大数据平台运维脚本

本文介绍了一个用于一键启动包括Hadoop、Storm、Spark等在内的多种大数据集群服务的bash脚本。该脚本能够检查并启动NameNode、ResourceManager、DataNode等关键组件,确保大数据平台的正常运行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#!/bin/bash
#author Tom
#time 20160107
#program: all service start program

serviceName="NameNode ResourceManager  QuorumPeerMain  nimbus  DataNode JobHistoryServer  NodeManager Kafka logviewer core Master JobHistoryServer"
NowDate=$(date "+%Y%m%d %H:%M:%S")
check()
{
    echo date:$NowDate ___serviceName: $serviceName
    for prog in $serviceName;
    do
     count=`jps | grep $prog | grep -v "grep" |wc -l`
     if [ 0 == $count ];then
       case $prog in
            NameNode) ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode;;
            ResourceManager) ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager;;
        nimbus) nohup ${STORM_HOME}/bin/storm nimbus > /dev/null 2>&1 &;;
        QuorumPeerMain) ${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkServer.sh start;;
        DataNode) ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode;;
        JobHistoryServer) ${HADOOP_HOME}/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver;;
        NodeManager) ${HADOOP_HOME}/yarn-daemon.sh start nodemanager;;
        Kafka)  nohup ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh ${KAFKA_HOME}/config/server.properties > /dev/null 2>&1 &;;
        logviewer) nohup ${STORM_HOME}/bin/storm logviewer > /dev/null 2>&1 &;;
        core) nohup ${STORM_HOME}/bin/storm ui >/dev/null 2>&1 &;;
            Master)  ${SPARK_HOME}/sbin/start-master.sh;;
        Worker)  ${SPARK_HOME}/sbin/start-slave.sh  spark://master:7077;;
        JobHistoryServer) ${SPARK_HOME}/sbin/start-history-server.sh;;  
         *) echo no;;
       esac
      echo $prog failed;
     else
       echo $prog is running;
     fi 
    done
}

main()
{
  echo check  
  check
}
main
### HDFS在大数据平台运维中的实战技巧与解决方案 HDFS(Hadoop Distributed File System)作为大数据生态系统中的核心组件,其运维、故障排查和性能优化是确保整个平台稳定运行的关键。以下是针对HDFS运维的一些实战经验和解决方案: #### 1. 数据分布不均问题 当HDFS的DataNode数据分布不均匀时,可能会导致某些节点磁盘使用率过高,而其他节点空闲较多。这种现象通常发生在客户端与DataNode位于同一节点的情况下,因为HDFS的数据副本机制会优先将第一个副本存储在本地机器上[^4]。 **解决方案:** - 调整HDFS的配置参数`dfs.block.replicator.classname`,以实现更均衡的数据分布。 - 使用HDFS的Balancer工具定期检查和调整集群中各节点的磁盘使用情况: ```bash hdfs balancer -threshold 10 ``` 上述命令表示允许磁盘使用率差异在10%以内。 #### 2. NameNode内存优化 NameNode负责管理文件系统的元数据,随着集群规模的增长,元数据量也会增加,可能导致NameNode内存不足。 **优化措施:** - 调整`dfs.namenode.handler.count`参数以增加线程数,从而提升NameNode处理请求的能力。 - 启用HDFS联邦功能,将单一NameNode拆分为多个独立的命名空间,分担压力[^3]。 #### 3. 数据丢失与损坏 HDFS通过多副本机制保障数据可靠性,但仍然可能存在数据丢失或损坏的情况。 **预防措施:** - 定期检查数据完整性,使用`hdfs fsck / -files -blocks -locations`命令检测文件系统健康状况。 - 确保副本数量设置合理,通常推荐3个副本以平衡可靠性和存储成本[^5]。 #### 4. 性能监控与调优 为了及时发现并解决性能瓶颈,需要对HDFS进行全方位的监控。 **关键指标:** - **吞吐量**:监控读写操作的吞吐量是否满足业务需求。 - **延迟**:分析I/O操作的响应时间是否异常。 - **磁盘利用率**:防止某个节点磁盘满载影响整体性能。 **调优建议:** - 增加`dfs.datanode.handler.count`以提高DataNode处理并发请求的能力。 - 根据实际负载调整`dfs.replication`参数,减少不必要的副本开销[^1]。 #### 5. 故障排查流程 在HDFS发生故障时,应遵循以下步骤快速定位问题: - 检查NameNode和DataNode的日志文件,重点关注错误信息。 - 使用`jstack`工具获取Java进程的线程堆栈信息,帮助诊断死锁或资源争用问题。 - 如果怀疑网络问题,可以借助`ping`、`traceroute`等工具测试节点间的连通性[^2]。 ```python # 示例:通过Python脚本监控HDFS健康状态 from subprocess import Popen, PIPE def check_hdfs_health(): command = "hdfs fsck / -files -blocks -locations" process = Popen(command.split(), stdout=PIPE, stderr=PIPE) output, error = process.communicate() if process.returncode != 0: return f"Error: {error.decode('utf-8')}" return output.decode('utf-8') print(check_hdfs_health()) ```
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