Hadoop节点配置与调整

Hadoop节点配置与调整是一个涉及多个步骤和细节的过程。以下是一个清晰的步骤指南，基于参考文章中的相关信息进行归纳和补充：

一、Hadoop集群环境准备

1. 虚拟机安装：

   • 选择典型或自定义安装，一般选择典型安装。
   • 设置虚拟机映像位置、用户名、密码、名称、存储位置以及磁盘存储方式和大小。
   • 对于主节点，考虑到软件运行较多，内存应比其他节点大。

2. 克隆与快照：

   • 通过克隆方式快速创建其他虚拟机，可以选择完整克隆。
   • 对虚拟机进行快照拍摄，以便在出现问题时恢复到之前的状态。

二、主机名、IP与SSH免密登录配置

1. 修改主机名：

   • 使用hostnamectl set-hostname [名称]命令修改主机名，如node1、node2等。

2. 设置IP：

   • 为主节点和各从节点分配IP地址，通常从主节点开始依次排序。

3. 主机映射：

   • 在每个节点的/etc/hosts文件中添加IP和主机名的映射关系。

4. SSH免密登录：

   • 在主节点上生成SSH密钥对，并将公钥复制到各从节点上，以实现无密码登录。

三、JDK安装部署

• 在所有虚拟机上安装JDK，并确保JAVA_HOME环境变量正确设置。

四、关闭防火墙与SELinux

• 禁用防火墙和SELinux，以确保Hadoop集群内部通信不受阻碍。

五、Hadoop安装与部署

1. 下载Hadoop安装包：

   • 从官方网站或可信源下载Hadoop安装包。

2. Hadoop安装与配置：

   • 解压Hadoop安装包到指定目录。
   • 配置Hadoop环境变量和核心配置文件（如hadoop-env.sh、core-site.xml等）。
   • 指定NameNode、DataNode等使用的用户，通常为root。

3. 集群配置同步：

   • 将主节点的Hadoop配置文件同步到各从节点。

4. 格式化NameNode：

   • 在主节点上执行格式化NameNode的命令（如hdfs namenode -format）。

5. 启动Hadoop集群：

   • 在主节点上启动Hadoop集群（如使用start-dfs.sh和start-yarn.sh脚本）。

6. 验证集群状态：

   • 使用Hadoop提供的命令行工具（如jps、hdfs dfsadmin -report等）验证集群状态。

六、Hadoop节点管理（增加节点与修复节点）

1. 增加节点：

   • 在新节点上执行类似主机名、IP、SSH免密登录等配置。
   • 将Hadoop安装目录和配置文件复制到新节点。
   • 修改相关配置文件（如slaves文件）以包含新节点信息。
   • 启动新节点的DataNode进程。

2. 修复节点：

   • 根据具体问题进行排查和修复，如磁盘故障、网络问题等。
   • 如有必要，重新启动DataNode或整个Hadoop集群。

以上是一个基于参考文章和Hadoop官方文档的Hadoop节点配置与调整步骤指南。在实际操作中，可能还需要根据具体环境和需求进行适当调整。Hadoop中的HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，其核心概念之一是数据块（block）。以下是关于Hadoop节点数据块的概念与功能的详细解释：

数据块（Block）概念

1. 定义：HDFS将数据文件分割成固定大小的数据块（block）进行存储，这是HDFS处理数据的基本单位。HDFS默认的数据块大小为64MB。
2. 目的：
   • 支持大规模文件存储：通过将大文件拆分成多个块，可以将其分发到集群中的不同节点上，从而实现大规模文件的分布式存储。
   • 简化系统设计：块作为存储和处理的逻辑单元，简化了存储管理，并方便元数据的管理。
   • 适合数据备份：每个文件块都可以冗余存储到多个节点上，提高了系统的容错性和可用性。

数据块（Block）功能

1. 分布式存储：HDFS将数据块分发到集群中的不同数据节点（DataNode）上，以实现数据的分布式存储和并行处理。
2. 冗余存储：为了提高数据的容错性和可用性，HDFS会将每个数据块复制到多个数据节点上，通常默认为3个副本。这样，即使某个数据节点出现故障，也可以从其他副本中恢复数据。
3. 元数据管理：名称节点（NameNode）负责管理文件系统的元数据，包括文件与数据块之间的映射关系、数据块的副本位置等。客户端在读写文件时，需要根据NameNode提供的元数据信息来定位数据块的位置。
4. 动态平衡：HDFS集群中的数据块会根据集群的状态进行动态平衡，以确保数据在各个节点之间的均匀分布，从而提高集群的整体性能和可用性。

总结

Hadoop中的数据块是HDFS实现分布式存储和并行处理的基础。通过将文件分割成固定大小的数据块，并分发到集群中的不同节点上，HDFS能够支持大规模文件的存储和处理。同时，通过冗余存储和元数据管理，HDFS提供了高可用性和容错性。