Hadoop 日志聚集功能

本文详细介绍了YARN环境下MapReduce程序的日志聚集功能,包括其如何将运行过程中的日志文件收集并上传至HDFS,实现中央化存储,减轻ResourceManager负载,便于后续监控与查看。

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日志聚集功能

当MapReduce程序在Yarn上运行过程中,产生一些日志文件,需要将这些日志文件收集上传HDFS,一遍后续监控查看
YARN:主节点和从节点
好处:
(1)中央化存储,集中存储方便管理
(2)可以减轻ResourceManager的负载压力

配置(etc/hadoop/yarn-site.xml)
在这里插入图片描述

### Hadoop 配置日志设置教程及日志管理 Hadoop 日志管理是集群运维的重要组成部分,通过配置日志可以查看和管理集群的运行状态、错误信息以及调试信息。以下是关于 Hadoop 配置日志的相关说明。 #### 1. Hadoop 日志的组成 Hadoop 日志主要由以下几部分构成:应用程序日志、系统日志和审计日志。应用程序日志记录了应用程序的执行过程和结果;系统日志记录了 Hadoop 系统本身的运行状态;审计日志则记录了用户的操作行为[^1]。 #### 2. 启动历史服务器并生成日志文件 在启动 Hadoop 历史服务器时,日志文件会被生成到指定路径。例如,在启动历史服务器时,日志会保存到 `/opt/module/hadoop-2.7.5/logs/mapred-xuzhenchao-historyserver-hadoop101.out` 文件中[^2]。为了确保日志能够被正确查看,需要确保历史服务器正常运行。 #### 3. 配置日志聚集功能 日志聚集功能可以通过修改 Hadoop 配置文件来实现。以下是关键配置项: - 开启日志聚集功能: ```xml <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> ``` - 设置日志聚集服务器地址: ```xml <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value> </property> ``` - 设置日志保留时间为 7 天(以秒为单位): ```xml <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property> ``` 完成上述配置后,重启 YARN 和历史服务器以使配置生效[^4]。 #### 4. 执行 WordCount 程序并验证日志 通过运行 WordCount 示例程序,可以验证日志配置是否正确。执行命令如下: ```bash hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /data/hadoop/input/ /data/hadoop/output/ ``` 运行完成后,可以在日志聚集服务器上查看生成的日志文件[^5]。 #### 5. 日志管理的重要性 Hadoop 日志管理不仅有助于诊断问题,还能帮助优化系统性能和监控集群状态。通过合理配置日志级别和存储策略,可以有效减少磁盘占用并提升系统效率[^1]。 ```python # 示例代码:检查日志文件是否存在 import os log_file = "/opt/module/hadoop-2.7.5/logs/mapred-xuzhenchao-historyserver-hadoop101.out" if os.path.exists(log_file): print("日志文件存在") else: print("日志文件不存在") ```
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