Linux下Hadoop資源如何管理

Linux下Hadoop資源管理主要涉及配置、監控、調度及優化等方面，具體如下：

1. 基礎配置
   • 編輯配置文件：core-site.xml（配置文件系統URI等核心參數）、hdfs-site.xml（設置副本數、塊大小等HDFS參數）、yarn-site.xml（配置ResourceManager、NodeManager資源參數）、mapred-site.xml（指定MapReduce運行框架為YARN）。
   • 設置環境變量：在~/.bashrc或/etc/profile中添加HADOOP_HOME、PATH等變量。
2. 集群啟動與資源分配
   • 啟動集群：格式化HDFS（hdfs namenode -format），執行start-dfs.sh和start-yarn.sh啟動服務。
   • 資源隔離與配額：通過YARN的cgroups機制限制任務CPU、內存使用，配置yarn-site.xml中yarn.nodemanager.resource.memory-mb等參數。
3. 監控與管理工具
   • Web界面：通過ResourceManager Web UI（默認http://<ResourceManager_IP>:8088）查看集群狀態、應用程序資源使用情況。
   • 命令行工具：使用yarn node -list查看節點狀態，yarn application -list查看運行中的任務，yarn application -kill <ID>終止任務。
4. 資源調度優化
   • 配置隊列優先級：在capacity-scheduler.xml或fair-scheduler.xml中設置隊列資源分配比例和優先級。
   • 動態資源分配：啟用YARN動態資源分配功能，根據任務需求自動調整資源。
5. 安全與權限管理
   • Kerberos認證：配置Kerberos實現用戶身份認證，確保集群安全。
   • 文件權限管理：通過Linux文件權限和HDFS權限控制用戶對數據、配置文件的訪問。
6. 調優與維護
   • 調整JVM參數：優化mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等參數，避免內存溢出。
   • 優化HDFS參數：根據數據訪問模式調整塊大?。?code>dfs.blocksize）和副本數（dfs.replication）。
   • 日志管理：通過配置日志級別或使用ELK等工具集中管理日志，便于故障排查。

參考來源：