cloudera learning5:Hadoop集群高级配置

HDFS-NameNode Tuning:

dfs.namenode.handler.count: NameNode可开启的thread number,thread为从NameNode到DataNode的RPC请求。Default值为30(CM,Non CM is 10)。推荐设置为集群node数量*20 再取log。如果设置的太小,当DataNode试图从NameNode上获取block信息时,DataNode log会报“connect refused”。   HDFS-DataNode Tuning: dfs.datanode.failed.volumes.tolerated: 磁盘挂掉几块时,dataNode自动下线。默认为0,即DataNode不自动下线。 dfs.datanode.max.locked.memory: DataNode最大的缓存size,默认为4G。   io.compression.codecs文件压缩: 配置Hadoop集群文件压缩策略:DefaultCodec, GzipCodec, BZip2Codec, DeflateCodec, SnappyCodec,Lz4Codec    YARN/GateWay Tuning mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps: Map tasks执行完成百分之多少,开始创建reducer执行的容器。 mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies reducer: Reducer内部可开的线程数。CM默认为10。推荐值计算方式:ln(count(cluster nodes)*4)   Hadoop cluster产线环境的HA配置: HA主要是解决NameNode的单点故障,主要指NameNode crash, NameNode manitenance。 启用HA之后,会有两个NameNode(active,standby)和两个Failover Controllers以及若干个同步NameNode的Journal Nodes。不在需要SecondaryNameNode。
《cloudera learning5:Hadoop集群高级配置》 clients只连接actvie NameNode。 DataNodes的heartbeat会同时发给active和standby NameNode。 Active NameNode会把metadata写入指定数目(奇数个)的JournalNode。 Standby NameNode从JournalNodes读取metadata信息,完成与Active的sync。 ZooKeeper failover Controller 自动进行Failover。 没有failback,恢复的NameNode自动变为standby。 配置选项:dfs.ha.automatic-failover.enabled    配置HA之后,Hive,impala,Hue均要进行一定的update。      

    原文作者:软件心理学工程师
    原文地址: https://www.cnblogs.com/zhq1007/p/5922282.html
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