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。
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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。