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。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。

全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。


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