最近在hadoop实际使用中有以下几个小细节分享: i=m5M
]Ef  
1 中文问题 
    从url中解析出中文,但hadoop中打印出来仍是乱码?我们曾经以为hadoop是不支持中文的，后来经过查看源代码，发现hadoop仅仅是不支持以gbk格式输出中文而己。

    这是TextOutputFormat.class中的代码，hadoop默认的输出都是继承自FileOutputFormat来的，FileOutputFormat的两个子类一个是基于二进制流的输出，一个就是基于文本的输出TextOutputFormat。

    public class TextOutputFormat<K, V> extends FileOutputFormat<K, V> { 
  protected static class LineRecordWriter<K, V> &E{CQ#k  
    implements RecordWriter<K, V> { 
    private static final String utf8 = “UTF-8″;//这里被写死成了utf-8 2 kP0//  
    private static final byte[] newline; kTC'`xv  
    static { :htz]  
      try { 0 _!')+  
        newline = “/n”.getBytes(utf8); Ry$zF~[   
      } catch (UnsupportedEncodingException uee) { 
        throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + utf8 + ” encoding”); 
      } 
    } 
… k-:wM`C  
    public LineRecordWriter(DataOutputStream out, String keyValueSeparator) { 
      this.out = out; 
      try { 
        this.keyValueSeparator = keyValueSeparator.getBytes(utf8); 
      } catch (UnsupportedEncodingException uee) { @r.w+E=  
        throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + utf8 + ” encoding”); 
      } 
    } ab}Kt($  
… 
    private void writeObject(Object o) throws IOException { 
      if (o instanceof Text) { 
        Text to = (Text) o; 
        out.write(to.getBytes(), 0, to.getLength());//这里也需要修改 q&DM*!Jq  
      } else { 5 O't-'  
        out.write(o.toString().getBytes(utf8)); 
      } 
    } 
 … qxQuXF>:#  
} |3bCq(ZR/P  
    可以看出hadoop默认的输出写死为utf-8，因此如果decode中文正确，那么将Linux客户端的character设为utf-8是可以看到中文的。因为hadoop用utf-8的格式输出了中文。 
    因为大多数数据库是用gbk来定义字段的，如果想让hadoop用gbk格式输出中文以兼容数据库怎么办？ _.{I1*6Y2  
    我们可以定义一个新的类： .c5)`  
    public class GbkOutputFormat<K, V> extends FileOutputFormat<K, V> { sTS Nu+  
  protected static class LineRecordWriter<K, V> 
    implements RecordWriter<K, V> { 
//写成gbk即可 F"ua`ercI  
    private static final String gbk = “gbk”; 
    private static final byte[] newline; 
    static { 
      try { 
        newline = “/n”.getBytes(gbk); 
      } catch (UnsupportedEncodingException uee) { @}<b42  
        throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + gbk + ” encoding”); 
      } 
    } 
… SjL&/),
 
    public LineRecordWriter(DataOutputStream out, String keyValueSeparator) { P?o|N<46  
      this.out = out; X-<l+WP  
      try { 0,]m.)ws  
        this.keyValueSeparator = keyValueSeparator.getBytes(gbk); Js'j}w  
      } catch (UnsupportedEncodingException uee) { 
        throw new IllegalArgumentException(”can’t find ” + gbk + ” encoding”); 
      } 
    } J|aU}Z
8m  
… /(&UDG$  
    private void writeObject(Object o) throws IOException { 
      if (o instanceof Text) { 
//        Text to = (Text) o; 
//        out.write(to.getBytes(), 0, to.getLength()); +A-z>T(  
//      } else { @h,3"2W{Ev  
        out.write(o.toString().getBytes(gbk)); 
      } 
    } isU4D  
 … eL_Il.:  
} 
    然后在mapreduce代码中加入conf1.setOutputFormat(GbkOutputFormat.class) 
    即可以gbk格式输出中文。

2 关于计算过程中的压缩和效率的对比问题 hf//2Vl  
    之前曾经介绍过对输入文件采用压缩可以提高部分计算效率。现在作更进一步的说明。 
    为什么压缩会提高计算速度？这是因为mapreduce计算会将数据文件分散拷贝到所有datanode上，压缩可以减少数据浪费在带宽上的时间，当这些时间大于压缩/解压缩本身的时间时，计算速度就会提高了。 
    hadoop的压缩除了将输入文件进行压缩外，hadoop本身还可以在计算过程中将map输出以及将reduce输出进行压缩。这种计算当中的压缩又有什么样的效果呢？ 
    测试环境：35台节点的hadoop cluster，单机2 CPU,8 core,8G内存，redhat 2.6.9, 其中namenode和second namenode各一台，namenode和second namenode不作datanode 
    输入文件大小为2.5G不压缩，records约为3600万条。mapreduce程序分为两个job: ;R]~9Aan  
    job1:map将record按user字段作key拆分，reduce中作外连接。这样最后reduce输出为87亿records，大小540G 
    job2:map读入这87亿条数据并输出，reduce进行简单统计，最后的records为2.5亿条，大小16G 
    计算耗时54min

    仅对第二个阶段的map作压缩(第一个阶段的map输出并不大，没有压缩的必要)，测试结果：计算耗时39min

    可见时间上节约了15min，注意以下参数的不同。 U&W/Nj  
    不压缩时: 
     Local bytes read=1923047905109 :3[;9xCHj  
     Local bytes written=1685607947227 "j8`)XXa(  
     压缩时： /U>|^$4 #5  
     Local bytes read=770579526349 |RL/2j|  
     Local bytes written=245469534966 
     本地读写的的数量大大降低了

     至于对reduce输出的压缩，很遗憾经过测试基本没有提高速度的效果。可能是因为第一个job的输出大多数是在本地机上进行map，不经过网络传输的原因。 
     附：对map输出进行压缩，只需要添加 jobConf.setMapOutputCompressorClass(DefaultCodec.class)

3 关于reduce的数量设置问题 
    reduce数量究竟多少是适合的。目前测试认为reduce数量约等于cluster中datanode的总cores的一半比较合适，比如 cluster中有32台datanode,每台8 core，那么reduce设置为128速度最快。因为每台机器8 core，4个作map,4个作reduce计算，正好合适。 u/(>a  
    附小测试：对同一个程序 j
&[u$P*K  
            reduce num=32,reduce time = 6 min 
            reduce num=128, reduce time = 2 min 
            reduce num=320, reduce time = 5min

4某次正常运行mapreduce实例时,抛出错误

java.io.IOException: All datanodes xxx.xxx.xxx.xxx:xxx are bad. Aborting…

at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient.java:2158)

at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.access$1400(DFSClient.java:1735)

at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSClient.java:1889)

java.io.IOException: Could not get block locations. Aborting…

at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient.java:2143)

at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.access$1400(DFSClient.java:1735)

at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSClient.java:1889)

经查明，问题原因是linux机器打开了过多的文件导致。用命令ulimit -n可以发现linux默认的文件打开数目为1024，修改/ect/security/limit.conf，增加hadoop soft 65535

再重新运行程序（最好所有的datanode都修改），问题解决

P.S:据说hadoop dfs不能管理总数超过100M个文件，有待查证

5 运行一段时间后hadoop不能stop-all.sh的问题，显示报错

no tasktracker to stop ，no datanode to stop

问题的原因是hadoop在stop的时候依据的是datanode上的mapred和dfs进程号。而默认的进程号保存在/tmp下，linux 默认会每隔一段时间（一般是一个月或者7天左右）去删除这个目录下的文件。因此删掉hadoop-hadoop-jobtracker.pid和 hadoop-hadoop-namenode.pid两个文件后，namenode自然就找不到datanode上的这两个进程了。

在配置文件中的export HADOOP_PID_DIR可以解决这个问题