CDH中的YARN 与HDFS 一点隐藏关系

本文记录了一次因HDFS存储空间不足导致YARN上MapReduce任务异常挂起的经历。作者通过排查发现,当HDFS空间紧张时,Hadoop会限制对HDFS的写操作,进而影响到依赖于文件系统的MapReduce作业执行效率。

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CDH中的YARN 与HDFS 一点隐藏关系

今天清明节假期第二天,上午日常远程连一下公司服务器,看看跑批作业是否OK

然后发现 CDH Hadoop集群中提交到Yarn上的MapReduce作业跑的非常慢,而且经常是 Map 0%,Reduce 0%的状态卡主

一开始以为是Yarn出了问题,检查Yarn组件都OK,然后我Kill一个MapReduce作业,发现其他的作业进度开始跑动

但是一会儿,重新提交的作业还是经常卡主,看了半天Log 也没找到原因,以为是Spark占用的太多IO,导致MapReduce作业资源不足,那就一个一个跑吧。

然后更令我崩溃的事发生了,跑了20几个作业后,新提交的作业状态都PENDING,全部挂起。

无论我杀掉作业还是重启组件,还是重启集群,新提交的作业都会在Map 和Reduce 一定程度后全部挂起

既不报错,也不进行。

最后和同事沟通,发现之前也有过类似的状况,是因为HDFS的容量不多了,然后他删除了一下原始数据跑批速度就恢复正常了。

我试了一下,果然是这个原因。

猜测是Hadoop有些机制,导致HDFS空间不多时,不在向HDFS中写入数据。

这坑了我一天假期

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