【运维】hadoop 集群安装(三)hdfs、yarn集群配置、nodemanager健康管理讲解

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【运维】hadoop 集群安装(三)hdfs、yarn集群配置、nodemanager健康管理讲解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

上篇简单说明了多节点的hadoop节点怎么安装,但是没有细致的分析hadoop相关配置,具体怎么根据环境进行配置,接下来我们对这些配置进行讲解

一. 配置说明

1. hadoop各进程环境配置

Daemon Environment Variable
NameNode HDFS_NAMENODE_OPTS
DataNode HDFS_DATANODE_OPTS
Secondary NameNode HDFS_SECONDARYNAMENODE_OPTS
ResourceManager YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS
NodeManager YARN_NODEMANAGER_OPTS
WebAppProxy YARN_PROXYSERVER_OPTS
Job History Server MAPRED_HISTORYSERVER_OPTS

举个例子:

配置Namenode使用parallelGC和4GB的Java堆,应该在hadoop-env.sh中添加以下语句:

export HDFS_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC -Xmx4g"

 
其他有用的配置

  • HADOOP_PID_DIR : 各进程pid存储目录
  • HADOOP_LOG_DIR :各进程日志目录。日志文件会自动创建
  • HADOOP_HEAPSIZE_MAX:hadoop使用的最大java堆内存。默认的,hadoop让JVM决定使用多少。这个值可以被每个进程所设置的值所覆盖。例如,设置HADOOP_HEAPSIZE_MAX=1g和hadoop_namende_opts ="-Xmx5g"将为NameNode配置5GB的堆。

注意:

In most cases, you should specify the HADOOP_PID_DIR and HADOOP_LOG_DIR directories such that they can only be written to by the users that are going to run the hadoop daemons. Otherwise there is the potential for a symlink attack.

对于大多数情况,你需要设置HADOOP_PID_DIR和HADOOP_LOG_DIR,因为他们只允许启动用户去操作,这就避免了潜在的symlink attack。

 
ing
在系统级的shell环境中配置HADOOP_HOME也是传统的做法。例如,/etc/profile.d中的一个简单脚本:

  HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
  export HADOOP_HOME

 

2. hadoop各进程配置

2.1. etc/hadoop/core-site.xml

参数 备注
fs.defaultFS NameNode URI:hdfs://host:port/ 用于指定Hadoop客户端应用程序连接和操作HDFS时使用的默认文件系统的URI或URL
io.file.buffer.size 131072 读写 SequenceFiles 缓存大小

 

fs.defaultFS
例如,如果将fs.defaultFS配置为hdfs://namenode:9000,则Hadoop客户端应用程序将默认连接到名为namenode的HDFS名称节点,并使用9000端口进行通信。
它简化了应用程序代码、支持多集群环境和方便切换文件系统等功能。

 

2.2. etc/hadoop/hdfs-site.xml

2.2.1. NameNode
参数 备注
dfs.namenode.name.dir xxx/namenode,xxx/namenode 用于保存Namenode的namespace和事务日志的路径
dfs.blocksize 134217728 对于大型文件系统,使用256MB作为一个块的大小. 这里是128MB。
dfs.namenode.handler.count 4096 更多的NameNode服务器线程来处理来自大量 DataNode 的 RPC请求。
dfs.hosts.exclude xxx/decommission 不允许加入的datanode,动态删除datanode节点时使用
dfs.webhdfs.enabled true 用于启用或禁用WebHDFS服务。

 

2.2.2. datanode
参数 备注
dfs.datanode.data.dir xxx/data,xxx/data 用于保存用户上传的数据目录
dfs.datanode.data.dir.perm 750 定义了dfs.datanode.data.dir 数据目录的权限
dfs.block.local-path-access.user user1、user2 哪些用户可以直接访问数据节点的本地块文件路径。Hadoop可以允许附近数据节点的本地块文件通过本地文件系统直接进行读取,而无需通过网络传输。这可以提高数据访问的性能。则默认情况下,所有用户都可以直接访问数据节点的本地块文件路径。

 

2.3. etc/hadoop/yarn-site.xml

2.3.1. ResourceManager and NodeManager
参数 备注
yarn.acl.enable true / false true,则启用访问控制列表(ACL)功能,意味着访问控制将应用于YARN操作。false,则禁用ACL功能,允许所有用户执行YARN操作。
yarn.admin.acl Admin ACL 未设置yarn.admin.acl,则默认情况下没有用户或用户组被授予管理员权限。配置为一个或多个用户名或用户组,那么这些用户或用户组将被授予管理员权限。
yarn.log-aggregation-enable true/false 启用或禁用日志聚合功能。true:将应用程序的日志从各个节点收集到中央位置。
启用日志聚合功能可以方便地管理和检索应用程序的日志,特别是在集群规模较大、应用程序数量众多或需要定位故障时。聚合的日志可以存储在HDFS中,供后续的日志分析、监控或审计使用。

 

2.3.2. ResourceManager
参数 备注
yarn.resourcemanager.address 默认值:0.0.0.0:8032 ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等。
yarn.resourcemanager.scheduler.address 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8030 ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址。ApplicationMaster通过该地址向RM申请资源、释放资源等。
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8031 ResourceManager 对NodeManager暴露的地址.。NodeManager通过该地址向RM汇报心跳,领取任务等。
yarn.resourcemanager.admin.address 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8033 ResourceManager 对管理员暴露的访问地址。管理员通过该地址向RM发送管理命令等。
yarn.resourcemanager.webapp.address 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8088 ResourceManager对外web ui地址。用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息。
yarn.resourcemanager.scheduler.class org.apache.hadoop.yarn.server.
resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
默认值:1024/8192 单个可申请的最小/最大内存资源量。比如设置为1024和3072,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1024MB内存,最多可申请3072MB内存。
yarn.resourcemanager.nodes.include-path
yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path
默认值:“” NodeManager黑白名单。如果发现若干个NodeManager存在问题,比如故障率很高,任务运行失败率高,则可以将之加入黑名单中。
yarn.resourcemanager.hostname hostname 可以设置所有resourcemanager*address相关配置,这些配置使用默认端口
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
8/1 启动container最大和最小的核心数

 

2.3.3. NodeManager
参数 备注
yarn.nodemanager.resource.memory-mb nodemanager进程内存,通过free -h 查看机器具体内存设定 NodeManager总的可用物理内存。注意,该参数是不可修改的,一旦设置,整个运行过程中不可动态修改。
另外,该参数的默认值是8192MB,即使你的机器内存不够8192MB,YARN也会按照这些内存来使用
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 2.1 任务每使用1MB物理内存,最多可使用虚拟内存量,默认是2.1。
yarn.nodemanager.local-dirs 默认值:${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir 中间结果存放位置。注意,这个参数通常会配置多个目录,用来分摊磁盘IO负载。
yarn.nodemanager.log-dirs /logs 日志目录。多个目录也可以分摊IO负载
yarn.nodemanager.log.retain-seconds 10800(3小时) NodeManager上日志最多存放时间(不启用日志聚集功能时有效)
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir /log 当任务完成时会将日志存在hdfs上。需要设置权限,且只有当日志聚合开启时可用
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix 日志目录的后缀
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle,spark_shuffle NodeManager上运行的附属服务。比如配置成mapreduce_shuffle,才可运行MapReduce程序
yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class org.apache.spark.
network.yarn.YarnShuffleService
spark shuffle类,需指定才能运行spark任务
yarn.nodemanager.env-whitelist 默认值:JAVA_HOME,
HADOOP_COMMON_HOME,
HADOOP_HDFS_HOME,
HADOOP_CONF_DIR,
HADOOP_YARN_HOME
用于指定允许传递给应用程序容器的环境变量白名单。
白名单中列出的环境变量将会被允许传递给应用程序容器,而不在白名单中的环境变量将被过滤掉。
配置后,需要在YARN集群中重新启动NodeManager,以使配置更改生效。
2.3.4. History Server
参数 备注
yarn.log-aggregation.retain-seconds 2592000(30天) 日志聚合后保留的时间长度,以秒为单位
yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds 3600(1小时) 检查聚合日志保留时间间隔的时间间隔

2.4. etc/hadoop/mapred-site.xml

2.4.1. MapReduce Applications
参数 备注
mapreduce.framework.name 默认值:yarn 使用的MapReduce框架的名称或标识。
- 默认情况下,值设置为yarn,表示使用YARN作为MapReduce的框架。
当将其设置为yarn时,MapReduce任务将由YARN ResourceManager进行管理,并在YARN集群中的NodeManager上执行。
- 当将其设置为local时,MapReduce任务将在单个本地节点上以本地模式运行,不涉及集群资源管理。
- 当将其设置为classic时,MapReduce任务将在Hadoop 1.x中使用旧的经典模式。
mapreduce.map.memory.mb 默认:1GB 指定每个Map任务可用的内存量。
内存设置旨在控制每个Map任务可以使用的物理内存量,包括执行过程中的数据缓存、堆空间等。
mapreduce.map.java.opts -Xmx2048m 指定每个Map任务的Java虚拟机(JVM)选项
mapreduce.task.io.sort.mb 512 Map任务的中间排序阶段使用的内存量。
在Map任务的中间排序阶段,数据将被排序并写入磁盘以供Reduce任务使用。默认情况下,每个Map任务被分配100MB的内存用于中间数据的排序。内存设置旨在控制排序操作期间数据可以保留的内存量。较大的值可以提高排序性能,但可能占用更多的内存资源。
mapreduce.task.io.sort.factor 100 指定在Map任务的排序阶段执行归并操作时同时合并的文件数
在Map任务的排序阶段,中间数据会被分为多个数据块,每个数据块会被写入磁盘的临时文件。而在归并操作中,这些临时文件会被合并以生成最终的排序结果。
较高的值可以加快排序操作的速度,但会使用更多的内存资源。
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 50 指定Reduce任务的shuffle阶段并行拷贝(并行复制)数据的数量。
在Map阶段结束后,Map任务会将中间结果数据拷贝到Reduce任务进行进一步处理。在这个过程中,Reduce任务从各个Map任务并行复制数据以提高整体性能。
增加并行拷贝的数量可以加快数据传输速度,提高整体性能,但会占用更多的网络带宽和系统资源。
2.4.2. MapReduce JobHistory Server
参数 备注
mapreduce.jobhistory.address {historynode}:10020 historynode server 地址
mapreduce.jobhistory.webapp.address {historynode}:19888 Historynode server web UI
mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir /mr-history/tmp 这个配置属性主要用于管理作业历史事件记录的中间完成文件的存储位置。此值不会直接影响作业执行或性能。
mapreduce.jobhistory.done-dir /mr-history/done 值不会直接影响作业执行或性能。这个配置属性主要用于管理作业历史事件记录文件的存储位置。

 

3. Monitoring Health of NodeManagers

Hadoop provides a mechanism by which administrators can configure the NodeManager to run an administrator supplied script periodically to determine if a node is healthy or not.

管理员可以提供一个脚本,周期性的检查nodemanager是否健康。
 

基本逻辑:

Administrators can determine if the node is in a healthy state by performing any checks of their choice in the script. If the script detects the node to be in an unhealthy state, it must print a line to standard output beginning with the string ERROR. The NodeManager spawns the script periodically and checks its output. If the script’s output contains the string ERROR, as described above, the node’s status is reported as unhealthy and the node is black-listed by the ResourceManager. No further tasks will be assigned to this node. However, the NodeManager continues to run the script, so that if the node becomes healthy again, it will be removed from the blacklisted nodes on the ResourceManager automatically. The node’s health along with the output of the script, if it is unhealthy, is available to the administrator in the ResourceManager web interface. The time since the node was healthy is also displayed on the web interface.

管理员通过脚本可以决定节点是否处于健康状态。如果脚本检测到node处于不健康状态时,它需要打印出ERROR为首的日志。
nodemanager周期性的产生脚本,并检查其输出。如果脚本输出ERROR,则node状态为不健康状态,resourcemanager将其加入黑名单,之后将不会有任务分配到这个节点。但nodemanager会继续运行此脚本,以便当其再次健康时,resourcemanager会将其移出黑名单。
管理员可以在yarn的web观察到node的健康状态。

 

参数 备注
yarn.nodemanager.health-checker.script.path /path/to/health-check-script.sh 脚本路径
yarn.nodemanager.health-checker.script.opts -option1 value1 -option2 value2 脚本接收的参数
yarn.nodemanager.health-checker.interval-ms ms 多长时间执行一次脚本
yarn.nodemanager.health-checker.script.timeout-ms ms 脚本执行超时时间

 

The health checker script is not supposed to give ERROR if only some of the local disks become bad. NodeManager has the ability to periodically check the health of the local disks (specifically checks nodemanager-local-dirs and nodemanager-log-dirs) and after reaching the threshold of number of bad directories based on the value set for the config property yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks, the whole node is marked unhealthy and this info is sent to resource manager also. The boot disk is either raided or a failure in the boot disk is identified by the health checker script.

当本地磁盘损坏时,不支持health checker输出ERROR,即不能判定为node坏掉,nodemanager有能力周期性的检查本地磁盘的好坏,具体的,是nodemanager-local-dirs、nodemanager-log-dirs这两个目录。当到达yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks 的上限时,整个node将被标记为不健康状态,并将信息发送给resourcemanager。

当磁盘被突袭或者启动失败时,health checker script将会识别。

 
 

二. 配置示例

1. core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenodeip:9000</value>
    </property>

    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
    </property>


</configuration>

 

2. hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- ===========namenode===========   -->

    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/opt/data/hdfs/namenode,/opt/data02/hdfs/namenode</value>
        <description>If this is a comma-delimited list of directories then the name table is replicated in all of the
            directories, for redundancy.
            Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently.
            用于保存Namenode的namespace和事务日志的路径
        </description>

    </property>

    <property>
        <name>dfs.blocksize</name>
        <value>134217728</value>
        <description>HDFS blocksize of 256MB for large file-systems.
            对于大型文件系统,使用256MB作为一个块的大小. 这里是128MB。
        </description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.handler.count</name>
        <value>4096</value>
        <description>
            More NameNode server threads to handle RPCs from large number of DataNodes.
            更多 NameNode 服务器线程来处理来自大量 DataNode 的 RPC请求。
        </description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.hosts.exclude</name>
        <value>/home/${user.name}/software/hadoop/etc/hadoop/decommission</value>
        <description>If necessary, use these files to control the list of allowable datanodes.
            不允许加入的datanode
        </description>
    </property>

    <!-- ===========namenode===========   -->


    <!-- ===========datanode===========   -->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/opt/data/hdfs/data,/opt/data02/hdfs/data</value>
        <description>If necessary, use these files to control the list of allowable datanodes.
            不允许加入的datanode
        </description>
    </property>


    <!-- ===========datanode===========   -->


    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>
        <value>750</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.block.local-path-access.user</name>
        <value>taiyi,hbase</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

 

3. yarn-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>


<configuration>

    <!-- ResourceManager and NodeManager    -->
    <property>
        <name>yarn.acl.enable</name>
        <value>false</value>
        <description>
            Enable ACLs? Defaults to false.
        </description>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.admin.acl</name>
        <value>yarn</value>
        <description>
            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.
            设置集群的acl权限 ing
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
        <description>
            Configuration to enable or disable log aggregation
            日志聚合
        </description>
    </property>


    <!-- ResourceManager and NodeManager    -->


    <!--  Configurations for ResourceManager:   -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>resourcemanagerIp:8832</value>
        <description>
            ResourceManager host:port for clients to submit jobs.
            host:port If set, overrides the hostname set in yarn.resourcemanager.hostname.
            用于客户端提交任务
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>resourcemanagerIp:8830</value>
        <description>
            ResourceManager host:port for ApplicationMasters to talk to Scheduler to obtain resources.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>resourcemanagerIp:8831</value>
        <description>
            ResourceManager host:port for NodeManagers.
            host:port If set, overrides the hostname set in yarn.resourcemanager.hostname.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>resourcemanagerIp:8833</value>
        <description>
            ResourceManager host:port for administrative commands.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>resourcemanagerIp:8888</value>
        <description>
            ResourceManager web-ui host:port.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>resourcemanagerHostname</value>
        <description>
            ResourceManager host.
            host Single hostname that can be set in place of setting all yarn.
            resourcemanager*address resources.
            Results in default ports for ResourceManager components.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
        <description>
            ResourceManager Scheduler class.
            CapacityScheduler (recommended), FairScheduler (also recommended), or FifoScheduler.
            Use a fully qualified class name, e.g.,
            org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>2048</value>
        <description>
            Minimum limit of memory to allocate to each container request at the Resource Manager.
            In MBs
            每个container最小启动资源
        </description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>8192</value>
        <description>
            Maximum limit of memory to allocate to each container request at the Resource Manager.
        </description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
        <value>8</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
        <value>1</value>
    </property>


    <!--  Configurations for ResourceManager:   -->


    <!--  Configurations for NodeManager:  -->

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>61440</value>
        <description>
            Resource i.e. available physical memory, in MB, for given NodeManager
            Defines total available resources on the NodeManager to be made available to running containers
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
        <value>4</value>
        <description>
            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.
            任务的虚拟内存使用可能超过物理内存的最大比例
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
        <value>/data/yarn/nm-local-dir,/data02/yarn/nm-local-dir</value>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
        <value>/home/taiyi/hadoop/yarn/userlogs</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
        <value>10800</value>
        <description>
            Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager
            Only applicable if log-aggregation is disabled.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
        <value>/home/taiyi/hadoop/yarn/containerlogs</value>
        <description>
            HDFS directory where the application logs are moved on application completion.
            Need to set appropriate permissions. Only applicable if log-aggregation is enabled.
        </description>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix</name>
        <value>logs</value>
        <description>
            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.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle,spark_shuffle</value>
        <description>
            Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications.
        </description>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class</name>
        <value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService</value>
    </property>


    <!--  Configurations for NodeManager:  -->


    <!--Configurations for History Server (Needs to be moved elsewhere): -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>2592000</value>
        <description>
            How long to keep aggregation logs before deleting them. -1 disables.
            Be careful, set this too small and you will spam the name node.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds</name>
        <value>3600</value>
        <description>
            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.
        </description>
    </property>


</configuration>

 

4. mapred-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>

    <!-- Configurations for MapReduce Applications:   -->

    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        <description>
            Execution framework set to Hadoop YARN.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
        <value>2048</value>
        <description>
            Larger resource limit for maps.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>mapreduce.map.java.opts</name>
        <value>-Xmx2048m</value>
        <description>
            Larger heap-size for child jvms of maps.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
        <value>512</value>
        <description>
            Higher memory-limit while sorting data for efficiency.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
        <value>100</value>
        <description>More streams merged at once while sorting files.
        </description>
    </property>


    <property>
        <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
        <value>50</value>
        <description>Higher number of parallel copies run
            by reduces to fetch outputs from very large number of maps.
        </description>
    </property>

    <!-- Configurations for MapReduce Applications:   -->

    <!--Configurations for MapReduce JobHistory Server:-->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>joghistorynodeIp:10020</value>
    </property>


    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>joghistorynodeIp:19888</value>
    </property>


<!--    <property>-->
<!--        <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>-->
<!--        <value>/home/taiyi/yarn/mrhistory/tmp</value>-->
<!--        <description>-->
<!--            Directory where history files are written by MapReduce jobs-->
<!--        </description>-->
<!--    </property>-->


<!--    <property>-->
<!--        <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>-->
<!--        <value>/home/taiyi/yarn/mrhistory/done</value>-->
<!--        <description>-->
<!--            Directory where history files are managed by the MR JobHistory Server.-->
<!--        </description>-->
<!--    </property>-->

    <!--Configurations for MapReduce JobHistory Server:-->


        <!--  用于执行任务时寻找hadoop环境变量  -->
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
</configuration>

参考:
https://hadoop.apache.org/docs/r3.0.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html#Monitoring_Health_of_NodeManagers
https://www.jianshu.com/p/01b51bd1c77a

https://blog.csdn.net/oaimm/article/details/25298691文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-692602.html

到了这里,关于【运维】hadoop 集群安装(三)hdfs、yarn集群配置、nodemanager健康管理讲解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 头歌Hadoop 开发环境搭建及HDFS初体验(第2关:配置开发环境 - Hadoop安装与伪分布式集群搭建)

    注: 1 头歌《Hadoop 开发环境搭建及HDFS初体验》三关在一个实验环境下,需要三关从前往后按顺序评测,跳关或者实验环境结束后重新打开 不能单独评测通过 2 复制粘贴请用右键粘贴,CTRL+C/V不管用哦~ 第1关:配置开发环境 - JavaJDK的配置: 解压: 配置环境变量: 细节: vi

    2024年02月08日
    浏览(118)
  • 【hadoop运维】running beyond physical memory limits:正确配置yarn中的mapreduce内存

    在hadoop3.0.3集群上执行hive3.1.2的任务,任务提交时报如下错误: Application application_1409135750325_48141 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1409135750325_48141_000002 exited with exitCode: 143 due to: Container [pid=4733,containerID=container_1409135750325_48141_02_000001] is running beyond physical memory limits. Curren

    2024年02月09日
    浏览(31)
  • Hadoop YARN HA 集群安装部署详细图文教程

    目录 一、YARN 集群角色、部署规划 1.1 集群角色--概述 1.2 集群角色--ResourceManager(RM)  1.3 集群角色--NodeManager(NM)  1.4 HA 集群部署规划 二、YARN RM 重启机制 2.1 概述  2.2 演示  2.2.1 不开启 RM 重启机制现象  2.3 两种实现方案与区别  2.3.1 Non-work-preserving RM restart 2.3.2 

    2024年02月04日
    浏览(39)
  • 部署HDFS集群(完全分布式模式、hadoop用户控制集群、hadoop-3.3.4+安装包)

    目录 前置 一、上传解压 (一 )上传 (二)解压 二、修改配置文件 (一)配置workers文件 (二)配置hadoop-env.sh文件 (三)配置core-site.xml文件 (四)配置hdfs-site.xml文件 三、分发到hp2、hp3, 并设置环境变量 (一)准备数据目录    (二)配置环境变量 四、创建数据目录,并

    2024年04月14日
    浏览(47)
  • 大数据技术之Hadoop:HDFS集群安装篇(三)

    目录 分布式文件系统HDFS安装篇 一、为什么海量数据需要分布式存储 二、 分布式的基础架构分析 三、 HDFS的基础架构 四 HDFS集群环境部署 4.1 下载安装包 4.2 集群规划 4.3 上传解压 4.4 配置HDFS集群 4.5 准备数据目录 4.6 分发hadoop到其他服务器 4.7 配置环境变量 4.8 为普通用户授

    2024年02月14日
    浏览(39)
  • hadoop集群中增加新节点服务器(DataNode + NodeManager)方案及验证

    现根据业务需要,需要在原有的3台完全分布式的集群(hadoop1、hadoop2、hadoop3仨节点)增设一台新的服务器节点(hadoop4),以下是在原有的完全分布式hadoop集群中增设新节点( DataNode + NodeManager )的部署步骤。 基础服务配置 hadoop4上依次执行以下步骤: 1)用户:重置root用户密

    2024年01月19日
    浏览(34)
  • 启动Hadoop集群,出现Cannot set priority of nodemanager(resourcemanager) process xxx问题

    (不感兴趣可以跳过背景介绍) 配置 在安装hive的过程中,初始化数据库成功后(mysql),输入 命令: ./bin/hive 启动hive时出错(忘记截图了)。后发现原因是hive3.x仅支持JDK 1.8,并不支持openJDK 11,尽管hadoop3.3.x是支持JDK 1.8和openJDK 11的。当降低JDK版本后启动集群,便出现启动

    2024年02月01日
    浏览(37)
  • Hadoop生态 | HDFS | Yarn | Hive | Hbase

    ⭐ 简单说两句 ⭐ 作者: 后端小知识 , CSDN后端领域新星创作者|阿里云专家博主 CSDN 个人主页 :后端小知识 🔎 GZH : 后端小知识 🎉 欢迎关注 🔎 点赞 👍 收藏 ⭐️ 留言 📝 进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段,更多的是面向OLAP场景,即数据仓库、BI应用等。 大数据技

    2024年04月08日
    浏览(43)
  • Middleware ❀ Hadoop功能与使用详解(HDFS+YARN)

    Hadoop是一个开源的分布式计算和存储框架,由Apache基金会开发和维护。Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。 Hadoop使用

    2024年02月07日
    浏览(31)
  • 单机搭建hadoop环境(包括hdfs、yarn、hive)

    单机可以搭建伪分布式hadoop环境,用来测试和开发使用,hadoop包括: hdfs服务器, yarn服务器,yarn的前提是hdfs服务器, 在前面两个的基础上,课可以搭建hive服务器,不过hive不属于hadoop的必须部分。 过程不要想的太复杂,其实挺简单,这里用最糙最快最直接的方法,在我的单

    2024年02月20日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包