tmp/test.txt”文件到客户端节点的“/opt”路径下 hdfs dfs -rm -r -f hdfs指定文件夹 删除文件夹 hdfs dfs -rm -r -f /tmp/mydir hdfs dfs -chmod 权限参数 文件目录 为用户设置HDFS目录权限 hdfs dfs -chmod 700 /tmp/test

问题 当集群重启后会进行split WAL操作，在splitWAL期间，HMaster出现不能close log，日志中频繁打印出FileNotFoundException及no lease信息。 2017-06-10 09:50:27,586 | ERROR | split-log-closeStream-2 | Couldn't close log at hdfs://hacluster/hbase/data/default/largeT1/2b48346d087275fe751fc049334fda93/recovered.edits/0000000000000000000.temp | org.apache.hadoop.hbase.wal.WALSplitter$LogRecoveredEditsOutputSink$2.call(WALSplitter.java:1330)java.io.FileNotFoundException: No lease on /hbase/data/default/largeT1/2b48346d087275fe751fc049334fda93/recovered.edits/0000000000000000000.temp (inode 1092653): File does not exist. [Lease. Holder: DFSClient_NONMAPREDUCE_1202985678_1, pendingcreates: 1936]?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:3432)?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.analyzeFileState(FSNamesystem.java:3223)?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getNewBlockTargets(FSNamesystem.java:3057)?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getAdditionalBlock(FSNamesystem.java:3011)?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.addBlock(NameNodeRpcServer.java:842)?at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.addBlock(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:526)?at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)?at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616)?at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:973)?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2260)?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2256)?at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)?at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)?at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1769)?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2254)?at sun.reflect.GeneratedConstructorAccessor40.newInstance(Unknown Source)?at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)?at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)?at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.instantiateException(RemoteException.java:106)?at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.unwrapRemoteException(RemoteException.java:73)?at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.locateFollowingBlock(DataStreamer.java:1842)?at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.nextBlockOutputStream(DataStreamer.java:1639)?at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.run(DataStreamer.java:665)

回答 创建租户的时候需要关联HBase服务和Yarn队列。 例如： 新建用户user并绑定租户同名的角色。 用户user需要使用bulkload功能还需要额外权限。 以下以用户user为例： 参见“批量导入数据”章节举例，以下是一些差异点。 将数据文件目录建在“/tmp”目录下，执行以下命令： hdfs dfs -mkdir /tmp/datadirImport hdfs dfs -put data.txt /tmp/datadirImport 生成HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录： hbase com.huawei.hadoop.hbase.tools.bulkload.ImportData -Dimport.skip.bad.lines=true -Dimport.separator=',' -Dimport.bad.lines.output=/tmp/badline -Dimport.hfile.output=/tmp/hfile configuration.xml ImportTable /tmp/datadirImport 导入HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/hfile ImportTable

问题 当使用与Region Server相同的Linux用户（例如omm用户）但不同的kerberos用户（例如admin用户）时，为什么ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”的异常？ Exception in thread "main" org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=admin, access=WRITE, inode="/user/omm-bulkload/hbase-staging/partitions_cab16de5-87c2-4153-9cca-a6f4ed4278a6":hbase:hadoop:drwx--x--x at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:342) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:315) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:231) at com.xxx.hadoop.adapter.hdfs.plugin.HWAccessControlEnforce.checkPermission(HWAccessControlEnforce.java:69) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:190) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkPermission(FSDirectory.java:1789) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkPermission(FSDirectory.java:1773) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.checkAncestorAccess(FSDirectory.java:1756) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.startFileInternal(FSNamesystem.java:2490) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.startFileInt(FSNamesystem.java:2425) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.startFile(FSNamesystem.java:2308) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.create(NameNodeRpcServer.java:745) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.create(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:434) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:973) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2260) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2256) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1781) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2254)

回答 在splitWAL的过程中，参数“hbase.splitlog.manager.timeout”控制splitWAL的超时时间，若该时间内splitWAL无法完成，则会再次提交相同的任务，在一定时间内多次提交了相同的任务，当其中某次任务执行完毕时会删除这个temp文件，所以在后来的任务执行时无法找到这个文件，故出现FileNotFoudException。需做如下调整： 当前“hbase.splitlog.manager.timeout”的默认时间为“600000ms”，集群规格为每个regionserver上有2000~3000个region，在集群正常情况下(HBase无异常，HDFS无大量的读写操作等)，建议此参数依据集群的规格进行调整，若实际规格（实际平均每个regonserver上region的个数）大于默认规格（默认平均每个regionserver上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout 分布式日志分裂管理程序接收worker回应的超时时间 600000

回答 ImportTsv工具在“客户端安装路径/HBase/hbase/conf/hbase-site.xml”文件中“hbase.fs.tmp.dir”参数所配置的HBase临时目录中创建partition文件。因此客户端（kerberos用户）应该在指定的临时目录上具有rwx的权限来执行ImportTsv操作。“hbase.fs.tmp.dir”参数的默认值为“/user/${user.name}/hbase-staging”（例如“/user/omm/hbase-staging”），此处“$ {user.name}”是操作系统用户名（即omm用户），客户端（kerberos用户，例如admin用户）不具备该目录的rwx权限。 上述问题可通过执行以下步骤解决： 在客户端将“hbase.fs.tmp.dir”参数设置为当前kerberos用户的目录（如“/user/admin/hbase-staging”），或者为客户端（kerberos用户）提供已配置的目录所必需的rwx权限。 重试ImportTsv操作。

问题 为什么在使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后，HMaster启动的时候会等待namespace表分配超时，最后启动失败？ 且HMaster将输出下列FATAL消息表示中止： 2017-06-15 15:11:07,582 FATAL [Hostname:16000.activeMasterManager] master.HMaster: Unhandled exception. Starting shutdown.java.io.IOException: Timedout 120000ms waiting for namespace table to be assigned at org.apache.hadoop.hbase.master.TableNamespaceManager.start(TableNamespaceManager.java:98) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.initNamespace(HMaster.java:1054) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.finishActiveMasterInitialization(HMaster.java:848) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.access$600(HMaster.java:199) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster$2.run(HMaster.java:1871) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

回答 当通过OfflineMetaRepair工具重建元数据时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region servers不稳定等。 为确保HMaster能够成功完成所有region server WAL分割，请执行以下步骤： 确保集群稳定，不存在其他问题。如有任何问题，请先修复。 为“hbase.master.initializationmonitor.timeout”参数配置一个较大的值，默认值为“3600000”毫秒。 重启HBase服务。

问题 使用HBase客户端操作表数据的时候客户端出现类似如下异常： 2015-12-15 02:41:14,054 | WARN | [task-result-getter-2] | Lost task 2.0 in stage 58.0 (TID 3288, linux-175): org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Failed after attempts=36, exceptions:Tue Dec 15 02:41:14 CST 2015, null, java.net.SocketTimeoutException: callTimeout=60000, callDuration=60303: row 'xxxxxx' on table 'xxxxxx' at region=xxxxxx,\x05\x1E\x80\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x000\x00\x80\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00\x80\x00\x00,1449912620868.6a6b7d0c272803d8186930a3bfdb10a9., hostname=xxxxxx,16020,1449941841479, seqNum=5at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCallerWithReadReplicas.throwEnrichedException(RpcRetryingCallerWithReadReplicas.java:275)at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallableWithReplicas.call(ScannerCallableWithReplicas.java:223)at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallableWithReplicas.call(ScannerCallableWithReplicas.java:61)at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java:200)at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.call(ClientScanner.java:323)

回答 出现该问题的主要原因为RegionServer分配的内存过小、Region数量过大导致在运行过程中内存不足，服务端对客户端的响应过慢。在RegionServer的配置文件“hbase-site.xml”中需要调整如下对应的内存分配参数。 表1 RegionServer内存调整参数 参数 描述 默认值 GC_OPTS 在启动参数中给RegionServer分配的初始内存和最大内存。 -Xms8G -Xmx8G hfile.block.cache.size 分配给HFile/StoreFile所使用的块缓存的最大heap（-Xmx setting）的百分比。 当offheap关闭时，默认值为0.25。当offheap开启时，默认值是0.1。