Hadoop集群的四個配置文件的常用屬性解析
在core-default.xml文件中，有一個關(guān)鍵屬性是hadoop.tmp.dir，其默認(rèn)值為/tmp/hadoop-${user.name}。這代表了Hadoop存儲臨時文件的位置，包括與HDFS和MapReduce相關(guān)的文件。在安全和分布式環(huán)境中，此路徑可能不安全，因此通常在/etc/hadoop/core-site.xml中重新設(shè)置以確保數(shù)據(jù)安全。
fs.defaultFS屬性定義了HDFS文件系統(tǒng)的主機(jī)和端口號，這是在偽分布式或完全分布式環(huán)境中配置的關(guān)鍵。主機(jī)可以是IP地址或主機(jī)名，端口號可以自定義，但默認(rèn)值在Hadoop 1.x版本為9000，而在Hadoop 2.x版本為8020。例如，配置可能如下：`fs.defaultFS=hdfs://hostname:8020`。
io.file.buffer.size屬性指定了集群在讀寫操作時使用的緩沖區(qū)大小，通常默認(rèn)為4KB。
在hdfs-default.xml文件中，dfs.namenode.name.dir屬性定義了DFS名稱節(jié)點(diǎn)應(yīng)存儲名稱表（fsimage）的位置。dfs.datanode.data.dir屬性則定義了DFS數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)存儲塊的位置，以實現(xiàn)冗余。dfs.replication屬性定義了數(shù)據(jù)庫副本的數(shù)量，通常默認(rèn)為3。dfs.blocksize屬性定義了文件系統(tǒng)中的塊大小，單位為字節(jié)。dfs.namenode.http-address和dfs.webhdfs.enabled屬性則與HDFS的HTTP接口相關(guān)，用于設(shè)置名稱節(jié)點(diǎn)的Web UI地址和是否啟用WebHDFS。
mapred-default.xml文件中，mapreduce.framework.name屬性指定執(zhí)行MapReduce作業(yè)的運(yùn)行時框架，如local、classic或yarn。mapreduce.jobhistory.address和mapreduce.jobhistory.webapp.address屬性則與JobHistory服務(wù)相關(guān)，用于配置查看已運(yùn)行作業(yè)的服務(wù)器地址。
yarn-default.xml文件則用于配置YARN，文件中屬性包括yarn.nodemanager.aux-services用于指定在執(zhí)行MapReduce作業(yè)時使用的混洗技術(shù)，yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class指定混洗技術(shù)對應(yīng)的類，以及yarn.resourcemanager.*屬性用于配置ResourceManager服務(wù)，如主機(jī)名、地址等。
Hadoop集群的這些配置文件和屬性的調(diào)整，可根據(jù)具體需求和環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化，以確保高效和安全的數(shù)據(jù)處理。通過理解這些配置文件和屬性，用戶可以更靈活地定制和管理Hadoop集群，滿足不同的大數(shù)據(jù)處理需求。
hadoop1.0.4 core-site.xml 配置文件配置 namenode的地址及端口為 local...
你說的9000應(yīng)該指的是fs.default.name或fs.defaultFS（新版本）這一配置屬性吧，這個屬性是描述集群中NameNode結(jié)點(diǎn)的URI(包括協(xié)議、主機(jī)名稱、端口號)50070其實是在hdfs-site.xml里面的配置參數(shù)dfs.namenode.http-address，默認(rèn)配置為dfs.namenode.http-address，這是HDFS web界面的監(jiān)聽端口 ...
hadoop的參數(shù)格式
4. **其他高級參數(shù)**：Hadoop還支持許多其他高級參數(shù)，用于優(yōu)化作業(yè)的執(zhí)行性能，如調(diào)整排序緩沖區(qū)大小、設(shè)置并行傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)量等。這些參數(shù)通常需要根據(jù)具體的作業(yè)需求和集群配置進(jìn)行調(diào)整。總的來說，Hadoop的參數(shù)格式靈活且強(qiáng)大，能夠支持廣泛的配置選項，以滿足不同場景下的作業(yè)執(zhí)行需求。在實際使用中，...
hadoop集群中文件儲存在哪里
Hadoop集群中的文件儲存在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中。Hadoop是一個用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的開源框架，而HDFS則是Hadoop的核心組件之一，負(fù)責(zé)在集群中存儲數(shù)據(jù)。HDFS被設(shè)計為能夠跨越多個節(jié)點(diǎn)存儲大量數(shù)據(jù)，并提供高吞吐量訪問這些數(shù)據(jù)的能力。在HDFS中，文件被分割成多個塊（block），每個塊會被復(fù)制到集群...
大數(shù)據(jù)面試題匯總之Hadoop(HDFS部分)
HDFS文件塊大小默認(rèn)為128M，根據(jù)尋址時間和磁盤傳輸速率的平衡確定。增大塊大小會增加磁盤傳輸速率的依賴，減小塊大小會增加NameNode內(nèi)存的使用。128M的塊大小在大多數(shù)情況下提供了良好的平衡。HDFS高可用（HA）通過配置兩個獨(dú)立的NameNode實現(xiàn)，一個作為活動節(jié)點(diǎn)，一個作為備份節(jié)點(diǎn)。備份節(jié)點(diǎn)實時同步活動節(jié)點(diǎn)...
為什么hadoop集群一直處于安全模式狀態(tài)
hdfs的安全模式是受配置文件hdfs-site.xml的以下屬性影響：<property> <name>dfs.namenode.safemode.threshold-pct<\/name> <value>0.99<\/value> <\/property>這是一個百分比，表示當(dāng)NameNode獲取到了整個文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)塊的99％，則自動退出安全模式。這個百分比是可以自己設(shè)定的，如果這個值小于...
hdfs參數(shù)配置詳解
剛配置完 Hadoop 1.0.4發(fā)現(xiàn)對配置文件還是不太了解,就baidu了下,跟大家分享下 。常用的端口配置 1 HDFS端口 | 參數(shù) | 描述 | 默認(rèn) | 配置文件 | 例子值 | | fs.default.name namenode | namenode RPC交互端口 | 8020 | core-site.xml | hdfs:\/\/master:8020\/ | | dfs.http.address | NameNode ...
hadoop集群的角色有哪些
由于存放元數(shù)據(jù)，如果NameNode發(fā)生故障，整個HDFS可能會癱瘓。因此，對于大型集群，通常會使用高可用性配置，其中有一個活動的NameNode和一個備用的NameNode。2. DataNode：DataNode是HDFS集群中的工作節(jié)點(diǎn)，它們實際存儲數(shù)據(jù)。當(dāng)你把一個文件放入HDFS時，文件會被分成多個塊，這些塊會被存儲在一個或多個...
用java遍歷hadoop分布式文件系統(tǒng)中某個目錄下的全部文件,我的hadoop是...
name","hdfs:localhost:9000")；2）在代碼的classpath下創(chuàng)建一個文件，在文件中設(shè)置fs.default.name屬性值，再使用conf.addResource("文件路徑")將該文件添加到Configuration中；3）直接將集群的core-site.xml添加到classpath下即可，無需手動添加到Configuration，在new Configuration時會自動加載該文件 ...
配置hadoop集群是怎么配置的
因此運(yùn)營團(tuán)隊在選擇機(jī)器配置時要針對不同的工作節(jié)點(diǎn)選擇合適硬件類型。一個基本的Hadoop集群中的節(jié)點(diǎn)主要有：Namenode負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)集群中的數(shù)據(jù)存儲，DataNode存儲被拆分的數(shù)據(jù)塊，Jobtracker協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)計算任務(wù)，最后的節(jié)點(diǎn)類型是Secondarynamenode，幫助NameNode收集文件系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)信息。在集群中，大部分的機(jī)器設(shè)備是...
什么是hadoop
Hadoop是一個開源的云計算基礎(chǔ)架構(gòu)框架，主要用于分布式存儲和分布式計算。它允許開發(fā)者利用集群的威力進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。Hadoop的核心組件包括HDFS和MapReduce。以下是關(guān)于Hadoop的詳細(xì)解釋：1. HDFS：分布式文件系統(tǒng)，是Hadoop的存儲組件。它提供了一個高度可靠、可擴(kuò)展的文件存儲機(jī)制，能夠存儲大量的...
相關(guān)評說：
旌陽區(qū)凸輪： ______ 1、安裝JDK1.6或更高版本 官網(wǎng)下載JDK,安裝時注意,最好不要安裝到帶有空格的路徑名下,例如:Programe Files,否則在配置Hadoop的配置文件時會找不到JDK(按相關(guān)說法,配置文件中的路徑加引號即可解決,但我沒測試成功).2、...
旌陽區(qū)凸輪： ______ 你可以輸入JPS查看一下進(jìn)程 一般你的master上是namenode secondarynamenode 和jobtracker三個進(jìn)程 你的slaves上 有各自的datanode 和tasktracker兩個進(jìn)程 你看看是不是有各自進(jìn)程都啟動起來了 啟動起來了就是分布式 如果只有一臺機(jī)子有進(jìn)程 那你就重新把那些配置文件再設(shè)置一下
旌陽區(qū)凸輪： ______ 盡量在寫MapReduce程序處理日志時,需要解析JSON配置文件,簡化Java程序和處理邏輯.但是Hadoop本身似乎沒有內(nèi)置對JSON文件的解析功能,我們不得不求助于第三方JSON工具包.這里選擇json-simple實現(xiàn)我們的功能. 在Hadoop上...
旌陽區(qū)凸輪： ______ 不知道你所說的配置文件是什么確切含義,如果是運(yùn)行程序執(zhí)行所需要的一些文件,直接將這些配置文件打到運(yùn)行的jar包里就可以了,或者做成相應(yīng)的jar直接放到hadoop的lib里去
旌陽區(qū)凸輪： ______ 集群以外的機(jī)器如何訪問Hadoop集群,并像集群中提交作業(yè)和傳送數(shù)據(jù) (1)首先,在機(jī)器上安裝nutch或者h(yuǎn)adoop (2)配置兩個文件 hadoop-site.xml: fs.default.name hdfs://gc04vm12:9000 mapred.job.tracker gc04vm12:9001 (3)這樣便能執(zhí)行命...
旌陽區(qū)凸輪： ______ hadoop mapreduce 可以處理多個文件 NI Measurement Studio 2010~2013 的版本才支持 VS2010 我裝了個D版的 NI Measurement Studio 2013 但只支持C# 和 vb的 Measurement Studio 工程,沒有VC++的,據(jù)說只有買正版的軟件客服才會提供支持VC++的包.這個并沒有哪個比哪個好的問題,這三個面向的用戶群不同.根據(jù)NI官方的定義和解釋: LabVIEW是一個公認(rèn)的集成式開發(fā)環(huán)境,它以圖形化的方式連接測量和控制硬件、分析數(shù)據(jù)、 呈現(xiàn)結(jié)果并發(fā)布系統(tǒng).
旌陽區(qū)凸輪： ______ 1.修改host 和普通的datanode一樣.添加namenode的ip 2.修改namenode的配置文件conf/slaves 添加新增節(jié)點(diǎn)的ip或host 3.在新節(jié)點(diǎn)的機(jī)器上,啟動服務(wù) [root@slave-004 hadoop]# .
旌陽區(qū)凸輪： ______ 在Map階段處理數(shù)據(jù)時,由于內(nèi)存的限制,會把數(shù)據(jù)先寫到文件中,最終會根據(jù)數(shù)據(jù)的多少生成多個文件,每個文件中會按照Reduce的個數(shù)分區(qū),每個分區(qū)的數(shù)據(jù)都按照key值順序排放,Map結(jié)束后將多個文件合并為同一個文件,合并時會將多個文件相同分區(qū)的數(shù)據(jù)合并在一起并且多個分區(qū)的數(shù)據(jù)重新排序按照key順序排放.在Reduce階段則從多個Map中獲取屬于該Reduce的分區(qū)數(shù)據(jù),然后會根據(jù)數(shù)據(jù)的多少寫到文件和內(nèi)存中,每個Map的數(shù)據(jù)為一個文件或一段內(nèi)存,最后對內(nèi)存和文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并計算輸出最后的結(jié)果,合并的方式與Map合并方式一致.因此在Map和Reduce階段都存在把多個文件或多段內(nèi)存中的數(shù)據(jù)合并計算輸出一個文件.
旌陽區(qū)凸輪： ______ 在Map階段處理數(shù)據(jù)時,由于內(nèi)存的限制,會把數(shù)據(jù)先寫到文件中,最終會根據(jù)數(shù)據(jù)的多少生成多個文件,每個文件中會按照Reduce的個數(shù)分區(qū),每個分區(qū)的數(shù)據(jù)都按照key值順序排放,Map結(jié)束后將多個文件合并為同一個文件,合并時會將多個文件相同分區(qū)的數(shù)據(jù)合并在一起并且多個分區(qū)的數(shù)據(jù)重新排序按照key順序排放.在Reduce階段則從多個Map中獲取屬于該Reduce的分區(qū)數(shù)據(jù),然后會根據(jù)數(shù)據(jù)的多少寫到文件和內(nèi)存中,每個Map的數(shù)據(jù)為一個文件或一段內(nèi)存,最后對內(nèi)存和文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并計算輸出最后的結(jié)果,合并的方式與Map合并方式一致.因此在Map和Reduce階段都存在把多個文件或多段內(nèi)存中的數(shù)據(jù)合并計算輸出一個文件.
旌陽區(qū)凸輪： ______ 1.在hbase中創(chuàng)建一個表 例如:create 'test','info' 2.配置環(huán)境 在hadoop的安裝目錄下找到hadoop.env.sh配置文件,將一文件加入到此配置文件中 (export HBASE_HOME=/usr/hbase export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/hbase-0.94....
