Hadoop日志存放路径详解
如果你想知道Spark作业运行日志,可以查看这里《Spark应用程序运行的日志存在哪里》
Hadoop的日志有很多种,很多初学者往往遇到错而不知道怎么办,其实这时候就应该去看看日志里面的输出,这样往往可以定位到错误。Hadoop的日志大致可以分为两类:(1)、Hadoop系统服务输出的日志;(2)、Mapreduce程序输出来的日志。这两类的日志存放的路径是不一样的。本文基于Hadoop 2.x版本进行说明的,其中有些地方在Hadoop 1.x中是没有的,请周知。
一、Hadoop系统服务输出的日志
诸如NameNode、DataNode、ResourceManage等系统自带的服务输出来的日志默认是存放在${HADOOP_HOME}/logs目录下。比如resourcemanager的输出日志为yarn-${USER}-resourcemanager-${hostname}.log,其中${USER}s是指启动resourcemanager进程的用户,${hostname}是resourcemanager进程所在机器的hostname;当日志到达一定的大小(可以在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/log4j.properties文件中配置)将会被切割出一个新的文件,切割出来的日志文件名类似yarn-${USER}-resourcemanager-${hostname}.log.数字的,后面的数字越大,代表日志越旧。在默认情况下,只保存前20个日志文件,比如下面:
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上面这些都是可以配置的,比如resourcemanager(在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/log4j.properties):
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resourcemanager日志存放路径也是可以配置的(在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/yarn-env.sh):
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只需要修改YARN_LOG_DIR的值,这时候,yarn相关的日志记录都将存放在你配置的目录下。
二、Mapreduce程序相关的日志
Mapreduce程序的日志可以分为历史作业日志和Container日志。
(1)、历史作业的记录里面包含了一个作业用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息;这些信息对分析作业是很有帮助的,我们可以通过这些历史作业记录得到每天有多少个作业运行成功、有多少个作业运行失败、每个队列作业运行了多少个作业等很有用的信息。这些历史作业的信息是通过下面的信息配置的:
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更多关于Hadoop历史作业的信息,可以参考本博客的《Hadoop历史服务器详解》
(2)、Container日志包含ApplicationMaster日志和普通Task日志等信息。默认情况下,这些日志信息是存放在${HADOOP_HOME}/logs/userlogs目录下,我们可以通过下面的配置进行修改:
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熟悉Hadoop相关日志的存放地方不仅对运维Hadoop和观察Mapreduce的运行都是很有帮助的。
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