Hadoop 2.6 日志文件和MapReduce的log文件研究心得

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-05-22 10:50 71阅读 0赞

学习演练Hadoop 2.6有一段日子了。现在才大致搞清楚了系统里面各个log的位置和功能，在这里总结一下。网上的资料并不丰富，甚至Google出来的结果也不是很满意，或许这个是太简单了，牛人都不屑来写。也可能是各个公司藏着掖着的东西。

Hadoop 2.6包含两个大部分：DFS和Yarn，而Yarn里面又包含在Resource Manager的JVM中运行的部分和在Node Manager里面运行的JVM部分。所以整个系统（不考虑加装ZooKeeper的HA的情况）的log是分别放在3个log里面的。

1. 对于DFS的log，在Name Node和Data Node里面，默认可以在$\{HADOOP\_INSTALL\}/logs里面看到。这个是非DFS的文件，直接可以通过Linux文件系统看到。

2. 对于Yarn的log，在Resource Manager和Node Manager里面，默认可以在$\{HADOOP\_INSTALL\}/logs里面看到。这个也是非DFS的文件，直接可以通过Linux文件系统看到。

> 对于MapReduce任务的log，情况就比较的复杂了。在2.6里面，task是按照application->container的层次来管理的，所以在Name Node机器上运行mapreduce程序的时候，在console里面看到的log都可以通过在相应的data node/node manager里面的$\{HADOOP\_INSTALL\}/logs/userlogs下面找到。这个部分也是非DFS文件，直接可以通过Linux文件系统看到。
> 
> 这些log也可以通过Hadoop Web管理页面看到，比较方便。

网络上搜来的信息基本都是关于上面这些部分的。可对于一个开发人员而言，上面这些log对于调试程序的帮助就不大了。Java程序员会经常要用System.out/err来输出中间内容到standard output，而且工业界早就用logger来记录系统状态和帮助调试了。那么我们在mapreduce程序体里面怎么来得到这些log哪。

首先讲讲System.out的输出，这个网络上的介绍还算详细。基本来说在main方法里面的部分都可以在console上输出。这一点不管是在Eclipse里面通过插件链接DFS运行on MapReduce的时候，还是直接在namenode上跑jar包，都可以看的到。直接编程读写DFS的程序也能够通过这个方法来看到中间结果和调试程序。而上面也说了，因为这个task的部分是运行在resource manager的启动的JVM里面（这个部分不是很确定，也许是单独启动的一个JVM），所以System.out的输出可以看到。而一旦程序进入Mapper和Reducer的部分，这个时候，任务是分发到datanode的机器里面跑，那里的JVM的输出就不会再返回到task的JVM了，所以在Mapper和Reducer里面的System.out输出是无法看到的。

那么这个时候怎么来写log哪?网络搜索的结果基本给了3个方法：1. 用log4j来生成logger；2. 用apache common里面的LogFactory生成logger；3. 用MultipleOutput来自己写log输出。

1和2本质是一样的，只是调用现成的Logger类。3是要自己管理log文件的生成和输出，灵活但是很累。

现在最关键的问题来了。我用Log4j或者LogFactory的Logger输出的log文件在哪里？搜了一天，基本讲的都语焉不详，特别是针对Hadoop 2.6的，没有找到。综合了几个帖子，终于发现了问题所在。为了能看到Logger输出的内容，需要做如下几件事：

1. 在启动Hadoop集群的时候，除了start-yarn.sh和start-dfs.sh，还要启动historyserver，命令是

\[plain\]  [view plain][]   [copy][view plain]

1.  mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

mr-jobhistory-daemon.sh命令是在$\{HADOOP\_INSTALL\}/sbin/目录下面。启动完了，用jps命令可以看到有JobHistoryServer的进程启动。

启动了HistoryServer后，就可以看到Tracking URL里面的History了。![Center][]

还能在Hadoop Web管理界面里看到每个Job的历史Map和Reduce任务，以及每个任务所在的datanode。

![Center 1][]

点击Maps和Reduces后面的数字link，就能看到每个任务运行的情况。

![Center 2][]

但是当去点击log的链接的时候，会碰到Aggregation function is not enabled错误。为了能看到每个Map和Reduce任务的Log，还必须在yarn-site.xml里面配置aggregation为true。

\[html\]  [view plain][]   [copy][view plain]

1. **<****property****>**  
2.   **<****name****>**yarn.log-aggregation-enable**</****name****>**  
3.   **<****value****>**true**</****value****>**  
4.   **<****description****>**Configuration to enable or disable log aggregation**</****description****>**  
5. **</****property****>**

然后将yarn-site.xml同步到所有的节点，在重启集群。这个时候再点击上面那个logs链接，就可以看到每个任务的log了，而Logger们输出的内容也在里面！！

![Center 3][]

到了这里，就只剩下一个问题了。这个log文件在哪里？查看yarn-site.xml后终于发现了MapReduce任务的log的位置。

\[html\]  [view plain][]   [copy][view plain]

1. **<****name****>**yarn.nodemanager.remote-app-log-dir**</****name****>**  
2. **<****value****>**/logs**</****value****>**  
3. **<****description****>**HDFS directory where the application logs are moved on application completion. Need to set appropriate permissions. Only applicable if log-aggregation is enabled. The default value is "/logs" or "/tmp/logs" **</****description****>**  
4. t;/property**>**

注意红色字的部分，这里清楚的指明了这个log是存放在HDFS文件系统里面的，不是放在Linux文件系统里面的。在hdfs://namenode/logs/hadoop/logs里面，终于发现了每个任务对应的log文件夹。每个任务文件夹里有两个文件。分别对应的Map任务和Reduce任务。

\[plain\]  [view plain][]   [copy][view plain]

1. \[hadoop@SXV2V999 ~\]$ hdfs dfs -ls hdfs://namenode/logs/hadoop/logs/application\_1430285399789\_0001  
2. 15/04/29 23:02:01 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable  
3. Found 2 items  
4. \-rw-r-----   2 hadoop supergroup      58369 2015-04-29 13:32 hdfs://namenode/logs/hadoop/logs/application\_1430285399789\_0001/hostname\_39575  
5. \-rw-r-----   2 hadoop supergroup     399834 2015-04-29 13:32 hdfs://namenode/logs/hadoop/logs/application\_1430285399789\_0001/hostname\_54053

hostname部分是对应的datanode的hostname。

在Web页面里显示的也就是从这两个文件里读取并排版的。自此每个log文件的具体位置终于水落石出。

个人心得，有错误和不全面的地方欢迎拍砖。

[view plain]: https://blog.csdn.net/infovisthinker/article/details/45370089#
[Center]: /images/20220522/ac1ae0a2ad244d91a697902061c464b8.png
[Center 1]: /images/20220522/f586889cee124231a33f20e39ad5d4fd.png
[Center 2]: /images/20220522/284ada86c2034acbb585ce7888a735c1.png
[Center 3]: /images/20220522/2d1e1bcd496141e08a8bc823a3e1d599.png