命令:
sh $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh
注意
重启hadoop，此时hadoop的相关进程正常启动 , 启动NameNode ,DataNode NodeManager 都会启动
启动完了建议自己自行查看一下,是否有的进程需要,如果不需要看看自己手动杀死
Linux重启Hadoop集群命令
2023-08-03
254
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
Linux重启Hadoop集群命令
相关文章
|
14天前
|
监控
Linux
如何检查 Linux 内存使用量是否耗尽？这 5 个命令堪称绝了！
本文介绍了在Linux系统中检查内存使用情况的5个常用命令：`free`、`top`、`vmstat`、`pidstat` 和 `/proc/meminfo` 文件，帮助用户准确监控内存状态，确保系统稳定运行。
103
6
6
|
15天前
|
Linux
在 Linux 系统中，“cd”命令用于切换当前工作目录
在 Linux 系统中，“cd”命令用于切换当前工作目录。本文详细介绍了“cd”命令的基本用法和常见技巧，包括使用“.”、“..”、“~”、绝对路径和相对路径，以及快速切换到上一次工作目录等。此外，还探讨了高级技巧，如使用通配符、结合其他命令、在脚本中使用，以及实际应用案例，帮助读者提高工作效率。
57
3
3
|
15天前
|
监控
安全
Linux
在 Linux 系统中，网络管理是重要任务。本文介绍了常用的网络命令及其适用场景
在 Linux 系统中，网络管理是重要任务。本文介绍了常用的网络命令及其适用场景，包括 ping（测试连通性）、traceroute（跟踪路由路径）、netstat（显示网络连接信息）、nmap（网络扫描）、ifconfig 和 ip（网络接口配置）。掌握这些命令有助于高效诊断和解决网络问题，保障网络稳定运行。
47
2
2
|
10天前
|
运维
监控
网络协议
运维工程师日常工作中最常用的20个Linux命令，涵盖文件操作、目录管理、权限设置、系统监控等方面
本文介绍了运维工程师日常工作中最常用的20个Linux命令，涵盖文件操作、目录管理、权限设置、系统监控等方面，旨在帮助读者提高工作效率。从基本的文件查看与编辑，到高级的网络配置与安全管理，这些命令是运维工作中的必备工具。
40
3
3
|
15天前
|
安全
网络协议
Linux
本文详细介绍了 Linux 系统中 ping 命令的使用方法和技巧，涵盖基本用法、高级用法、实际应用案例及注意事项。
本文详细介绍了 Linux 系统中 ping 命令的使用方法和技巧，涵盖基本用法、高级用法、实际应用案例及注意事项。通过掌握 ping 命令，读者可以轻松测试网络连通性、诊断网络问题并提升网络管理能力。
52
3
3
|
18天前
|
Linux
在 Linux 系统中，`find` 命令是一个强大的文件查找工具
在 Linux 系统中，`find` 命令是一个强大的文件查找工具。本文详细介绍了 `find` 命令的基本语法、常用选项和具体应用示例，帮助用户快速掌握如何根据文件名、类型、大小、修改时间等条件查找文件，并展示了如何结合逻辑运算符、正则表达式和排除特定目录等高级用法。
53
6
6
|
18天前
|
缓存
网络协议
Linux
Linux ip命令常用操作
Linux的 `ip`命令是一个强大且灵活的网络管理工具，能够执行从基本的网络接口配置到高级的路由和VLAN管理等多种操作。通过熟练掌握这些常用操作，用户可以更加高效地管理和配置Linux系统的网络环境。无论是在日常管理还是故障排除中，`ip`命令都是必不可少的工具。
19
2
2
|
2月前
|
分布式计算
Kubernetes
Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
167
6
6
|
2月前
|
分布式计算
资源调度
Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
68
2
2
|
27天前
|
存储
分布式计算
Hadoop
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代，数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件，通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算，实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践，包括数据存储、处理、安全和可视化等方面，展示了它们在实际应用中的协同效应。
86
2
2
热门文章
最新文章
1
查看linux操作系统版本：Ubuntu？Centos？还是其他？
2
Win11彻底卸载WSL2系统（去除导航窗格Linux图标）
3
Linux环境下Docker的卸载
4
Linux进程查看与控制：掌握ps、top、kill等关键命令
5
AI 场景下确保模型数据安全，Confidential AI 技术最佳实践解读
6
Virtualbox上安装Linux系统(CentOS7)（图文超详细）
7
Linux中的Base64编码与解码：`base64`命令详解
8
VMware虚拟机安装Linux教程(超详细) 1
9
告别头文件，编译效率提升 42%！C++ Modules 实战解析 | 干货推荐
10
部署并使用Docker（Alibaba Cloud Linux 3）
1
Java 内存管理与优化：掌控堆与栈，雕琢高效代码
23
2
《C 语言函数指针：解锁灵活编程的强大工具》
25
3
倒计时1天！龙蜥社区走进中科方德MeetUp演讲亮点一览
14
4
硬核议程一睹为快！龙蜥社区走进Arm MeetUp邀您报名
20
5
求同尊异 龙蜥鼎力支持开源生态发展合作倡议
30
6
宏任务和微任务在浏览器渲染过程中的执行顺序
18
7
物联网：关键技术剖析与应用拓展
30
8
Coolbpf 最新特性系列解读：eNetSTL 网络功能加速库在龙蜥社区开源
39
9
手把手教学攻略：在Anolis OS上部署OpenVINO深度学习模型
31
10
“双龙”联合！助力辽宁沈抚示范区打造安全可靠的政务云平台 | 龙蜥案例
30