zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 如何恢复未释放租约的HDFS文件

    之前有文章介绍过HDFS租约带来的问题,导致spark应用无法正常读取文件,只能将异常文件找出并且删除后,任务才能继续执行。

    但是删除文件实在是下下策,而且文件本身其实并未损坏,只是因为已经close的客户端没有及时的释放租约导致。

    按照Hadoop官网的说法,HDFS会启动一个单独的线程,专门处理未及时释放的租约,自动释放超过“硬超时”(默认1小时)仍未释放的租约,但是从问题的现象上来看,这个线程并没有正常的工作,甚至怀疑这个线程是否没有启动,我使用的是CDH集群,可能与相关的设置有关,这一点需要确认。

    如果Hadoop没有自动清理租约,我们有办法手动的刷新租约吗?答案是肯定的。

    在网上查看资料时,发现HDFS源码中的DistributedFileSystem类提供了一个叫做recoverLease的方法,可以主动的刷新租约。但是非常奇怪,既然已经为外界提供了这个接口,为什么不提供shell指令给用户使用呢?为什么只能通过代码的方式调用呢?我使用的是hadoop-2.6.0,也许后期的版本有所更新,这一点也需要求证。

    下面看一下这个方法的源码:

    /** 
       * Start the lease recovery of a file
       *
       * @param f a file
       * @return true if the file is already closed
       * @throws IOException if an error occurs
       */
      public boolean recoverLease(final Path f) throws IOException {
        Path absF = fixRelativePart(f);
        return new FileSystemLinkResolver<Boolean>() {
          @Override
          public Boolean doCall(final Path p)
              throws IOException, UnresolvedLinkException {
            return dfs.recoverLease(getPathName(p));
          }
          @Override
          public Boolean next(final FileSystem fs, final Path p)
              throws IOException {
            if (fs instanceof DistributedFileSystem) {
              DistributedFileSystem myDfs = (DistributedFileSystem)fs;
              return myDfs.recoverLease(p);
            }
            throw new UnsupportedOperationException("Cannot recoverLease through" +
                " a symlink to a non-DistributedFileSystem: " + f + " -> " + p);
          }
        }.resolve(this, absF);
      }

    有兴趣的朋友可以下载hadoop源码来仔细推敲一下内部的实现原理,这里我们只说如何调用,解决我们的问题:

        public static void recoverLease(String path) throws IOException {
            DistributedFileSystem fs = new DistributedFileSystem();
            Configuration conf = new Configuration();
            fs.initialize(URI.create(path), conf);
            fs.recoverLease(new Path(path));
            fs.close();
        }

    这是我编写的一个调用改接口的简单的封装方法,需要注意的是,此处传入的path,必须是包含文件系统以及namenode和端口号的全路径,比如:

    hdfs://namenode1:9000/xxx/xxx.log

    如果只需要恢复单个文件,调用上述方法即可,但是通常情况下,我们需要对一个目录进行递归的处理,即恢复指定目录下所有租约异常的文件。

    这个时候,我们需要先找出指定目录下所有租约异常的文件,形成一个Set或者List,然后再遍历这个容器,对每个文件进行恢复。

    寻找文件列表的方法如下:

    public static Set<String> getOpenforwriteFileList(String dir) throws IOException {
            /*拼接URL地址,发送给namenode监听的dfs.namenode.http-address端口,获取所需数据*/
            StringBuilder url = new StringBuilder();
            url.append("/fsck?ugi=").append("dev");
            url.append("&openforwrite=1");
    
            /*获得namenode的主机名以及dfs.namenode.http-address监听端口,例如:http://hadoopnode1:50070*/
            Path dirpath;
            URI namenodeAddress;
            dirpath = HDFSUtil.getResolvedPath(dir);
            namenodeAddress = HDFSUtil.getDFSHttpAddress(dirpath);
    
            url.insert(0, namenodeAddress);
            try {
                url.append("&path=").append(URLEncoder.encode(
                        Path.getPathWithoutSchemeAndAuthority(new Path(dir)).toString(), "UTF-8"));
            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            Configuration conf = new Configuration();
            URLConnectionFactory connectionFactory = URLConnectionFactory.newDefaultURLConnectionFactory(conf);
            URL path = null;
            try {
                path = new URL(url.toString());
            } catch (MalformedURLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            URLConnection connection;
            BufferedReader input = null;
            try {
                connection = connectionFactory.openConnection(path, UserGroupInformation.isSecurityEnabled());
                InputStream stream = connection.getInputStream();
                input = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream, "UTF-8"));
            } catch (IOException | AuthenticationException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            if (input == null) {
                System.err.println("Cannot get response from namenode, url = " + url);
                return null;
            }
    
            String line;
            Set<String> resultSet = new HashSet<>();
            try {
                while ((line = input.readLine()) != null) {
                    if (line.contains("MISSING") || line.contains("OPENFORWRITE")) {
                        String regEx = "/[^ ]*";
                        Pattern pattern = Pattern.compile(regEx);
                        Matcher matcher = pattern.matcher(line);
                        while (matcher.find()) {
                            resultSet.add(matcher.group().replaceAll(":", ""));
                        }
                    }
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                input.close();
            }
    
            return resultSet;
    
        }

    其实获取租约异常列表的方法是我从HDFS源码的org.apache.hadoop.hdfs.tools.DFSck中仿照而来的,通过向NameNode的dfs.namenode.http-address端口通信,获取openforwrite状态的文件列表,然后通过正则匹配以及字符串切割,获取所需的内容。

    顺便提一句,由于此代码是Java代码,并且返回的Set类型为java.util.Set,如果在Scala代码中调用,则需要将Set类型转化为scala.collection.immutable.Set,具体方法如下:

        /*获取需要被恢复租约的文件列表,返回类型为java.util.Set*/
        val javaFilesSet = HDFSUtil.getOpenforwriteFileList(hdfsPrefix + recoverDirPath)
        if (null == javaFilesSet || javaFilesSet.isEmpty) {
          println("No files need to recover lease : " + hdfsPrefix + recoverDirPath)
          return
        }
    
        /*将java.util.Set转换成scala.collection.immutable.Set*/
        import scala.collection.JavaConverters._
        val filesSet = javaFilesSet.asScala.toSet

    至此,利用以上两个方法,即可获取指定目录下的所有租约异常的文件列表,然后遍历调用租约恢复接口,即可实现批量恢复。

  • 相关阅读:
    【数字图像处理】 形态学转换
    【数字图像处理】阈值处理
    【数字图像处理】 图像平滑
    【数字图像处理】直方图均衡化
    【Tool】Augmentor和imgaug——python图像数据增强库
    [caffe] caffe训练tricks
    [Papers] Semantic Segmentation Papers(1)
    【Computer Vision】 复现分割网络(1)——SegNet
    Comet OJ
    NOI2019游记 —— 夏花般绚烂,繁星般璀璨
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xyliao/p/7269863.html
Copyright © 2011-2022 走看看