用途 此文档描述了如何安装、配置和维护一个重大集群从几个节点到上千节点。 初次接触hadoop建议先从单节点集群开始。 前提 从 Apache 上下载了稳定的版本。 安装 安装hadoop集群通常需要在所有的节点上解压软件或者prm安装。 通常集群中的某一个节点被当做N
用途
此文档描述了如何安装、配置和维护一个重大集群从几个节点到上千节点。
初次接触hadoop建议先从单节点集群开始。
前提
从Apache 上下载了稳定的版本。
安装
安装hadoop集群通常需要在所有的节点上解压软件或者prm安装。
通常集群中的某一个节点被当做NameNode,其他节点作为ResourceManager,这些是主控节点。其他节点被当做DataNode和NodeManager,这些是从节点。
非安全模式启动Hadoop
接下来的章节将会阐述如何配置hadoop集群。
配置文件
hadoop中的配置文件有两大类型:
只读型默认配置:core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml and mapred-default.xml
定制化配置:conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml, conf/yarn-site.xml and conf/mapred-site.xml.
此外:你可以自己操作hadoop的脚本,在bin目录下可以找到,还有一些配置的环境变量在conf/hadoop-env.sh and yarn-env.sh中。
站点配置:
配置hadoop集群你首先要配置hadoop守护进程执行的环境。
hadoop的守护进程包括NameNode/DataNode and ResourceManager/NodeManager.
hadoop守护进程环境配置:
管理员需要使用conf/hadoop-env.sh and conf/yarn-env.sh脚本对hadoop守护进程做环境配置。
首先你要验证JAVA_HOME在所有的节点上是否正确
有时候你需要 HADOOP_PID_DIR and HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR目录只能被启动守护进程的用户执行写操作。否则就会出现软连接攻击。
管理员可以利用配置项单独配置进程,配置项如下:
Daemon Environment VariableNameNode | HADOOP_NAMENODE_OPTS |
DataNode | HADOOP_DATANODE_OPTS |
Secondary NameNode | HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS |
ResourceManager | YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS |
NodeManager | YARN_NODEMANAGER_OPTS |
WebAppProxy | YARN_PROXYSERVER_OPTS |
Map Reduce Job History Server | HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_OPTS |
如要配置Namenode 为parallelGC,那么可以添加如下到hadoop-env.sh中:
Python代码
- export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC ${HADOOP_NAMENODE_OPTS}"
其他有用的可定制化参数包括:
HADOOP_LOG_DIR / YARN_LOG_DIR :进程日志目录,如果不存在会自动创建。
HADOOP_HEAPSIZE / YARN_HEAPSIZE:内存堆大小默认单位为M,如果变量设置成1000 那么堆内存会设置成1000M,默认为1000,如果你需要配置他那么你可以为每个节点单独配置。
Daemon Environment Variable
ResourceManager | YARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE |
NodeManager | YARN_NODEMANAGER_HEAPSIZE |
WebAppProxy | YARN_PROXYSERVER_HEAPSIZE |
Map Reduce Job History Server | HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE |
hadoop守护进程非安全模式配置:
此章节是比较重要的参数配置,涉及信息如下:
conf/core-site.xml
Parameter Value Notesfs.defaultFS | NameNode URI | hdfs://host:port/ |
io.file.buffer.size | 131072 | SequenceFiles的读/写缓冲区大小 |
conf/hdfs-site.xml
NameNode的配置:
Parameter Value Notesdfs.namenode.name.dir | Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently. | If this is a comma-delimited list of directories then the name table is replicated in all of the directories, for redundancy. |
dfs.namenode.hosts /dfs.namenode.hosts.exclude | List of permitted/excluded DataNodes. | If necessary, use these files to control the list of allowable datanodes. |
dfs.blocksize | 268435456 | HDFS blocksize of 256MB for large file-systems. |
dfs.namenode.handler.count | 100 | More NameNode server threads to handle RPCs from large number of DataNodes. |
DataNode配置:
Parameter Value Notesdfs.datanode.data.dir | Comma separated list of paths on the local filesystem of a DataNode where it should store its blocks. | If this is a comma-delimited list of directories, then data will be stored in all named directories, typically on different devices. |
conf/yarn-site.xml
ResourceManager和NodeManager配置:
Parameter Value Notesyarn.acl.enable | true /false | Enable ACLs? Defaults to false. |
yarn.admin.acl | Admin ACL | ACL to set admins on the cluster. ACLs are of for comma-separated-usersspacecomma-separated-groups. Defaults to special value of * which means anyone. Special value of just space means no one has access. |
yarn.log-aggregation-enable | false | Configuration to enable or disable log aggregation |
ResourceManager配置:
Parameter Value Notesyarn.resourcemanager.address | ResourceManager host:port for clients to submit jobs. | host:port |
yarn.resourcemanager.scheduler.address | ResourceManager host:port for ApplicationMasters to talk to Scheduler to obtain resources. | host:port |
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address | ResourceManager host:port for NodeManagers. | host:port |
yarn.resourcemanager.admin.address | ResourceManager host:port for administrative commands. | host:port |
yarn.resourcemanager.webapp.address | ResourceManager web-ui host:port. | host:port |
yarn.resourcemanager.scheduler.class | ResourceManager Scheduler class. | CapacityScheduler (recommended), FairScheduler(also recommended), or FifoScheduler |
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | Minimum limit of memory to allocate to each container request at the Resource Manager. | In MBs |
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | Maximum limit of memory to allocate to each container request at the Resource Manager. | In MBs |
yarn.resourcemanager.nodes.include-path /yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path | List of permitted/excluded NodeManagers. | If necessary, use these files to control the list of allowable NodeManagers. |
NodeManager配置:
Parameter Value Notes
yarn.nodemanager.resource.memory-mb | Resource i.e. available physical memory, in MB, for givenNodeManager | Defines total available resources on the NodeManager to be made available to running containers |
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio | Maximum ratio by which virtual memory usage of tasks may exceed physical memory | The virtual memory usage of each task may exceed its physical memory limit by this ratio. The total amount of virtual memory used by tasks on the NodeManager may exceed its physical memory usage by this ratio. |
yarn.nodemanager.local-dirs | Comma-separated list of paths on the local filesystem where intermediate data is written. | Multiple paths help spread disk i/o. |
yarn.nodemanager.log-dirs | Comma-separated list of paths on the local filesystem where logs are written. | Multiple paths help spread disk i/o. |
yarn.nodemanager.log.retain-seconds | 10800 | Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager Only applicable if log-aggregation is disabled. |
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir | /logs | HDFS directory where the application logs are moved on application completion. Need to set appropriate permissions. Only applicable if log-aggregation is enabled. |
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix | logs | Suffix appended to the remote log dir. Logs will be aggregated to ${yarn.nodemanager.remote-app-log-dir}/${user}/${thisParam} Only applicable if log-aggregation is enabled. |
yarn.nodemanager.aux-services | mapreduce_shuffle | Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications. |
运行历史配置:
Parameter Value Notesyarn.log-aggregation.retain-seconds | -1 | How long to keep aggregation logs before deleting them. -1 disables. Be careful, set this too small and you will spam the name node. |
yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds | -1 | Time between checks for aggregated log retention. If set to 0 or a negative value then the value is computed as one-tenth of the aggregated log retention time. Be careful, set this too small and you will spam the name node. |
conf/mapred-site.xml
MapReduce应用配置:
Parameter Value Notesmapreduce.framework.name | yarn | Execution framework set to Hadoop YARN. |
mapreduce.map.memory.mb | 1536 | Larger resource limit for maps. |
mapreduce.map.java.opts | -Xmx1024M | Larger heap-size for child jvms of maps. |
mapreduce.reduce.memory.mb | 3072 | Larger resource limit for reduces. |
mapreduce.reduce.java.opts | -Xmx2560M | Larger heap-size for child jvms of reduces. |
mapreduce.task.io.sort.mb | 512 | Higher memory-limit while sorting data for efficiency. |
mapreduce.task.io.sort.factor | 100 | More streams merged at once while sorting files. |
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 50 | Higher number of parallel copies run by reduces to fetch outputs from very large number of maps. |
MapReduce 执行历史服务配置:
Parameter Value Notesmapreduce.jobhistory.address | MapReduce JobHistory Server host:port | Default port is 10020. |
mapreduce.jobhistory.webapp.address | MapReduce JobHistory Server Web UIhost:port | Default port is 19888. |
mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir | /mr-history/tmp | Directory where history files are written by MapReduce jobs. |
mapreduce.jobhistory.done-dir | /mr-history/done | Directory where history files are managed by the MR JobHistory Server. |
Hadoop机架感知
HDFS和YARN服务可机架感知的。
NameNode 和ResourceManager通过调用api来获取集群中每个从节点的机架信息。
api以dns名称(或ip)作为一个机架id。
这个模块也是可配置的,通过topology.node.switch.mapping.impl来配置,可以通过命令行参数topology.script.file.name来配置,如果topology.script.file.name没有配置那么默认其ip为机架id。

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.

MySQL bukan bahasa pengaturcaraan, tetapi bahasa pertanyaannya SQL mempunyai ciri -ciri bahasa pengaturcaraan: 1. SQL menyokong penghakiman bersyarat, gelung dan operasi berubah -ubah; 2. Melalui prosedur, pencetus dan fungsi yang disimpan, pengguna boleh melakukan operasi logik yang kompleks dalam pangkalan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular