hadoop—dataproc工作节点的磁盘利用率日益提高

dvtswwa3 于 2021-05-27 发布在 Hadoop

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我们有一个主节点和7个工作节点的dataproc集群。所有工作节点都有一个引导磁盘和一个375 gb（sdb）的本地磁盘。工作节点0、1、2、3的sdb（mounted on/mnt/1）磁盘利用率已达到85%以上，5、6、7的磁盘利用率也逐渐提高到85%。
我们发现下面目录下的文件占了主要部分（304g）
/mnt/1/hadoop/dfs/data/current/bp-x-xx.xx.x-x/current/finalized。
我们发现它的文件夹如下

drwxrwxr-x  4 hdfs hdfs 4.0K Jul 24 16:11 ..
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Jul 26 15:20 subdir0
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Aug  8 13:19 subdir1
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Aug 10 08:16 subdir2
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Aug 17 22:16 subdir3
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Aug 23 02:49 subdir4
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Aug 27 20:30 subdir5
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Sep  2 08:30 subdir6
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Sep  7 02:21 subdir7
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Sep 12 18:00 subdir8
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Sep 16 22:46 subdir9
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Sep 23 02:45 subdir10
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Sep 28 22:31 subdir11
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Oct  3 19:15 subdir12
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Oct  8 13:30 subdir13
drwxrwxr-x 17 hdfs hdfs 4.0K Oct 12 15:35 .
drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Oct 13 04:46 subdir14

cd子项6

ls-总计688k

drwxrwxr-x 34 hdfs hdfs 4.0K Sep  2 08:30 .
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  5 22:35 subdir0
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  5 22:51 subdir1
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  5 23:34 subdir2
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 00:28 subdir4
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 00:50 subdir5
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 01:36 subdir6
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 01:50 subdir7
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 02:21 subdir8
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 02:50 subdir9
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 03:19 subdir10
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 03:38 subdir11
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 04:19 subdir12
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 04:38 subdir13
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 05:20 subdir14
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 05:49 subdir15
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 06:19 subdir16
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 07:20 subdir18
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 08:06 subdir20
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 08:24 subdir21
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 08:50 subdir22
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 09:23 subdir23
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 09:39 subdir24
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 10:05 subdir25
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 10:26 subdir26
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 11:02 subdir27
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 11:36 subdir28
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 12:04 subdir29
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 12:24 subdir30
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep  6 12:53 subdir31
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep 10 16:12 subdir17
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep 12 16:13 subdir3
drwxrwxr-x  2 hdfs hdfs  20K Sep 13 16:13 subdir19
drwxrwxr-x 17 hdfs hdfs 4.0K Oct 12 15:35 ..

x/当前/最终/细分市场6#cd细分市场0 xx/当前/最终/细分市场6/细分市场0#ls-总计726m

-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  39K Sep  1 18:35 blk_1074135056_394248.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.8M Sep  1 18:35 blk_1074135056
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  38K Sep  1 18:36 blk_1074135053_394245.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.8M Sep  1 18:36 blk_1074135053
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  40K Sep  1 18:36 blk_1074135055_394247.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 5.0M Sep  1 18:36 blk_1074135055
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  39K Sep  1 18:36 blk_1074135049_394241.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.9M Sep  1 18:36 blk_1074135049
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  45K Sep  1 18:38 blk_1074135057_394249.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 5.6M Sep  1 18:38 blk_1074135057
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  39K Sep  1 18:47 blk_1074135070_394262.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.8M Sep  1 18:47 blk_1074135070
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  24K Sep  1 18:47 blk_1074135097_394289.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 2.9M Sep  1 18:47 blk_1074135097
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  36K Sep  1 18:49 blk_1074135141_394333.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.5M Sep  1 18:49 blk_1074135141
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  23K Sep  1 18:49 blk_1074135142_394334.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 2.9M Sep  1 18:49 blk_1074135142
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  36K Sep  1 18:49 blk_1074135134_394326.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.5M Sep  1 18:49 blk_1074135134
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  38K Sep  1 18:50 blk_1074135071_394263.meta

hadoop google-cloud-platform google-cloud-dataproc dataproc

来源：https://stackoverflow.com/questions/64349990/disk-utilization-of-dataproc-worker-node-is-getting-increased-day-by-day

3条答案

按热度按时间

yrwegjxp1#

您列出的目录由hdfs使用，您可以在主节点上运行以下命令，以确定哪些hdfs文件正在占用空间：

hdfs dfs -du <dir>
hdfs dfsadmin -report

可以使用删除不需要的文件

hdfs dfs -rm -r -f -skipTrash <path>

请参阅《hdfs命令指南》中的更多详细信息。还有一些不错的脚本和工具可能会有用。
注意 /user/spark/eventlog 以及 /tmp/hadoop-yarn/staging/history ，它们通常会随着你做更多的工作而增长。

增加hdfs容量

在标识和删除不需要的文件之前，为了防止hdfs耗尽空间，可以向集群添加更多工作节点作为缓解措施：

gcloud dataproc clusters update <cluster> --num-workers=<num>

请参阅scaling dataproc clusters中的更多详细信息。

spark事件日志

如果它是由spark事件日志或历史文件引起的，对于实时集群，请考虑在中添加这些属性 /etc/spark/conf/spark-defaults.conf :

spark.history.fs.cleaner.enabled=true
spark.history.fs.cleaner.interval=1d
spark.history.fs.cleaner.maxAge=7d

然后用重新启动spark history server

sudo systemctl restart spark-history-server.service

它会帮你清理旧文件。您可以将间隔更改为较小的值，例如。， 10m 如果你想让它运行得更频繁。
对于新群集，请添加以下属性

gcloud dataproc clusters create ... \
  --properties spark:spark.history.fs.cleaner.enabled=true,spark:spark.history.fs.cleaner.interval=1d,spark:spark.history.fs.cleaner.maxAge=7d

请参阅相关spark配置上的此文档。顺便说一句，您可以在dataprocwebui中查看spark作业历史记录，在清理一些旧的历史记录文件后，您应该可以看到较少的项目。

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1yjd4xko2#

-------很多这样的文件

赞(0）回复(0）举报 2021-05-27

envsm3lx3#

-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  37K Sep  5 22:23 blk_1074192610_451802.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.6M Sep  5 22:23 blk_1074192610
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  37K Sep  5 22:26 blk_1074192592_451784.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 4.6M Sep  5 22:26 blk_1074192592
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs  44K Sep  5 22:33 blk_1074192633_451825.meta
-rw-rw-r--  1 hdfs hdfs 5.5M Sep  5 22:33 blk_1074192633

我们能删除那些文件吗？
这些文件的目的是什么？

最好的删除方法是什么？

非常感谢你的信息。我已经执行了命令。

~# hadoop fs -du -h /
136       /hadoop
0         /tmp
1017.5 G  /user

# hadoop fs -du -h /user/spark/

1012.7 G  /user/spark/eventlog

事件日志似乎占用了近1tb的空间

:~# hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 2766820474880 (2.52 TB)
Present Capacity: 2539325628659 (2.31 TB)
DFS Remaining: 331457595322 (308.69 GB)
DFS Used: 2207868033337 (2.01 TB)
DFS Used%: 86.95%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0
Pending deletion blocks: 0
-------------------------------------------------
Live datanodes (7):
Name: XXXXXX
Hostname: XXXXXX-w-0.c.XXXXXXXX
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 395260067840 (368.11 GB)
DFS Used: 328729737718 (306.15 GB)
Non DFS Used: 10792138250 (10.05 GB)
DFS Remaining: 34530736445 (32.16 GB)
DFS Used%: 83.17%
DFS Remaining%: 8.74%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 18
Last contact: Wed Oct 14 17:52:46 UTC 2020
Last Block Report: Wed Oct 14 14:32:42 UTC 2020

=================以上是修剪输出。其余6个节点的磁盘使用率几乎相同。
删除事件日志是否安全？我的意思是它会妨碍任何正在运行的作业或集群吗？
我运行下面的命令，以找出有多少文件，我发现它是巨大的。
~#hadoop fs-du-h/user/spark/eventlog | wc-l
236757
所有文件的大小都接近5~6mb。是否有任何命令，我可以删除匹配的文件，至少是7天的旧？

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hadoop—dataproc工作节点的磁盘利用率日益提高

cd子项6

3条答案

增加hdfs容量

spark事件日志

最好的删除方法是什么？

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