Hadoop 配置JobHistoryServer

Hadoop自带一个Job History Server（作业历史服务，以下简称JHS），保存了作业执行的信息，例如作业名称、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间、作业配置信息、作业执行结果、使用的Map数、使用的Reduce数等等。JHS是一个独立的服务程序，可以运行在独立的服务器上，以分担整个集群的负载。默认情况下，JHS是不启动的。这篇文章主要介绍如何配置并运行JHS。

不启动JHS带来的问题

我的项目应用情景是这样的：每5分钟采集一次数据，并通过执行Hive的HQL语句(类似SQL，例如Insert)写入到Hadoop集群中。Hive语句最后被翻译成MapReduce作业并在集群上执行。这样相当于每5分钟就会执行一次MapReduce作业，在不启动JHS时，依然会生成作业日志，但却没有进行清理（JHS自带清理功能），于是就会越积越多。如果全部采用默认配置，并以root用户运行hadoop，那么job临时日志位置是 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate/root，见下图：

可以看到有386页，共9000多个文件，而且全是小文件。对Hadoop真是太不友好了，需要清理一下。

job日志的内容

如前面图示，在每次运行job时，生成了3个文件，类似下面这样：

job_1535358999915_0001.summary job_1535358999915_0001_conf.xml job_1535358999915_0001-1535593717031-root...SUCCEEDED-default-1535593717063.jhist

其中.summary包含了作业的基本信息：

ujobId=job_1535358999915_0001,submitTime=1535593717031,launchTime=1535593717063,firstMapTaskLaunchTime=1535593719365,firstReduceTaskLaunchTime=0,finishTime=1535593722014,resourcesPerMap=1024,resourcesPerReduce=0,numMaps=1,numReduces=0,user=root,queue=default,status=SUCCEEDED,mapSlotSeconds=2,reduceSlotSeconds=0,jobName=INSERT INTO TABLE tglog.gamemo...1535593718)(Stage-1)

conf.xml包含了作业运行时的配置信息：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><configuration>
<property><name>mapreduce.jobhistory.jhist.format</name><value>json</value><final>false</final><source>mapred-default.xml</source><source>job.xml</source></property>
<property><name>dfs.block.access.token.lifetime</name><value>600</value><final>false</final><source>hdfs-default.xml</source><source>job.xml</source></property>
<property><name>hive.skewjoin.key</name><value>100000</value><final>false</final><source>programatically</source><source>org.apache.hadoop.hive.conf.LoopingByteArrayInputStream@600b90df</source><source>job.xml</source></property>
<property><name>hive.index.compact.binary.search</name><value>true</value><final>false</final><source>programatically</source><source>org.apache.hadoop.hive.conf.LoopingByteArrayInputStream@600b90df</source><source>job.xml</source></property>
<property><name>mapreduce.map.log.level</name><value>INFO</value><final>false</final><source>mapred-default.xml</source><source>job.xml</source></property>
... 省略若干行

.jhist是一个json文件，包含了作业的运行时信息，根据type进行了划分，例如 "type":"record"、"type":"JOB_INITED"、"type":"TASK_FINISHED"等等。

Avro-Json
{"type":"record","name":"Event","namespace":"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory","fields":[{"name":"type","type": ...省略若干行 }}}

{"type":"JOB_SUBMITTED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobSubmitted":{"jobid":"job_1535358999915_0001","jobName":"INSERT INTO TABLE tglog.gamemo...1535593718)(Stage-1)", ... 省略若干行 }}}

{"type":"JOB_QUEUE_CHANGED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobQueueChange":{"jobid":"job_1535358999915_0001","jobQueueName":"default"}}}

{"type":"JOB_INITED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.JobInited":{"jobid":"job_1535358999915_0001","launchTime":1535593717063,"totalMaps":1,"totalReduces":0,"jobStatus":"INITED","uberized":false}}}

{"type":"TASK_STARTED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.TaskStarted":{"taskid":"task_1535358999915_0001_m_000000","taskType":"MAP","startTime":1535593717090,"splitLocations":"hadoop03"}}}

{"type":"MAP_ATTEMPT_STARTED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.TaskAttemptStarted":{"taskid":"task_1535358999915_0001_m_000000","taskType":"MAP"... 省略若干行 }}}

{"type":"MAP_ATTEMPT_FINISHED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.MapAttemptFinished":{"taskid":"task_1535358999915_0001_m_000000","attemptId":"attempt_1535358999915_0001_m_000000_0","taskType":"MAP" ... 省略若干行]}}}

配置JHS

在启动JHS前，需要先对其进行配置，主要的几个配置项及其默认值如下，编辑 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml 进行配置：

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>0.0.0.0:10020</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>0.0.0.0:19888</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
  <value>/tmp/hadoop-yarn/staging</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
  <value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
  <value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.cleaner.enable</name>
  <value>true</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.cleaner.interval-ms</name>
  <value>86400000</value>  
</property>

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.max-age-ms</name>
  <value>604800000</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.move.interval-ms</name>
  <value>180000</value>
</property>

几个主要配置项的说明：

可以看到以上配置大多都可以采用默认值，需要改一下的主要就是：mapreduce.jobhistory.address和mapreduce.jobhistory.webapp.address了。其他的列出来只是作为参考，可能会用到。

启动Job History Server

修改好配置后，在想要运行JHS的节点上，使用下面的脚本启动JHS。

# $HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
starting historyserver, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/mapred-root-historyserver-hadoop01.out

之后执行下jps，可以看到服务已经启动。

# jps
2443 JobHistoryServer

假设主机地址是 192.168.0.10，从浏览器打开192.168.0.10:19888，可以看到下面的界面：

点击Job链接的标题进入后，可以查看作业详情。左侧菜单还可以查看配置信息，以及分别查看Map和Reduce，这里就不再演示了。

再次浏览HDFS上的文件，发现多了一个done文件夹，没有启动JHS前，只有一个done_intermediate文件夹。

再次进入到done_intermediate下，看到文件由380多页减少到112页(减少的部分挪动到了done文件夹，保留的则是3天之前产生的文件)。

进入done文件夹下，可以看到文件已经根据年月日进行了分类，以避免单个文件夹下产生过多文件。因为我设置了只保留3天的记录，即mapreduce.jobhistory.max-age-ms设置为259200000，因此在done/2018/09下只有04、05、06三个文件夹。

在底层文件夹，可以看到日志文件：

关闭Job History Server

执行下面的脚本，以关闭JHS。

# $HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

至此，我们就完成了Hadoop集群Job History Server的配置。配置它，一方面方便查看MapReduce作业的执行情况；另一方面，可以清理作业产生大量的日志文件。

感谢阅读，希望这篇文章能给你带来帮助！