常用大数据组件的Web端口号总结
网站访问方式
在地址栏中输入==虚拟机名称+对应组建的Web端口号==，回车访问。
常用大数据组建的Web端口号
- Hadoop HDFS：9870
- Hadoop YARN
- ResourceManager：8088
- JobHistoryServer：19888
- Zeppelin：8000
- HBase：10610
- Hive：10002
- ZooKeeper
- 客户端连接端口:2181
- 服务器之间通信端口：2888
- 选举通信端口：3888
常用大数据组件的Web端口号总结
2024-05-06
188
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。
本文涉及的产品
简介：
这是关于常用大数据组件Web端口号的总结。通过虚拟机名+端口号可访问各组件服务：Hadoop HDFS的9870，YARN的ResourceManager的8088和JobHistoryServer的19888，Zeppelin的8000，HBase的10610，Hive的10002。ZooKeeper的端口包括客户端连接的2181，服务器间通信的2888以及选举通信的3888。
相关实践学习
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品，是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法，从场景到实践，体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库，助力开发者学习了解先进的技术栈，并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析，赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景，可应用MaxCompute实现数仓搭建，快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理，需要搭建数据仓库？学它！ 没有足够人员和经验来运维大数据平台，不想自建IDC买机器，需要免运维的大数据平台？会SQL就等于会大数据？学它！ 想知道大数据用得对不对，想用更少的钱得到持续演进的数仓能力？获得极致弹性的计算资源和更好的性能，以及持续保护数据安全的生产环境？学它！ 想要获得灵活的分析能力，快速洞察数据规律特征？想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性？学它！ 出品人：阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps
目录
相关文章
|
1月前
|
存储
分布式计算
API
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
76
0
0
|
4天前
|
SQL
数据采集
分布式计算
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
本文介绍了大数据平台的总体架构及各层的功能。大数据平台架构分为五层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。其中，大数据平台层为核心，负责数据的存储和计算，支持离线和实时数据处理。数据仓库层则基于大数据平台构建数据模型，应用层则利用这些模型实现具体的应用场景。文中还提供了Lambda和Kappa架构的视频讲解。
31
3
3
|
3天前
|
SQL
分布式计算
大数据
【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件，包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka；计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream；分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
15
0
0
|
1月前
|
SQL
存储
分布式计算
|
30天前
|
前端开发
JavaScript
开发者
|
1月前
|
消息中间件
监控
Java
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
61
1
1
|
14天前
|
消息中间件
监控
Kafka
Apache Kafka 成为处理实时数据流的关键组件。Kafka Manager 提供了一个简洁的 Web 界面
随着大数据技术的发展，Apache Kafka 成为处理实时数据流的关键组件。Kafka Manager 提供了一个简洁的 Web 界面，方便管理和监控 Kafka 集群。本文详细介绍了 Kafka Manager 的部署步骤和基本使用方法，包括配置文件的修改、启动命令、API 示例代码等，帮助你快速上手并有效管理 Kafka 集群。
38
0
0
|
1月前
|
前端开发
JavaScript
Go
|
2月前
|
存储
分布式计算
资源调度
|
3月前
|
前端开发
大数据
数据库
🔥大数据洪流下的决战：JSF 表格组件如何做到毫秒级响应？揭秘背后的性能魔法！💪
【8月更文挑战第31天】在 Web 应用中，表格组件常用于展示和操作数据，但在大数据量下性能会成瓶颈。本文介绍在 JavaServer Faces（JSF）中优化表格组件的方法，包括数据处理、分页及懒加载等技术。通过后端分页或懒加载按需加载数据，减少不必要的数据加载和优化数据库查询，并利用缓存机制减少数据库访问次数，从而提高表格组件的响应速度和整体性能。掌握这些最佳实践对开发高性能 JSF 应用至关重要。
66
0
0