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hadoop - 使用 apache giraph 进行大图的 4 轮廓演算

问题描述

对于我的计算机科学硕士论文，我成功地使用 giraph-1.3.0-snapshot（使用 -Phadoop_yarn 配置文件编译）和 hadoop-2.8.4实现了 4-profiles 演算（ https://arxiv.org/abs/1510.02215 ）。

我使用 t2.2xlarge（32GB，8CPU）实例在 amazon ec2 上配置了一个由 1 个名称节点和 5 个数据节点组成的集群，并获得了此处描述的结果，其中包含中小尺寸的输入图。

如果我尝试向我的 giraph 程序输入更大的输入图（例如http://snap.stanford.edu/data/web-NotreDame.html），在某些情况下，我会收到许多与 netty 和纱线应用程序失败相关的错误，在其他情况下，纱线应用程序仍处于 RUNNING UNDEFINED 状态（然后我将其杀死而不是等待默认超时），显然没有错误。我也尝试使用 m5.4xlarge (64GB, 16CPU) 但我遇到了同样的问题。我在这里报告了第一种情况的日志错误：

我很确定错误与 EC2 实例的内存不足无关，因为在日志中我总是看到类似“(free/total/max) = 23038.28M / 27232.00M / 27232.00M”的消息。请帮助我，因为我的硕士论文被这个问题阻止了:-(

这是我用来运行 giraph 的命令示例，请检查我使用的参数是否正确？任何其他调整将不胜感激！

giraph 4Profiles-0.0.1-SNAPSHOT.jar it.uniroma1.di.fourprofiles.worker.superstep0.gas1.Worker_Superstep0_GAS1 
-ca giraph.numComputeThreads=8 // Since t2.2xlarge has 8 CORES, is it correct to set these parameters to 8? 
-ca giraph.numInputThreads=8 
-ca giraph.numOutputThreads=8 

-w 8 // I set 8 workers since:
     // - 5 datanodes on EC2"
     // - every datanode configured for max 2 containers in order to reduce messages between datanodes
     // - 2 containers are reserved for application master and giraph master
     // - (5 datanodes * 2 max containers) - 2 reserved = 8 workers
     // Is it correct as reasoning?

-yh 15360 // I set 15360 since it corresponds to 
          // - yarn.scheduler.minimum-allocation-mb property in yarn-site.xml
          // - mapreduce.map.memory.mb property in mapred-site.xml
          // Is it correct as reasoning?

-ca giraph.pure.yarn.job=true 
-mc it.uniroma1.di.fourprofiles.master.Master_FourProfiles 
-ca io.edge.reverse.duplicator=true 
-eif it.uniroma1.di.fourprofiles.io.format.IntEdgeData_TextEdgeInputFormat_ReverseEdgeDuplicator 
-eip INPUT_GRAPHS/HU_edges.txt-processed 
-vof org.apache.giraph.io.formats.IdWithValueTextOutputFormat 
-op output 
-ca giraph.SplitMasterWorker=true 
-ca giraph.messageCombinerClass=it.uniroma1.di.fourprofiles.worker.msgcombiner.Worker_MsgCombiner 
-ca giraph.master.observers=it.uniroma1.di.fourprofiles.master.observer.Observer_FourProfiles 
-ca giraph.metrics.enable=true 
-ca giraph.useInputSplitLocality=false 
-ca giraph.useBigDataIOForMessages=true 
-ca giraph.useMessageSizeEncoding=true 
-ca giraph.oneToAllMsgSending=true 
-ca giraph.isStaticGraph=true

此外，我尝试使用以下 netty 参数，但没有解决问题。如果我错过了一些重要参数或者我以错误的方式使用它，你能帮我吗？我试图用一个简单的公式 nettyFactor*defaultValue 来概括传递给 netty 参数的值，其中 nettyFactor 可以是 1、2、3、...（由 shell 参数传递）

-ca giraph.nettyAutoRead=true 
-ca giraph.channelsPerServer=$((nettyFactor*1)) 
-ca giraph.nettyClientThreads=$((nettyFactor*4)) 
-ca giraph.nettyClientExecutionThreads=$((nettyFactor*8)) 
-ca giraph.nettyServerThreads=$((nettyFactor*16)) 
-ca giraph.nettyServerExecutionThreads=$((nettyFactor*8)) 
-ca giraph.clientSendBufferSize=$((nettyFactor*524288)) 
-ca giraph.clientReceiveBufferSize=$((nettyFactor*32768)) 
-ca giraph.serverSendBufferSize=$((nettyFactor*32768)) 
-ca giraph.serverReceiveBufferSize=$((nettyFactor*524288)) 
-ca giraph.vertexRequestSize=$((nettyFactor*524288)) 
-ca giraph.edgeRequestSize=$((nettyFactor*524288)) 
-ca giraph.msgRequestSize=$((nettyFactor*524288)) 
-ca giraph.nettyRequestEncoderBufferSize=$((nettyFactor*32768))

...我还有其他问题：1） 这是我的 hadoop 配置。请检查它，但我很确定这是正确的。我对此只有一个问题：由于 giraph 不使用“reduce”，因此在 mapred-site.xml 中为 mapreduce.reduce.memory.mb 分配 0 MB 是否正确？

2) 为了避免 ClassNotFoundException 错误，我将我的 giraph 应用程序的 jar 和所有 giraph jar 从 $GIRAPH_HOME 和 $GIRAPH_HOME/lib 复制到 $HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib。有更好的解决方案吗？

3) 最后但并非最不重要的一点：在这里你可以找到我的 giraph 程序的完整 hadoop/yarn 日志，输入如下图http://snap.stanford.edu/data/web-NotreDame.html。在这种情况下，纱线应用程序仍处于 RUNNING UNDEFINED 状态。

标签： hadoopgraphhadoop-yarnhadoop2giraph

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