本篇主要旨在说明 E-MapReduce 集群的一些运维的手段，方便大家在使用的时候可以自主的进行服务的运维。

注意 在较新的集群版本中（3.2 以上版本），所有的服务操作都可以通过集群的配置管理功能来完成。推荐优先使用 Web 页面的管理方式。

一些通用的环境变量

在集群上，输入 env 命令可以看到类似如下的环境变量配置（以集群上最新的配置为准，此处只做参考）： 
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java
HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop-current
HADOOP_CLASSPATH=/usr/lib/hbase-current/lib/*:/usr/lib/tez-current/*:/usr/lib/tez-current/lib/*:/etc/emr/tez-conf:/usr/lib/hbase-current/lib/*:/usr/lib/tez-current/*:/usr/lib/tez-current/lib/*:/etc/emr/tez-conf:/opt/apps/extra-jars/*:/opt/apps/extra-jars/*
HADOOP_CONF_DIR=/etc/emr/hadoop-conf
SPARK_HOME=/usr/lib/spark-current
SPARK_CONF_DIR=/etc/emr/spark-conf
HBASE_HOME=/usr/lib/hbase-current
HBASE_CONF_DIR=/etc/emr/hbase-conf
HIVE_HOME=/usr/lib/hive-current
HIVE_CONF_DIR=/etc/emr/hive-conf
PIG_HOME=/usr/lib/pig-current
PIG_CONF_DIR=/etc/emr/pig-conf
TEZ_HOME=/usr/lib/tez-current
TEZ_CONF_DIR=/etc/emr/tez-conf
ZEPPELIN_HOME=/usr/lib/zeppelin-current
ZEPPELIN_CONF_DIR=/etc/emr/zeppelin-conf
HUE_HOME=/usr/lib/hue-current
HUE_CONF_DIR=/etc/emr/hue-conf
PRESTO_HOME=/usr/lib/presto-current
PRESTO_CONF_DIR=/etc/emr/presot-conf

启停服务进程

您可以在 E-MapReduce 控制台，对指定 ECS 实例上运行的服务进程进行启动、停止和重启操作。各个服务进程的操作类似，下面以 HDFS 为例，介绍如何启动、停止和重启 emr-worker-1 实例上的 DataNode 进程，操作步骤如下：
  1. 通过主账号登录阿里云 E-MapReduce 控制台。
  2. 单击上方的集群管理页签。
  3. 在集群管理页面的集群列表中，单击对应集群后面的详情。
  4. 在左侧导航栏单击集群服务 > HDFS。
  5. 单击部署拓扑页签，可以看到该集群中所有实例上运行的服务进程列表。
  6. 单击 emr-worker-1 主机上运行的 DataNode 进程所在行的启动，在提示框中输入记录信息后，单击确定。 等待约 10 秒后，刷新页面，可以看到组件状态列从 STOPPED 变为 STARTED。service
  7. 该进程被启动后，单击操作列的重启，在提示框中输入记录信息后，单击确定。

    启动过程中刷新页面，等待约 40 秒后，可以看到组件状态从列 STOPPED 变为 STARTED。

  8. 单击操作列的停止，在提示框中输入记录信息后，单击确定。

    等待约 10 秒后，刷新页面，可以看到组件状态列从STARTED变为 STOPPED。

批量操作服务进程

除了可以操作指定 ECS 实例上运行的服务进程外，您还可以进行批量操作。下面以 HDFS 为例，介绍如何启重启所有实例上的 DataNode 进程，操作步骤如下：

  1. 通过主账号登录阿里云 E-MapReduce 控制台。
  2. 单击上方的集群管理页签。
  3. 在集群管理页面的集群列表中，单击对应集群后面的详情。
  4. 在左侧导航栏单击集群服务 > HDFS。
  5. 单击部署拓扑页签，可以看到该集群中所有实例上运行的服务进程列表。
  6. 单击右上角的操作 > 重启 DataNode在菜单中选择，在提示框中输入记录信息后，单击确定。

    您可以单击 HDFS，进入部署拓扑页面查看各个进程的启动状态。

    注意 执行完滚动重启后，不能再执行非滚动重启，否则系统会报错。

通过命令行方式启停服务进程

  • YARN
    操作用账号：hadoop
    • ResourceManager （Master 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hadoop-current/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
// 停止
/usr/lib/hadoop-current/sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
    • NodeManager （Core 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hadoop-current/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
// 停止
/usr/lib/hadoop-current/sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
    • JobHistoryServer （Master 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hadoop-current/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
// 停止
/usr/lib/hadoop-current/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
    • JobHistoryServer （Master节点） 
      // 启动
/usr/lib/hadoop-current/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
// 停止
/usr/lib/hadoop-current/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
    • WebProxyServer （Master 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hadoop-current/sbin/yarn-daemon.sh start proxyserver
// 停止
/usr/lib/hadoop-current/sbin/yarn-daemon.sh stop proxyserver
  • HDFS
    操作用账号：hdfs
    • NameNode （Master 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hadoop-current/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
// 停止
/usr/lib/hadoop-current/sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
    • DataNode （Core 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hadoop-current/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
// 停止
/usr/lib/hadoop-current/sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
  • Hive

    操作用账号：hadoop

    • MetaStore （Master 节点） 
      // 启动，这里的内存可以根据需要扩大
HADOOP_HEAPSIZE=512 /usr/lib/hive-current/bin/hive --service metastore >/var/log/hive/metastore.log 2>&1 &
    • HiveServer2 （Master 节点） 
      // 启动
HADOOP_HEAPSIZE=512 /usr/lib/hive-current/bin/hive --service hiveserver2 >/var/log/hive/hiveserver2.log 2>&1 &
  • HBase

    操作用账号：hdfs

    需要注意的，需要在组件中选择了 HBase 以后才能使用如下的方式来启动，否则对应的配置未完成，启动的时候会有错误。

    • HMaster （Master 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh start master
// 重启
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh restart master
// 停止
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh stop master
    • HRegionServer （Core 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh start regionserver
// 重启
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh restart regionserver
// 停止
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh stop regionserver
    • ThriftServer （Master 节点） 
      // 启动
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh start thrift -p 9099 >/var/log/hive/thriftserver.log 2>&1 &
// 停止
/usr/lib/hbase-current/bin/hbase-daemon.sh stop thrift
  • Hue

    操作用账号：hadoop

    // 启动
su -l root -c "${HUE_HOME}/build/env/bin/supervisor >/dev/null 2>&1 &"
// 停止
ps aux | grep hue     // 查找到所有的hue进程
kill -9 huepid        // 杀掉查找到的对应hue进程
  • Zeppelin

    操作用账号：hadoop

    // 启动， 这里的内存可以根据需要扩大
su -l root -c "ZEPPELIN_MEM=\"-Xmx512m -Xms512m\" ${ZEPPELIN_HOME}/bin/zeppelin-daemon.sh start"
// 停止
su -l root -c "${ZEPPELIN_HOME}/bin/zeppelin-daemon.sh stop"
  • Presto

    操作用账号：hdfs

    • PrestoServer （Master 节点） 
      // 启动
/usr/lib/presto-current/bin/launcher --config=/usr/lib/presto-current/etc/coordinator-config.properties start
// 停止
/usr/lib/presto-current/bin/launcher --config=/usr/lib/presto-current/etc/coordinator-config.properties stop
    • （Core 节点） 
      // 启动
/usr/lib/presto-current/bin/launcher --config=/usr/lib/presto-current/etc/worker-config.properties start
// 停止
/usr/lib/presto-current/bin/launcher --config=/usr/lib/presto-current/etc/worker-config.properties stop

通过命令行方式批量操作

当需要对 worker（Core）节点做统一操作时，可以写脚本命令，一键轻松解决。在 EMR 集群中，Master 和所有worker 节点在 hadoop 和 hdfs 账号下是 SSH 互通的。

例如，需要对所有 worker 节点的 NodeManager 做停止操作，假设有 10 个 worker 节点，则可以通过以下命令操作： 
for i in `seq 1 10`;do ssh emr-worker-$i /usr/lib/hadoop-current/sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager;done