Hadoop配置参数建议
Hadoop集群配置与数据处理入门
Hadoop集群配置与数据处理入门1. 引言Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和存储。
在本文中，我们将介绍Hadoop集群的配置和数据处理的基本概念与入门知识。
2. Hadoop集群配置2.1 硬件要求架设Hadoop集群需要一定的硬件资源支持。
通常，集群中包含主节点和若干个从节点。
主节点负责整个集群的管理，而从节点负责执行具体的计算任务。
在硬件要求方面，主节点需要具备较高的计算能力和存储空间。
从节点需要具备较低的计算能力和存储空间，但数量较多。
此外，网络带宽也是一个关键因素。
较高的网络带宽可以加快数据的传输速度，提升集群的效率。
2.2 软件要求Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要确保每台主机都安装了适当版本的Java。
其次，需要安装Hadoop分发版本，如Apache Hadoop或Cloudera等。
针对集群管理，可以选择安装Hadoop的主节点管理工具，如Apache Ambari或Cloudera Manager。
这些工具可以帮助用户轻松管理集群的配置和状态。
2.3 配置文件Hadoop集群部署需要配置多个文件。
其中，最重要的是核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml。
core-site.xml配置Hadoop的核心参数，如文件系统和输入输出配置等；hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统；yarn-site.xml配置Hadoop资源管理器和任务调度器相关的参数。
3. 数据处理入门3.1 数据存储与处理Hadoop的核心之一是分布式文件系统(HDFS)，它是Hadoop集群的文件系统，能够在集群中存储海量数据。
用户可以通过Hadoop的命令行工具或API进行文件的读取、写入和删除操作。
3.2 数据处理模型MapReduce是Hadoop的编程模型。
它将大规模的数据集拆分成小的数据块，并分配给集群中的多个计算节点进行并行处理。
如何优化Hadoop的数据读写性能
如何优化Hadoop的数据读写性能Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。
然而，随着数据量的增长，Hadoop的数据读写性能成为了一个关键问题。
本文将探讨如何优化Hadoop的数据读写性能，以提高整体的数据处理效率。
1. 数据分片与数据压缩Hadoop将大文件切分成多个数据块进行并行处理。
优化数据分片的大小可以提高读写性能。
通常，数据块的大小设置为128MB或256MB是一个不错的选择。
同时，使用压缩算法对数据进行压缩也是提高读写性能的有效方法。
压缩后的数据可以减少磁盘占用和网络传输时间，从而加快数据的读写速度。
2. 数据本地化Hadoop的数据本地化策略是将计算任务分配给距离数据最近的节点进行处理。
这样可以减少网络传输的开销，提高读写性能。
为了实现数据本地化，可以通过合理的数据放置策略来确保数据块与计算任务之间的关联性。
此外，可以通过调整Hadoop集群的拓扑结构来减少数据传输的距离，进一步提高读写性能。
3. 使用适当的文件格式选择适当的文件格式对Hadoop的数据读写性能至关重要。
Hadoop支持多种文件格式，如文本格式、序列文件、Parquet等。
不同的文件格式有不同的优势和劣势。
例如，文本格式通常具有较高的可读性，但在处理大规模数据时性能较差。
相比之下，Parquet文件格式可以提供更高的读写性能和更小的存储空间。
因此，根据具体的需求选择适当的文件格式可以显著提高Hadoop的数据读写性能。
4. 调整Hadoop配置参数Hadoop提供了一系列的配置参数，可以根据具体的需求进行调整以优化数据读写性能。
其中一些重要的参数包括：- dfs.replication：该参数指定了数据块的副本数。
减少数据块的副本数可以减少磁盘占用和网络传输时间，从而提高读写性能。
- mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize：该参数指定了数据分片的最小大小。
尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册）说明书
尚硅谷大数据技术之Hadoop（生产调优手册）（作者：尚硅谷大数据研发部）版本：V3.3第1章HDFS—核心参数1.1 NameNode内存生产配置1）NameNode内存计算每个文件块大概占用150byte，一台服务器128G内存为例，能存储多少文件块呢？128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈9.1亿G MB KB Byte2）Hadoop2.x系列，配置NameNode内存NameNode内存默认2000m，如果服务器内存4G，NameNode内存可以配置3g。
在hadoop-env.sh文件中配置如下。
HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m3）Hadoop3.x系列，配置NameNode内存（1）hadoop-env.sh中描述Hadoop的内存是动态分配的# The maximum amount of heap to use (Java -Xmx). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will# prefer any Xmx setting in their respective _OPT variable.# There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size.# export HADOOP_HEAPSIZE_MAX=# The minimum amount of heap to use (Java -Xms). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will# prefer any Xms setting in their respective _OPT variable.# There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size.# export HADOOP_HEAPSIZE_MIN=HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx102400m（2）查看NameNode占用内存[atguigu@hadoop102 ~]$ jps3088 NodeManager2611 NameNode3271 JobHistoryServer2744 DataNode3579 Jps[atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2611Heap Configuration:MaxHeapSize = 1031798784 (984.0MB)（3）查看DataNode占用内存[atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2744Heap Configuration:MaxHeapSize = 1031798784 (984.0MB)查看发现hadoop102上的NameNode和DataNode占用内存都是自动分配的，且相等。
hadoop proxy参数
hadoop proxy参数Hadoop Proxy参数简介Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据的存储和分析。
在Hadoop集群中，Proxy参数是一个关键的配置选项，它可以提供额外的安全性和性能优化。
本文将介绍Hadoop Proxy参数的作用和使用方法。
让我们了解一下Hadoop Proxy的概念。
Hadoop Proxy是一个位于Hadoop集群和客户端之间的中间层，它的主要目的是提供安全的访问控制和负载均衡。
通过使用Proxy参数，管理员可以限制特定用户或IP地址的访问权限，并确保集群的资源得到有效的利用。
在Hadoop中，Proxy参数的配置非常灵活。
管理员可以根据实际需求进行调整，以满足不同的场景。
下面是一些常用的Proxy参数及其作用：1. proxyuser：该参数用于指定允许代理的用户。
通过设置该参数，管理员可以限制只有特定用户才能进行代理访问，从而加强集群的安全性。
2. proxyhost：该参数用于指定代理服务器的主机名或IP地址。
通过设置该参数，管理员可以将代理服务器放置在一个独立的机器上，以提高集群的性能和可靠性。
3. proxyport：该参数用于指定代理服务器的端口号。
通过设置该参数，管理员可以将代理服务器配置在一个特定的端口上，以方便客户端的访问。
4. proxyprotocol：该参数用于指定代理服务器使用的协议。
通过设置该参数，管理员可以选择使用HTTP或HTTPS协议进行代理访问，以提供更高的安全性。
除了上述参数外，Hadoop还提供了其他一些与Proxy相关的配置选项，如代理服务器的连接超时时间、代理服务器的最大连接数等。
这些参数可以根据实际需求进行调整，以满足不同的应用场景。
总结起来，Hadoop Proxy参数在集群管理中起到了至关重要的作用。
通过合理配置Proxy参数，管理员可以提供安全的访问控制和负载均衡，从而提高Hadoop集群的性能和可靠性。
Hadoop集群配置心得（低配置集群+自动同步配置）
Hadoop集群配置⼼得（低配置集群+⾃动同步配置）本⽂为本⼈原创，⾸发到炼数成⾦。
情况是这样的，我没有⼀个⾮常强劲的电脑来搞出⼀个性能⾮常NB的服务器集群，相信很多⼈也跟我差不多，所以现在把我的低配置集群经验拿出来写⼀下好了。
我的配备：1）五六年前的赛扬单核处理器2G内存笔记本 2）公司给配的ThinkpadT420，i5双核处理器4G内存（可⽤内存只有3.4G，是因为装的是32位系统的缘故吧。
）就算是⽤公司配置的电脑，做出来三台1G内存的虚拟机也显然是不现实的。
企业笔记本运⾏的软件多啊，什么都不做空余内存也才不到3G。
所以呢，我的想法就是：⽤我⾃⼰的笔记本（简称PC1）做Master节点，⽤来跑Jobtracker,Namenode 和SecondaryNamenode；⽤公司的笔记本跑两个虚拟机（简称VM1和VM2），⽤来做Slave节点，跑Tasktracker和Datanode。
这么做的话，就需要让PC1，VM1和VM2处于同⼀个⽹段⾥，保证他们之间可以互相连通。
⽹络环境：我的两台电脑都是通过⼀个⽆线路由上⽹。
构建跟外部的电脑同⼀⽹段的虚拟机配置过程：准备⼯作：构建⼀个集群，⾸先前提条件是每台服务器都要有⼀个固定的IP地址，然后才可能进⾏后续的操作。
所以呢，先把我的两台笔记本电脑全部设置成固定IP（注意，如果像我⼀样使⽤⽆线路由上⽹，那就要把⽆线⽹卡的IP设置成固定IP）。
⽤来做Master节点的PC1:192.168.33.150，⽤来跑虚拟机的宿主笔记本：192.168.33.157。
⽬标：VM1和VM2的IP地址分别设置成192.168.33.151和152。
步骤：1）新建VM1虚拟机。
2）打开VM1的⽹卡设置界⾯，连接⽅式选Bridge。
（桥接）关于桥接的具体信息，可以百度⼀下。
我们需要知道的，就是⽤桥接的⽅式，可以让虚拟机通过本机的⽹关来上⽹，所以就可以跟本机处于同⼀个⽹段，互相之间可以进⾏通信。
hadoop3 distcp 参数
hadoop3 distcp 参数Hadoop3 distcp 参数一、概述在大数据处理领域，Hadoop是一个非常重要的框架。
而distcp是Hadoop中一个非常常用的工具，用于在不同的Hadoop集群之间进行数据的复制。
本文将介绍Hadoop3 distcp命令的常用参数及其用法，以帮助读者更好地理解和使用该命令。
二、参数解析1. -p 参数-p参数用于保留源文件的属性和访问控制列表（ACL）。
当源文件拥有特殊权限或ACL时，使用此参数可以确保复制后的文件保留相同的权限和ACL设置。
例如，可以使用以下命令将源目录的内容复制到目标目录并保留权限和ACL设置：hadoop distcp -p hdfs://source-dir hdfs://target-dir2. -update 参数-update参数用于仅复制更新或新增的文件。
当源目录中的文件发生更改时，distcp命令将仅复制这些更改的文件，而不会复制所有文件。
这对于增量复制非常有用，可以减少复制的时间和资源消耗。
例如，可以使用以下命令将源目录的更改内容复制到目标目录：hadoop distcp -update hdfs://source-dir hdfs://target-dir3. -skipcrccheck 参数-skipcrccheck参数用于跳过数据校验。
在默认情况下，distcp命令会对源文件和目标文件进行CRC校验，以确保复制的文件的完整性。
然而，在某些情况下，用户可能希望跳过CRC校验以提高复制的速度。
可以使用以下命令跳过CRC校验：hadoop distcp -skipcrccheck hdfs://source-dir hdfs://target-dir4. -m 参数-m参数用于指定并发复制的最大映射数。
通过增加并发数，可以提高数据复制的速度。
例如，可以使用以下命令指定并发数为5：hadoop distcp -m 5 hdfs://source-dir hdfs://target-dir5. -delete 参数-delete参数用于删除目标目录中不存在于源目录中的文件。
Hadoop集群配置（最全面总结）
Hadoop集群配置（最全⾯总结）通常，集群⾥的⼀台机器被指定为 NameNode，另⼀台不同的机器被指定为JobTracker。
这些机器是masters。
余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。
这些机器是slaves\1 先决条件1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop2. Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发⾏的Java版本。
3. ssh 必须安装并且保证 sshd⼀直运⾏，以便⽤Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。
2 实验环境搭建2.1 准备⼯作操作系统：Ubuntu部署：Vmvare在vmvare安装好⼀台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。
说明：保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，这样⼏个虚拟机和主机之间可以相互通信。
为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，虚拟机连接设置为桥连。
准备机器：⼀台master，若⼲台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如：10.64.56.76 node1（master）10.64.56.77 node2 （slave1）10.64.56.78 node3 （slave2）主机信息:机器名 IP地址作⽤Node110.64.56.76NameNode、JobTrackerNode210.64.56.77DataNode、TaskTrackerNode310.64.56.78DataNode、TaskTracker为保证环境⼀致先安装好JDK和ssh：2.2 安装JDK#安装JDK$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3这个安装，java执⾏⽂件⾃动添加到/usr/bin/⽬录。
验证 shell命令：java -version 看是否与你的版本号⼀致。
hadoop安装与配置总结与心得
hadoop安装与配置总结与心得安装与配置Hadoop是一个相对复杂的任务，但如果按照正确的步骤进行，可以顺利完成。
以下是我在安装与配置Hadoop 过程中的总结与心得：1. 首先，确保你已经满足Hadoop的系统要求，并且已经安装了Java环境和SSH。
2. 下载Hadoop的压缩包，并解压到你想要安装的目录下。
例如，解压到/opt/hadoop目录下。
3. 配置Hadoop的环境变量。
打开你的.bashrc文件（或者.bash_profile文件），并添加以下内容：```shellexport HADOOP_HOME=/opt/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin```保存文件后，执行source命令使其生效。
4. 配置Hadoop的核心文件。
打开Hadoop的配置文件core-site.xml，并添加以下内容：```xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>```5. 配置Hadoop的HDFS文件系统。
打开Hadoop的配置文件hdfs-site.xml，并添加以下内容：```xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>```这里的dfs.replication属性指定了数据块的副本数量，可以根据实际情况进行调整。
6. 配置Hadoop的MapReduce框架。
hadoop 配置项的调优
hadoop 配置项的调优dfs.block.size决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用),mapred.map.tasks.speculative.execution=truemapred.reduce.tasks.speculative.execution=true这是两个推测式执行的配置项,默认是true所谓的推测执行，就是当所有task都开始运行之后，Job Tracker会统计所有任务的平均进度，如果某个task所在的task node机器配置比较低或者CPU load很高（原因很多），导致任务执行比总体任务的平均执行要慢，此时Job Tracker会启动一个新的任务（duplicate task），原有任务和新任务哪个先执行完就把另外一个kill掉，这也是我们经常在Job Tracker页面看到任务执行成功，但是总有些任务被kill，就是这个原因。
mapred.child.java.opts一般来说，都是reduce耗费内存比较大，这个选项是用来设置JVM堆的最大可用内存，但不要设置过大，如果超过2G(这是数字有待考证)，就应该考虑一下优化程序。
Input Split的大小，决定了一个Job拥有多少个map，默认64M每个Split，如果输入的数据量巨大，那么默认的64M的block会有特别多Map Task，集群的网络传输会很大，给Job Tracker的调度、队列、内存都会带来很大压力。
mapred.min.split.size这个配置决定了每个Input Split 的最小值,也间接决定了一个job的map数量HDFS块大小是在job写入时决定的,而分片的大小,是由三个元素决定的(在3各种去最大的那个)(1) 输入的块数(2) Mapred.min.split.size (3) Job.setNumMapTasks()press.map.output压缩Map的输出，这样做有两个好处：a)压缩是在内存中进行，所以写入map本地磁盘的数据就会变小，大大减少了本地IO次数b) Reduce从每个map节点copy数据，也会明显降低网络传输的时间注：数据序列化其实效果会更好，无论是磁盘IO还是数据大小，都会明显的降低。
Hadoop中数据节点硬件与网络配置建议
Hadoop中数据节点硬件与网络配置建议随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于各个行业。
在Hadoop集群中，数据节点的硬件配置和网络配置对整个系统的性能和稳定性起着至关重要的作用。
本文将就Hadoop中数据节点的硬件与网络配置提出一些建议。
硬件配置方面，首先需要考虑的是数据节点的处理能力。
Hadoop集群中的数据节点需要进行大量的数据处理和计算工作，因此需要配置高性能的处理器。
建议选择多核心、高主频的处理器，以提高数据节点的计算能力。
此外，内存也是一个重要的考虑因素。
Hadoop的数据处理过程中，会将大量的数据存放在内存中进行计算，因此需要配置足够大的内存空间。
一般来说，建议选择16GB以上的内存，以保证数据节点的高效运行。
除了处理能力和内存，存储也是数据节点硬件配置中的重要一环。
Hadoop集群中的数据节点需要存储大量的数据，因此需要配置高容量的硬盘。
建议选择高容量、高速度的硬盘，如SATA或SSD硬盘。
此外，为了提高数据的可靠性和容错性，可以采用RAID技术来实现数据的冗余备份。
RAID技术可以将数据分散存储在多个硬盘上，一旦某个硬盘出现故障，系统仍然可以正常运行。
在网络配置方面，首先需要考虑的是网络带宽。
Hadoop集群中的数据节点之间需要频繁地进行数据传输和通信，因此需要配置高带宽的网络。
建议选择千兆以太网或更高速度的网络，以保证数据节点之间的快速通信。
此外，为了提高系统的容错性和可用性，可以采用双网卡的配置。
双网卡可以实现数据节点的冗余备份，一旦某个网卡出现故障，系统仍然可以正常运行。
除了网络带宽，网络拓扑结构也是网络配置中的重要一环。
Hadoop集群中的数据节点通常采用星型网络拓扑结构，即所有的数据节点都与一个中心节点相连。
这种拓扑结构可以减少数据节点之间的通信延迟，提高系统的性能。
此外，为了提高系统的可靠性和容错性，可以采用冗余网络的配置。
冗余网络可以实现数据节点的冗余备份，一旦某个网络出现故障，系统仍然可以正常运行。
标准hadoop集群配置
标准hadoop集群配置Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，由Apache基金会开发。
它提供了一个可靠的、高性能的数据处理平台，可以在大规模的集群上进行数据存储和处理。
在实际应用中，搭建一个标准的Hadoop集群是非常重要的，本文将介绍如何进行标准的Hadoop集群配置。
1. 硬件要求。
在搭建Hadoop集群之前，首先需要考虑集群的硬件配置。
通常情况下，Hadoop集群包括主节点（NameNode、JobTracker）和从节点（DataNode、TaskTracker）。
对于主节点，建议配置至少16GB的内存和4核以上的CPU；对于从节点，建议配置至少8GB的内存和2核以上的CPU。
此外，建议使用至少3台服务器来搭建Hadoop集群，以确保高可用性和容错性。
2. 操作系统要求。
Hadoop可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和Mac OS。
然而，由于Hadoop是基于Java开发的，因此建议选择Linux作为Hadoop集群的操作系统。
在实际应用中，通常选择CentOS或者Ubuntu作为操作系统。
3. 网络配置。
在搭建Hadoop集群时，网络配置非常重要。
首先需要确保集群中的所有节点能够相互通信，建议使用静态IP地址来配置集群节点。
此外，还需要配置每台服务器的主机名和域名解析，以确保节点之间的通信畅通。
4. Hadoop安装和配置。
在硬件、操作系统和网络配置完成之后，接下来就是安装和配置Hadoop。
首先需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。
然后，根据官方文档的指导，配置Hadoop的各项参数，包括HDFS、MapReduce、YARN等。
在配置完成后，需要对Hadoop集群进行测试，确保各项功能正常运行。
5. 高可用性和容错性配置。
为了确保Hadoop集群的高可用性和容错性，需要对Hadoop集群进行一些额外的配置。
例如，可以配置NameNode的热备份（Secondary NameNode）来确保NameNode的高可用性；可以配置JobTracker的热备份（JobTracker HA）来确保JobTracker的高可用性；可以配置DataNode和TaskTracker的故障转移（Failover）来确保从节点的容错性。
Hadoop配置文件参数详解
Hadoop配置⽂件参数详解core-site.xml<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/data/hadoop/tmp</value><!-- 其他临时⽬录的⽗⽬录 --></property><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop-alone:9000</value><!--hdfs://host:port/默认的⽂件系统的名称。
通常指定namenode的URI地址，包括主机和端⼝--></property><property><name>io.file.buffer.size</name><value>4096</value><!--在序列⽂件中使⽤的缓冲区⼤⼩，这个缓冲区的⼤⼩应该是页⼤⼩（英特尔x86上为4096）的倍数他决定读写操作中缓冲了多少数据（单位kb）--></property><!--ZooKeeper集群的地址和端⼝。
注意，数量⼀定是奇数，且不少于三个节点--><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181,hadoop4:2181,hadoop5:2181</value></property></configuration>hdfs-site.xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>3</value><!--指定dataNode存储block的副本数量，默认值是3个，该值应该不⼤于4--></property><property><name>dfs.blocksize</name><value>268435456</value><!--⼤型的⽂件系统HDFS块⼤⼩为256MB，先默认是128MB--></property><property><name>.dir</name><value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value><!--存放namenode的名称表（fsimage）的⽬录，如果这是⼀个逗号分隔的⽬录列表，那么在所有⽬录中复制名称表，⽤于冗余。
hadoop与hbase参数调优
hadoop与hbase参数调优第一章Hadoop 参数调优Hadoop 参数调优主要是core-site.xml 、hadoop-env.sh 、hdfs-site.xml、mapred-site.xml 四个文件：core-site.xml 为Hadoop 的核心属性文件，参数为Hadoop 的核心功能，独立于HDFS 与MapReduce ，其他三个文件皆为hadoop 参数文件，hadoop-env.sh 主要是完成各进程的内存划分以及部分环境设置，hdfs-site.xml 主要是对HDFS 的端口、目录、以及HDFS 跟namenode 的通信设置（小的集群一般不用考虑）等的设置，mapred-site.xml 主要对map 与red 和JobTracker 的设置。
Hadoop 有190多个参数但一般用到的不足一半，这里常用的一些参数设置作出调整:一、hadoop-env.sh 修改TaskTracker 与+DataNode 的内存分配根据官方建议设置T askTracker 与+DataNode 的内存大小由原来的1G 设置为2G[hadoop@MASmaster01 hadoop-config]$ vi hadoop-env.sh # The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000.export HADOOP_HEAPSIZE=2048、管路敷设技术固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标等，要求技术交底。
管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。
线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。
、电气课件中调试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。
hadoop distcp 参数
hadoop distcp 参数
HadoopDistcp参数是用于Hadoop分布式复制工具Distcp的配置选项，用于控制Distcp复制数据的方式和行为。
Distcp是Hadoop 生态系统中的一个常用工具，用于复制大规模数据集。
以下是一些常用的Distcp参数：
1. -i：忽略目标文件夹中已存在的文件，只复制源文件夹中的新文件。
2. -update：只复制源文件夹中新的或更新的文件，不覆盖目标文件夹中已存在的文件。
3. -delete：在目标文件夹中删除源文件夹中不存在的文件。
4. -skipcrccheck：跳过CRC校验，可以提高复制速度。
5. -bandwidth：限制复制带宽，避免对网络带宽造成影响。
6. -m：指定同时进行的复制任务数。
7. -diff：只复制源文件夹和目标文件夹中差异的文件。
8. -strategy：指定数据复制策略，例如通过RPC复制数据还是通过HTTP复制数据等。
以上是常用的Distcp参数，可以根据具体的数据复制需求进行选择和配置，以达到最优的复制效果。
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elasticsearch-hadoop参数
elasticsearch-hadoop参数概述：elasticsearch-hadoop是一款用于连接Hadoop和Elasticsearch 的开源软件，它提供了对Elasticsearch中数据的读写操作。
在连接和使用elasticsearch-hadoop时，需要了解并正确配置相关参数，以确保数据传输和处理的效率和稳定性。
本文将介绍elasticsearch-hadoop的主要参数及其含义和设置方法。
参数详解：1. hosts：Elasticsearch集群的地址列表，可以是一个IP地址或主机名，多个地址之间用逗号分隔。
默认为一个IP地址。
2. index：要连接的Elasticsearch索引名称。
3. type：要连接的Elasticsearch数据类型，通常为文档类型。
4. port：Elasticsearch服务器端口号，默认为9200。
5. authentication：是否启用身份验证，如果启用，需要提供用户名和密码。
6. username/password：身份验证的用户名和密码。
7. retry_on_failure：是否重试失败的操作，默认为true。
8. max_retries：失败操作的最大重试次数。
9. request_timeout：请求超时时间。
10. bulk_size：批量操作的大小。
11. bulk_interval：批量操作的间隔时间。
12. read_timeout：Elasticsearch读取超时时间。
13. connect_timeout：Elasticsearch连接超时时间。
14. transport_timeout：Elasticsearch传输超时时间。
15. transport_compress：是否压缩传输数据，默认为false。
16. transport_no_compress_list：避免传输压缩的列名列表。
17. yml/properties：elasticsearch-hadoop的配置文件格式，默认为yml。
hadoop集群 cpu标准
Hadoop集群CPU标准对于大规模数据处理和存储领域，Hadoop集群已经成为了一个非常受欢迎的解决方案。
而作为Hadoop集群中最核心的组件之一，CPU 标准也显得格外重要。
在本文中，我们将深入探讨Hadoop集群中CPU标准的相关内容，帮助读者更全面地了解这一主题。
1. 什么是Hadoop集群CPU标准？Hadoop集群CPU标准指的是在Hadoop集群中用于计算和处理数据的CPU配置要求。
在构建Hadoop集群时，选择合适的CPU标准可以对整个集群的性能有着很大的影响。
合理地选择和配置CPU标准是非常重要的。
2. Hadoop集群CPU标准的深度评估在深度评估Hadoop集群CPU标准时，我们需要考虑的因素包括但不限于：- CPU的性能：包括主频、核心数、缓存大小等指标。
不同的处理器性能对Hadoop集群的计算能力有着直接的影响。
- CPU的架构：x86架构、ARM架构等不同的架构对于Hadoop集群的兼容性和性能也有着一定的影响。
- CPU的功耗：在构建Hadoop集群时，需要考虑到CPU的功耗问题，尽量选择能够提供高性能又能够保持低功耗的CPU。
3. Hadoop集群CPU标准的广度评估在广度评估Hadoop集群CPU标准时，我们需要考虑的因素包括但不限于：- 不同厂商的CPU：如Intel、AMD等生产商提供的CPU在性能、兼容性等方面会有所不同，需要根据实际情况做出选择。
- 不同的工作负载：Hadoop集群中可能会存在不同的工作负载，有些是计算密集型的，有些是I/O密集型的，需要选择不同的CPU标准满足不同的工作负载。
4. 总结和回顾通过对Hadoop集群CPU标准的全面评估，我们可以得出以下结论：- 在选择Hadoop集群CPU标准时，需要综合考虑CPU的性能、架构和功耗等因素。
- 针对不同的工作负载，需要选择不同的CPU标准以满足需求。
- 在实际应用中，需要根据具体情况灵活调整CPU标准，以达到最佳的性能和能效比。
Hadoop学习（二）Hadoop配置文件参数详解
Hadoop 学习（⼆）Hadoop 配置⽂件参数详解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范例：1 <configuration >2 <property >3 <name >fs.defaultFS </name >4 <value >hdfs://192.168.1.100:900</value >5 <description >192.168.1.100为服务器IP 地址，其实也可以使⽤主机名</description >6 </property >7 <property >8 <name >io.file.buffer.size </name > 9 <value >131072</value >10 <description >该属性值单位为KB ，131072KB 即为默认的64M </description >11 </property >12 </configuration > etc/hadoop/hdfs-site.xml配置NameNode范例：1 <configuration >2 <property >3 <name >dfs.replication </name >4 <value >1</value >5 <description >分⽚数量，伪分布式将其配置成1即可</description >6 </property >7 <property >8 <name >.dir </name >9 <value >file:/usr/local/hadoop/tmp/namenode </value >10 <description >命名空间和事务在本地⽂件系统永久存储的路径</description >11 </property >12 <property >13 <name >node.hosts </name >14 <value >datanode1, datanode2</value >15 <description >datanode1, datanode2分别对应DataNode 所在服务器主机名</description >16 </property >17 <property >18 <name >dfs.blocksize </name >19 <value >268435456</value >20 <description >⼤⽂件系统HDFS 块⼤⼩为256M ，默认值为64M </description >21 </property >22 <property >23 <name >node.handler.count </name >24 <value >100</value >25 <description >更多的NameNode 服务器线程处理来⾃DataNodes 的RPCS </description >26 </property >27 </configuration >配置DataNode参数属性值解释fs.defaultFS NameNode URI hdfs://host:port/io.file.buffer.size 131072SequenceFiles ⽂件中.读写缓存size 设定参数属性值解释.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。
Hadoop环境配置之hive环境配置详解
<value>/opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/tmp/${hive.session.id}_resources</value> <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>
<configuration> <property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> <description>Username to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>123456</value> # 自定义密码 <description>password to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://192.168.1.100:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=GMT</value> <description>
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Hadoop配置参数建议
流量三期程序和Hive脚本需要运行在Hadoop集群上，本文档用于对Hadoop的参数提出建议。
如果Hadoop集群是我们自己管理的，可以参考文档里建议的参数进行配置；如果Hadoop集群不由我们管理，我们只是集群资源的用户，可以通过给流量三期Job或者Hive 脚本指定Hadoop参数来调整程序的运行方式。
需要注意的是，通过编辑配置文件来设置Hadoop参数的方式，只适用于独立安装的Hadoop2.X、CDH4.X和CDH5.X，不适用于通过Athena大数据管理平台安装的CDH，因为Athena要求必须使用Web界面修改Hadoop的配置，不允许直接编辑Hadoop的配置文件。
Hadoop的参数有数百个，其中绝大多数都应该使用默认值，本文档只对可能需要修改的参数进行说明。
对于文档没有列出的参数，如果没有特殊需要，不建议修改，避免出现难以定位的问题。
Hadoop参数可以分成三类，分别是Linux环境变量、集群配置变量和作业配置变量,下面对各类变量分别说明。
一、Linux环境变量
Linux环境变量用来配置各个Hadoop守护进程的行为，包括Yarn的ResourceManager 进程、Yarn的NodeManager进程、HDFS的NameNode进程、HDFS的Secondary NameNode 进程、HDFS的DataNode进程和Hadoop Job History Server进程等。
Hadoop在启动各个守护进程时会通过环境变量的值来确定进程的行为，所以环境变量一般在启动Hadoop前设置才有意义。
设置方式是在Hadoop启动或者重启前，编辑Hadoop配置文件目录下的hadoop-env.sh、mapred-env.sh和yarn-env.sh文件。
这三个文件是shell脚本，并且mapred-env.sh和yarn-env.sh 的优先级高于hadoop-env.sh，也就是说如果在mapred-env.sh和hadoop-env.sh中设置了同一个环境变量，Hadoop会使用mapred-env.sh中的变量值。
下面是Hadoop比较重要的环境变量：
在上述环境变量中，如果没有特殊情况（例如需要指定其他目录作为日志目录或者为规模较大的集群增大某些守护进程的内存值），除了JA V A_HOME需要配置外（如果shell环境下已经配置了JA V A_HOME，那么也可以不在配置文件里指定），其他环境变量使用默认值就能让Hadoop正常运行。
二、集群配置变量
这里所说的集群配置变量，指的是应该在配置文件里修改，不应该为作业单独指定的变量，并且修改后必须重启Hadoop集群才能生效。
配置文件包括core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml和mapred-site.xml，在表格里这些配置文件被简写为core、hdfs、yarn和mapred。
三、作业配置变量
作业配置变量指的是既可以在配置文件里配置，也可以为作业单独指定的Hadoop变量（一般通过在命令行里用“-D 变量名=变量值”的方式，例如“hadoop jar xxx.jar –D mapreduce.map.memory.mb=1024”），这些变量主要来自配置文件mapred-site.xml。