Hadoop运行模式分为安全模式和非安全模式，在这里，我将讲述非安全模式下，主要配置文件的重要参数功能及作用，本文所使用的Hadoop版本为2.6.4。

etc/hadoop/core-site.xml

参数 属性值 解释
fs.defaultFS NameNode URI hdfs://host:port/
io.file.buffer.size 131072 SequenceFiles文件中.读写缓存size设定
范例：
 <configuration>

     <property>

         <name>fs.defaultFS</name>

         <value>hdfs://192.168.1.100:900</value>

         <description>192.168.1.100为服务器IP地址，其实也可以使用主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>io.file.buffer.size</name>

         <value>131072</value>

         <description>该属性值单位为KB，131072KB即为默认的64M</description>

     </property>

 </configuration>

etc/hadoop/hdfs-site.xml

  • 配置NameNode
参数 属性值 解释
dfs.namenode.name.dir 在本地文件系统所在的NameNode的存储空间和持续化处理日志 如果这是一个以逗号分隔的目录列表，然 后将名称表被复制的所有目录，以备不时 需。
dfs.namenode.hosts/
dfs.namenode.hosts.exclude		 Datanodes
permitted/excluded列表		 如有必要，可以使用这些文件来控制允许
数据节点的列表
dfs.blocksize 268435456 大型的文件系统HDFS块大小为256MB
dfs.namenode.handler.count 100 设置更多的namenode线程，处理从
datanode发出的大量RPC请求

范例：

 <configuration>

     <property>

         <name>dfs.replication</name>

         <value>1</value>

         <description>分片数量，伪分布式将其配置成1即可</description>

     </property>

     <property>

         <name>dfs.namenode.name.dir</name>

         <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/namenode</value>

         <description>命名空间和事务在本地文件系统永久存储的路径</description>

     </property>

     <property>

         <name>dfs.namenode.hosts</name>

         <value>datanode1, datanode2</value>

         <description>datanode1, datanode2分别对应DataNode所在服务器主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>dfs.blocksize</name>

         <value>268435456</value>

         <description>大文件系统HDFS块大小为256M，默认值为64M</description>

     </property>

     <property>

         <name>dfs.namenode.handler.count</name>

         <value>100</value>

         <description>更多的NameNode服务器线程处理来自DataNodes的RPCS</description>

     </property>

 </configuration>
  • 配置DataNode
参数 属性值 解释
dfs.datanode.data.dir 逗号分隔的一个DataNode上，它应该保存它的块的本地文件系统的路径列表 如果这是一个以逗号分隔的目录列表，那么数据将被存储在所有命名的目录，通常在不同的设备。
范例：
 <configuration>

     <property>

         <name>dfs.datanode.data.dir</name>

         <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/datanode</value>

         <description>DataNode在本地文件系统中存放块的路径</description>

     </property>

 </configuration>

etc/hadoop/yarn-site.xml

  • 配置ResourceManager 和 NodeManager:
参数 属性值 解释
yarn.resourcemanager.address 客户端对ResourceManager主机通过 host:port 提交作业 host:port
yarn.resourcemanager.scheduler.address ApplicationMasters 通过ResourceManager主机访问host:port跟踪调度程序获资源 host:port
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address NodeManagers通过ResourceManager主机访问host:port host:port
yarn.resourcemanager.admin.address 管理命令通过ResourceManager主机访问host:port host:port
yarn.resourcemanager.webapp.address ResourceManager web页面host:port. host:port
yarn.resourcemanager.scheduler.class ResourceManager 调度类（Scheduler class） CapacityScheduler（推荐），FairScheduler（也推荐），orFifoScheduler
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 每个容器内存最低限额分配到的资源管理器要求 以MB为单位
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 资源管理器分配给每个容器的内存最大限制 以MB为单位
yarn.resourcemanager.nodes.include-path/
yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path		 NodeManagers的permitted/excluded列表 如有必要，可使用这些文件来控制允许NodeManagers列表

范例：

 <configuration>

     <property>

         <name>yarn.resourcemanager.address</name>

         <value>192.168.1.100:8081</value>

         <description>IP地址192.168.1.100也可替换为主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

         <value>192.168.1.100:8082</value>

         <description>IP地址192.168.1.100也可替换为主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

         <value>192.168.1.100:8083</value>

         <description>IP地址192.168.1.100也可替换为主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

         <value>192.168.1.100:8084</value>

         <description>IP地址192.168.1.100也可替换为主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

         <value>192.168.1.100:8085</value>

         <description>IP地址192.168.1.100也可替换为主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

         <value>FairScheduler</value>

         <description>常用类：CapacityScheduler、FairScheduler、orFifoScheduler</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.scheduler.minimum</name>

         <value>100</value>

         <description>单位：MB</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.scheduler.maximum</name>

         <value>256</value>

         <description>单位：MB</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.resourcemanager.nodes.include-path</name>

         <value>nodeManager1, nodeManager2</value>

         <description>nodeManager1, nodeManager2分别对应服务器主机名</description>

     </property>

 </configuration>
  • 配置NodeManager
参数 属性值 解释
yarn.nodemanager.resource.memory-mb givenNodeManager即资源的可用物理内存，以MB为单位 定义在节点管理器总的可用资源，以提供给运行容器
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 最大比率为一些任务的虚拟内存使用量可能会超过物理内存率 每个任务的虚拟内存的使用可以通过这个比例超过了物理内存的限制。虚拟内存的使用上的节点管理器任务的总量可以通过这个比率超过其物理内存的使用
yarn.nodemanager.local-dirs 数据写入本地文件系统路径的列表用逗号分隔 多条存储路径可以提高磁盘的读写速度
yarn.nodemanager.log-dirs 本地文件系统日志路径的列表逗号分隔 多条存储路径可以提高磁盘的读写速度
yarn.nodemanager.log.retain-seconds 10800 如果日志聚合被禁用。默认的时间（以秒为单位）保留在节点管理器只适用日志文件
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir logs HDFS目录下的应用程序日志移动应用上完成。需要设置相应的权限。仅适用日志聚合功能
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix logs 后缀追加到远程日志目录。日志将被汇总到${yarn.nodemanager.remote­app­logdir}/${user}/${thisParam} 仅适用日志聚合功能。
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce-shuffle Shuffle service 需要加以设置的Map Reduce的应用程序服务

范例：

 <configuration>

     <property>

         <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

         <value>256</value>

         <description>单位为MB</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>

         <value>90</value>

         <description>百分比</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

         <value>/usr/local/hadoop/tmp/nodemanager</value>

         <description>列表用逗号分隔</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>

         <value>/usr/local/hadoop/tmp/nodemanager/logs</value>

         <description>列表用逗号分隔</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>

         <value>10800</value>

         <description>单位为S</description>

     </property>

     <property>

         <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

         <value>mapreduce-shuffle</value>

         <description>Shuffle service 需要加以设置的MapReduce的应用程序服务</description>

     </property>

 </configuration>

etc/hadoop/mapred-site.xml

  • 配置mapreduce
参数 属性值 解释
mapreduce.framework.name yarn 执行框架设置为 Hadoop YARN.
mapreduce.map.memory.mb 1536 对maps更大的资源限制的.
mapreduce.map.java.opts -Xmx2014M maps中对jvm child设置更大的堆大小
mapreduce.reduce.memory.mb 3072 设置 reduces对于较大的资源限制
mapreduce.reduce.java.opts -Xmx2560M reduces对 jvm child设置更大的堆大小
mapreduce.task.io.sort.mb 512 更高的内存限制，而对数据进行排序的效率
mapreduce.task.io.sort.factor 100 在文件排序中更多的流合并为一次
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 50 通过reduces从很多的map中读取较多的平行 副本

范例：

 <configuration>

     <property>

         <name> mapreduce.framework.name</name>

         <value>yarn</value>

         <description>执行框架设置为Hadoop YARN</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.map.memory.mb</name>

         <value>1536</value>

         <description>对maps更大的资源限制的</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.map.java.opts</name>

         <value>-Xmx2014M</value>

         <description>maps中对jvm child设置更大的堆大小</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

         <value>3072</value>

         <description>设置 reduces对于较大的资源限制</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>

         <value>-Xmx2560M</value>

         <description>reduces对 jvm child设置更大的堆大小</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.task.io.sort</name>

         <value>512</value>

         <description>更高的内存限制，而对数据进行排序的效率</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>

         <value>100</value>

         <description>在文件排序中更多的流合并为一次</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>

         <value>50</value>

         <description>通过reduces从很多的map中读取较多的平行副本</description>

     </property>

 </configuration>
  • 配置mapreduce的JobHistory服务器
参数 属性值 解释
maprecude.jobhistory.address MapReduce JobHistory Server host:port 默认端口号 10020
mapreduce.jobhistory.webapp.address MapReduce JobHistory Server Web UIhost:port 默认端口号 19888
mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir /mr­history/tmp 在历史文件被写入由MapReduce作业
mapreduce.jobhistory.done-dir /mr­history/done 目录中的历史文件是由MR JobHistory Server管理

范例：

 <configuration>

     <property>

         <name> mapreduce.jobhistory.address</name>

         <value>192.168.1.100:10200</value>

         <description>IP地址192.168.1.100可替换为主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

         <value>192.168.1.100:19888</value>

         <description>IP地址192.168.1.100可替换为主机名</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>

         <value>/usr/local/hadoop/mr­history/tmp</value>

         <description>在历史文件被写入由MapReduce作业</description>

     </property>

     <property>

         <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>

         <value>/usr/local/hadoop/mr­history/done</value>

         <description>目录中的历史文件是由MR JobHistoryServer管理</description>

     </property>

 </configuration>

Web Interface

Daemon Web Interface Notes
NameNode http://nn_host:port/ 默认端口号50070
ResourceManager http://rm_host:port/ 默认端口号8088
MapReduce JobHistory Server http://jhs_host:port/ 默认端口号19888
 

Hadoop学习（二） Hadoop配置文件参数详解的更多相关文章

  1. Nginx 主配置文件参数详解

    Nginx 主配置文件参数详解 Nginx 安装完毕后,会有响应的安装目录,安装目录里 nginx.conf 为 nginx 的主配置文件, ginx 主配置文件分为 4 部分,main(全局配置). ...

  2. Python学习二：词典基础详解

    作者:NiceCui 本文谢绝转载,如需转载需征得作者本人同意,谢谢. 本文链接:http://www.cnblogs.com/NiceCui/p/7862377.html 邮箱:moyi@moyib ...

  3. Python学习记录3-函数参数详解

    参数详解 参数分类 普通参数 默认参数 关键字参数 收集参数 普通参数 定义时直接定义变量名 调用的时候直接把变量或者值放入指定位置 def 函数名 (参数1, 参数2, ....): 函数体 # 调 ...

  4. hadoop 学习笔记：mapreduce框架详解

    开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能 ...

  5. Hadoop学习笔记：MapReduce框架详解

    开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能 ...

  6. 【Big Data - Hadoop - MapReduce】hadoop 学习笔记：MapReduce框架详解

    开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能 ...

  7. Hadoop学习之Mapreduce执行过程详解

    一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: ...

  8. vagrant（二）配置文件vagrantfile详解 以及安装php、nginx、mysql

    上一篇文章完整的讲叙了如何安装一个vagrant的环境.这里主要说一说vagrant的配置文件Vagrantfile. 一 配置详解 在我们的开发目录下有一个文件Vagrantfile,里面包含有大量 ...

  9. sshd_config 配置文件参数详解

    sshd_config配置详解 名称sshd_config - OpenSSH SSH 服务器守护进程配置文件 大纲/etc/ssh/sshd_config 描述sshd(8) 默认从 /etc/ss ...

随机推荐

  1. mongodb的安装和启动

    1.在mongodb的官网上下载安装包 https://www.mongodb.com/download-center 选择对应你的系统的安装包下载 如果下载不了 可以使用这个链接下载http://d ...

  2. kvm 虚拟机

    关于text模式安装的一个问题 http://serverfault.com/questions/257962/kvm-guest-installed-from-console-but-how-to- ...

  3. 揭秘：C++编译器的函数编译流程

    http://www.cnblogs.com/zhenjing/archive/2010/10/20/1856309.html C++中的类型查找过程相对简单,基本上就是名字查找,这里不再介绍. 对于 ...

  4. 消息中间件--"rocketmq"02之QuickStart

    依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq ...

  5. java反序列化Commons-Collections5分析

    BadAttributeValueException package org.lain.poc; import org.apache.commons.collections.Transformer; ...

  6. C/C++——指针，引用做函数形参

    函数中的形参是普通形参的时,函数只是操纵的实参的副本,而无法去修改实参. 引用形参是对实参的直接操纵,指针形参是对 它所指向的值(*p) 的直接操纵,但是对于这个指针变量(p)来说,依然只是副本. 指 ...

  7. Kali-linux破解纯文本密码工具mimikatz

    mimikatz是一款强大的系统密码破解获取工具.该工具有段时间是作为一个独立程序运行.现在已被添加到Metasploit框架中,并作为一个可加载的Meterpreter模块.当成功的获取到一个远程会 ...

  8. spring aop，静态及动态代理例子

    @Aspect@Componentpublic class AopText { @Pointcut("execution(public * com.llf.service.*Service. ...

  9. PAT——1038. 统计同成绩学生

    本题要求读入N名学生的成绩,将获得某一给定分数的学生人数输出. 输入格式: 输入在第1行给出不超过105的正整数N,即学生总人数.随后1行给出N名学生的百分制整数成绩,中间以空格分隔.最后1行给出要查 ...

  10. [Luogu2622]关灯问题$||$（状压$DP$）

    #\(\color{red}{\mathcal{Description}}\) \(Link\) 现有\(n\)盏灯,以及\(m\)个按钮.每个按钮可以同时控制这\(n\)盏灯--按下了第i个按钮,对 ...