Hadoop在Linux中的日志分析 - 问答

Hadoop在Linux中的日志分析实践指南

Hadoop各组件的日志默认存储在Linux系统的特定目录中，便于快速定位：

HDFS组件：主节点日志（NameNode、SecondaryNameNode）位于/var/log/hadoop-hdfs/，如hadoop-hdfs-namenode-<hostname>.log；数据节点日志（DataNode）同目录，文件名为hadoop-hdfs-datanode-<hostname>.log。
YARN组件：资源管理器日志（ResourceManager）位于/var/log/hadoop-yarn/，如hadoop-yarn-resourcemanager-<hostname>.log；节点管理器日志（NodeManager）同目录，文件名为hadoop-yarn-nodemanager-<hostname>.log。
MapReduce组件：作业历史服务器日志位于/var/log/hadoop-mapreduce/，如hadoop-mapreduce-jobhistoryserver-<hostname>.log。

Linux原生命令是快速查看和分析Hadoop日志的基础工具：

实时监控：tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-namenode-<hostname>.log 可实时跟踪NameNode日志的最新更新，帮助快速发现实时问题。
搜索关键词：grep "ERROR" /var/log/hadoop-yarn/*.log 可提取所有YARN日志中的错误信息，聚焦关键问题。
提取上下文：grep -A 10 -B 5 "Segmentation fault" /var/log/hadoop-yarn/hadoop-yarn-nodemanager-*.log 可显示匹配行的前后10行（-A）和5行（-B），便于分析错误上下文。
统计错误次数：grep "ERROR" /var/log/hadoop-hdfs/*.log | wc -l 可统计HDFS日志中的错误总数，量化问题严重程度。

awk：用于提取特定字段，如awk '/ERROR/ {print $1, $2, $3}' /var/log/hadoop-hdfs/*.log 可提取错误行的时间戳（前3列）和错误信息，便于后续排序或统计。
sed：用于文本替换或删除，如sed -i '/DEBUG/d' /var/log/hadoop-yarn/*.log 可删除所有YARN日志中的调试信息，减少日志噪音。

ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）：
- Logstash：收集Hadoop各节点的日志文件（如/var/log/hadoop-hdfs/*.log），解析并转发至Elasticsearch。
- Elasticsearch：存储日志数据，支持快速全文搜索和复杂查询（如“查找过去1小时内NameNode的ERROR日志”）。
- Kibana：通过可视化仪表盘展示日志趋势（如错误数随时间的变化）、高频错误关键词等，帮助运维人员直观理解集群状态。
Splunk：商业化工具，提供更强大的日志分析和告警功能，支持实时监控、自定义报表和机器学习模型（如异常检测）。

对于大规模Hadoop集群（数十个节点以上），分散的日志文件会增加分析难度。需通过以下方式实现集中管理：

Hadoop日志聚集功能：启用YARN的日志聚集（yarn.log-aggregation-enable=true），将MapReduce作业的日志自动上传至HDFS（存储路径为hdfs://namenode:8020/userlogs/）。通过yarn logs -applicationId <app_id>命令可直接查看指定作业的所有日志，无需登录各个节点。
Flume/Logstash：将各节点的日志实时采集至中央存储（如HDFS、Elasticsearch），避免手动复制日志的麻烦。

为防止日志文件过大占用磁盘空间，需配置日志轮转策略：

logrotate工具：编辑/etc/logrotate.d/hadoop文件，添加以下配置可实现HDFS日志的每日轮转、保留7天、压缩旧日志：
```
/var/log/hadoop-hdfs/*.log {
    daily
    missingok
    rotate 7
    compress
    notifempty
    create 640 root adm
}
```
该配置会自动处理日志轮转，无需手动删除旧日志。

步骤1：查看NameNode日志：tail -n 100 /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-namenode-<hostname>.log，发现报错“java.io.IOException: NameNode is not formatted”。
步骤2：确认原因：NameNode未格式化（首次启动需格式化）。
步骤3：解决问题：执行hdfs namenode -format命令格式化NameNode，然后重启HDFS服务（start-dfs.sh），NameNode即可正常启动。

步骤1：查看YARN ResourceManager日志：grep "Application failed" /var/log/hadoop-yarn/*.log，找到失败的作业ID（如application_1234567890_0001）。
步骤2：查看作业详情：yarn logs -applicationId application_1234567890_0001，发现报错“Container killed by YARN for exceeding memory limits”。
步骤3：调整资源：修改yarn-site.xml中的yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（节点最大分配内存）和mapreduce.map.memory.mb（Map任务内存），增加内存配额后重新提交作业。

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