NNBench执行过程和参数说明

本文介绍使用NNBench工具测试Hadoop集群中namenode负载的方法。具体包括测试参数配置、执行流程及示例命令。通过调整mapper数量、文件大小等参数,评估Hadoop系统的性能。

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需求:

基于NNBench测namenode的负载

测试参数说明:

-operation 
-maps mapper数
-reduces reducer数
-startTime 开始时间
-blockSize block size
-bytesToWrite 文件写入字节数单位为b
-bytesPerChecksum  条件blockSize % bytesPerChecksum == 0
-numberOfFiles 生成的文件数
-replicationFactorPerFile 
-baseDir 根路径
-readFileAfterOpen

 执行过程:

0.输入检查是否合法
1.cleanupBeforeTestrun 删除已有的基于-baseDir的数据
2.createControlFiles 生成控制文件基于baseDir/CONTROL_DIR_NAME/NNBench_Controlfile_i(numberOfMaps)
3.执行mapper的时候基于controlfile生成mapper个数,每个mapper基于operation 进行相应的操作,如doCreateWriteOp每个mapper又基于numberOfFiles生成numberOfFiles个文件
此处针对OP_CREATE_WRITE有个bug,那么就是写的文件基于host的,那么当一个计算节点启动多个mapper的时候就会重复写,也就是并发写,因此此处是个小缺陷
4.执行reducer时写入统计的信息
5.对写入的统计信息做分析出result

举例:

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce2/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.3.0-cdh5.0.0-tests.jar nnbench -operation create_write -maps 4 -reduces 2 -bytesToWrite 1 -numberOfFiles 2 -replicationFactorPerFile 3 -readFileAfterOpen true -baseDir /benchmarks/NNBench

 

<think>好的,我需要帮助用户使用TestDFSIO来测试HDFS的IO性能。首先,我得回忆一下TestDFSIO的基本用法相关参数。根据用户提供的引用内容,引用[1]中提到了写入测试的命令,包括指定文件数量、每个文件的大小以及输出的位置。用户可能想知道如何执行写入读取测试,以及如何查看结果。 第一步,用户需要知道如何启动测试。TestDFSIO是Hadoop MapReduce测试套件的一部分,所以命令应该以hadoop jar开头,指定对应的jar包路径。例如,写入测试的命令是: hadoop jar /path/to/hadoop-mapreduce-client-jobclient-<version>.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 10MB 这里要注意版本号需要替换为用户实际安装的Hadoop版本,如2.7.5。nrFiles参数是文件数量,fileSize是每个文件的大小。测试完成后,结果会生成到HDFS的特定目录下,如/benchmarks/TestDFSIO,同时本地也会有日志文件TestDFSIO_results.log。用户可能需要知道如何查看这些结果,比如使用hdfs dfs -text命令,如引用[1]所示。 接下来是读取测试。用户可能需要进行读取来评估HDFS的读取性能。命令应该类似,将-write改为-read,并且可能需要清除之前的测试数据,避免干扰。这时候需要提醒用户使用-clean参数来清理测试文件,如: hadoop jar ... TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 10MB 测试完成后,结果同样会被记录,用户需要知道如何查看日志文件的内容,以及HDFS中的结果文件。 然后,用户可能需要了解如何解读测试结果。例如,吞吐量IO速率是关键指标。在生成的日志文件中,会有平均吞吐量、总吞吐量、执行时间等信息。这些数据能帮助用户评估集群的IO性能是否达标,如引用[1][3]提到的统计信息。 另外,用户需要注意测试前的集群准备,比如确保HDFS有足够的空间,避免测试过程中因空间不足失败。同时,压力测试可能会对集群产生较大负载,建议在非生产时段进行,如引用[1][2]提到的压力测试相关注意事项。 可能还需要提醒用户测试后的清理工作,使用-clean参数删除生成的测试文件,释放存储空间。例如: hadoop jar ... TestDFSIO -clean 最后,用户可能想知道如何与其他基准测试工具结合使用,如nnbench测试NameNode性能,如引用[2]所述,但当前问题主要针对TestDFSIO,因此可以在相关问题中提及。 总结步骤:写入测试、读取测试、结果查看、清理数据。确保命令正确,参数无误,并解释关键参数的作用。同时,强调测试环境注意事项,如网络带宽、集群负载等影响结果的因素。</think>### 如何使用 TestDFSIO 基准测试 HDFS 的 IO 性能? #### 1. **测试写入性能** ```bash hadoop jar /server/hadoop-<version>/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-<version>.jar TestDFSIO \ -write \ -nrFiles 10 \ # 生成10个文件 -fileSize 10MB \ # 每个文件大小为10MB -resFile /benchmarks/TestDFSIO/io_write/result.log # 结果输出路径[^1] ``` - **注意**: - 需替换 `<version>` 为实际 Hadoop 版本(如 `2.7.5`) - 测试文件会写入 HDFS 的 `/benchmarks/TestDFSIO` 目录[^3] - 确保 HDFS 有足够存储空间,避免测试失败 --- #### 2. **查看写入测试结果** - **本地日志文件**: 执行完成后,当前目录会生成 `TestDFSIO_results.log`,包含以下关键指标: ```text Throughput (MB/sec): 50.2 Average IO rate (MB/sec): 48.7 Test exec time (sec): 12.3 ``` - **HDFS 结果文件**: ```bash hdfs dfs -text /benchmarks/TestDFSIO/io_write/part-00000 # 查看详细测试数据[^1] ``` --- #### 3. **测试读取性能** ```bash hadoop jar /server/hadoop-<version>/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-<version>.jar TestDFSIO \ -read \ -nrFiles 10 \ -fileSize 10MB \ -resFile /benchmarks/TestDFSIO/io_read/result.log ``` - **注意**: - 需先完成写入测试,否则会因文件不存在导致读取失败 - 读取测试会统计 HDFS 读取吞吐量延迟 --- #### 4. **清理测试数据** 测试完成后,使用 `-clean` 参数删除生成的测试文件: ```bash hadoop jar /server/hadoop-<version>/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-<version>.jar TestDFSIO -clean ``` --- #### 5. **关键指标解读 | 指标 | 含义 | 参考值(示例) | |----------------------|-------------------------------|------------------| | Throughput (MB/sec) | 集群整体吞吐量 | >100 MB/s(千兆网络)| | Average IO rate | 单个文件平均IO速率 | 接近吞吐量 | | Test exec time | 任务执行时间 | 时间越短性能越好 | --- #### **注意事项** 1. **网络带宽**:测试结果受网络带宽限制,千兆网络理论最大吞吐为 125 MB/s[^1] 2. **集群负载**:测试应在空闲集群进行,避免其他任务干扰结果 3. **参数调整**:若需更高压力,可增大 `-nrFiles` 或 `-fileSize`
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