hadoop的hdfs中避免因节点掉线产生网络风暴

hadoop的hdfs中避免因节点掉线产生网络风暴

控制节点掉线RPC风暴的参数

三个参数都是hdfs-site.xml中参数,具体可以参考apache hadoop官网,其实块的复制速度有两个方面决定,一是namenode分发任务的速度,二则是datanode之间进行复制的速度。前者可以理解成入口,后者可以当成出口。
1.入口参数:从namenode层面控制任务分发,这个参数修改必须重启namenode,不需要重启datanode.

复制代码
dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration 
这个参数apache hadoop默认值2,cdh集群默认值10

这个参数决定了当NN与DN进行心跳(3s)发送任务列表时,告诉每个DN可以进行复制的block数量。比如集群有500个节点,这个值设置为10,那么一次心跳namnode可以发送datanode复制的数据块数量是10*500=5000块。假如一个节点掉线/退役有800000块block需要复制,则namenode需要多长时间可以将待复制块的任务分发完给datanode呢。

极限计算的结果:

复制代码
任务分发时间=待复制block总数/(集群活跃dn*参数值)*心跳时间
time=800000/(500*10)=160次心跳*3s/每次心跳=480s=8分钟

所以节点越多,会分发任务越快,分发速度跟节点数和这个参数都成正比

2.出口参数:相比上面从nanode任务分发控制,下面两个使用datanode层面控制,这两个参数也需要重启namenode

复制代码
1.dfs.namenode.replication.max-streams

apache hadoop默认值是2,cdh集群默认20。

这个参数含义是控制datanode节点进行数据复制的最大线程数,从上面我们知道block的复制优先级分成5种。这个参数控制不包含最高优先级的块复制。即除最高优先级的复制流限制

复制代码
2.dfs.namenode.replication.max-streams-hard-limit

这个值apache hadoop默认值2,cdh集群默认值40

这个参数含义是控制datanode所有优先级块复制的流个数,包含最高优先级;一般上面和上面两个参数互相的配合使用。

相关推荐
武子康17 小时前
大数据-243 离线数仓 - 实战电商核心交易增量导入(DataX - HDFS - Hive 分区
大数据·后端·apache hive
代码匠心2 天前
从零开始学Flink:Flink SQL四大Join解析
大数据·flink·flink sql·大数据处理
武子康3 天前
大数据-242 离线数仓 - DataX 实战:MySQL 全量/增量导入 HDFS + Hive 分区(离线数仓 ODS
大数据·后端·apache hive
SelectDB4 天前
易车 × Apache Doris:构建湖仓一体新架构,加速 AI 业务融合实践
大数据·agent·mcp
武子康5 天前
大数据-241 离线数仓 - 实战:电商核心交易数据模型与 MySQL 源表设计(订单/商品/品类/店铺/支付)
大数据·后端·mysql
IvanCodes5 天前
一、消息队列理论基础与Kafka架构价值解析
大数据·后端·kafka
武子康6 天前
大数据-240 离线数仓 - 广告业务 Hive ADS 实战:DataX 将 HDFS 分区表导出到 MySQL
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台7 天前
5000 字技术向拆解 | 火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
武子康7 天前
大数据-239 离线数仓 - 广告业务实战:Flume 导入日志到 HDFS,并完成 Hive ODS/DWD 分层加载
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台8 天前
代码量减少 70%、GPU 利用率达 95%:火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据