hadoop集群配置（hadoop集群配置环境变量）

Hadoop 集群配置

简介

Hadoop 是一个分布式计算框架，可用于处理和存储海量数据集。为了优化 Hadoop 集群的性能，需要正确配置各个组件。本指南将介绍 Hadoop 集群配置的各个方面，包括 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager。

NameNode 配置

dfs.name.dir：

指定存储名称空间元数据的目录。

dfs.replication：

设置数据块的副本数。

dfs.namenode.handler.count：

配置处理客户端请求的 RPC 处理程序的数量。

DataNode 配置

dfs.data.dir：

指定存储数据块的目录。

dfs.datanode.handler.count：

配置处理客户端请求的 RPC 处理程序的数量。

dfs.datanode.max.xcievers：

设置每个 DataNode 可打开的网络连接数。

ResourceManager 配置

yarn.resourcemanager.hostname：

指定 ResourceManager 的主机名。

yarn.resourcemanager.scheduler.address：

指定调度程序的地址。

yarn.resourcemanager.resource-tracker.address：

指定资源跟踪器的地址。

NodeManager 配置

yarn.nodemanager.resource.memory-mb：

设置每个节点的可用内存量。

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：

设置每个节点的可用 CPU 核数。

yarn.nodemanager.local-dirs：

指定本地存储临时文件的目录。

其他配置

hadoop.tmp.dir：

为临时文件指定目录。

yarn.log-aggregation-enable：

启用或禁用日志聚合。

mapred.jobtracker.restart.recover：

配置在 JobTracker 重新启动时恢复作业。

最佳实践

使用单独的机器作为 NameNode 和 ResourceManager。

根据数据大小和访问模式调整副本数。

根据负载调整 RPC 处理程序的数量。

优化网络连接以提高数据传输速度。

定期监控集群并根据需要进行调整。