hadoop客户端监控(zabbix监控hadoop集群)

NodeManagerNodeManager在每个节点上运行，负责监控和报告容器的资源使用情况，以及执行RM和ApplicationMaster的指令三YARN的工作原理 资源申请与分配当提交一个应用程序到YARN时，客户端首先与RM通信，提交应用程序信息ApplicationMaster随后向RM申请资源，RM根据资源策略和容量限制进行资源分配容器启动与；53 启动hadoop集群，使用bin目录下的startallsh文件，命令为binstartallsh54 使用jps命令来验证进程是否启动成功在namenode节点上，应能看到以下进程namenodejobtrackersecondarynamenode在客户端节点上，应能看到jps55 通过ssh登录至其他机器，如slave1slave2，应能；写文件流程客户端首先与NameNode交互，确定数据块的副本分布，然后与DataNode交互，完成数据块的写入读文件流程客户端从NameNode获取所需数据块的位置信息，然后从相应的DataNode获取数据块，并进行数据拼接文件权限系统HDFS的文件权限系统与Linux类似，包含读写和执行权限执行权限对于文件通常被；利用ZooKeeper中两个特性，就可以实施另一种集群机器存活性监控系统1客户端在示例节点A上注册一个监控者Watcher，那么如果A的子节点变化了，会通知该客户端2创建EPHEMERAL类型的节点，一旦客户端和服务器的会话结束或过期，那么该节点就会消失32Leader选举Leader选举即从大量集群节点中；用于与Namenode进行数据通信 HDFS 如果你指的是Hadoop分布式文件系统HDFS，它的服务端口通常有两个选择一个常见的端口是9000，另一个是8082这两个端口用于客户端与HDFS的交互 YARN Yet Another Resource Negotiator YARN是Hadoop的资源管理器，它负责调度和监控。

如果需要指定其他用户，请在Java代码中设置相应的变量安装winutils修正程序从GitHub下载与Hadoop版本对应的winutils，并将其替换到本地Hadoop的bin目录中准备Intelj IDEA安装Big Data Tools插件在Intelj IDEA中安装该插件，以支持Hadoop相关操作下载HDFS客户端配置文件获取HDFS客户端的配置文件，并；那就是对hadoop的mapreduce作业，在分布式集群上进行单个task的单步debug跟踪调试无法办到只能在本地进行调试，然后提交到集群中运行，但是集群中如果某个task总是失败，要对这一个task进行单步跟踪就非常困难其实原因很简单，因为当把作业提交到hadoop 集群进行运行的时候，你事先根本就不知道那个map；HDFS操作通过命令行或编程接口与HDFS交互，支持文件操作文件读写流程读取时，客户端与NameNode交互获取数据节点地址写入时，通过NameNode获取地址，并在多个数据节点上并行写入数据块综上所述，HDFS是一个高效可靠可扩展的分布式文件系统，特别适用于大规模数据存储和大数据处理场景；为了解决上述问题，Hadoop给出了HDFS的高可用HA方案HDFS通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态Active NameNode对外提供服务，比如处理来自客户端的RPC请求，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步Active NameNode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换 12 HDFS HA架构 一个典型的HA；Hadoop高可用集群通过Zookeeper和Hadoop的ZKFailoverController机制来实现自动故障转移具体实现方式如下Hadoop HA架构Hadoop高可用架构中通常有两个NameNode，一个处于活动状态，负责处理所有客户端请求另一个处于备用状态，作为热备份，随时准备在活动NameNode出现故障时接管工作Zookeeper的作用Zookeeper是。

一YARNHadoop集群中的同一资源调度系统Hadoop20后引入，主要功能有负责集群中资源的统一调度，响应客户端的请求优缺点 二YARN核心组件及架构 1 ResourceMangerRM全局资源管理器，集群中只有一个活跃的RM，具体功能包括处理客户端的请求启动监控ApplicationMaster监控NodeManger资源；NameNode作为Hadoop集群的主节点，负责管理文件系统的命名空间和客户端的请求DataNode则是集群中的工作节点，负责存储数据块Secondary NameNode辅助NameNode进行元数据的管理，提高系统的可靠性ResourceManager负责管理和分配集群中的计算资源，NodeManager则是每个节点上的代理，负责管理和监控运行在节点上的；主从架构HDFS采用主从架构设计，包含一个NameNode和多个DataNodeNameNode负责管理文件系统命名空间和控制客户端访问DataNode在集群的节点上运行，负责存储文件数据块，并提供读写服务副本存储策略第一个副本存储在提交数据的节点上第二个副本存储在与第一个副本不同机架的节点上第三个副本；hive最终都会转化为mapreduce的job来运行用户接口主要有三个CLI，Client 和 WUI其中最常用的是 Cli，Cli 启动的时候，会同时启动一个 hive 副本Client 是 hive 的客户端，用户连接至 hive Server在启动 Client 模式的时候，需要指出 hive Server 所在节点，并且在该节点启动 hive Server。

YARNYet Another Resource NegotiatorHadoop集群中的资源调度系统它负责集群中资源的统一调度，并响应客户端的请求YARN将资源管理和作业调度监视的功能分解为单独的守护进程，提高了资源使用的灵活性和效率其他重要组件HBase一个基于HDFS的分布式可扩展的大数据存储系统它支持对大数据的随机；ApacheChukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供Hadoop 进行各种 MapReduce 操作ApacheHama 是一个基于HDFS的BSPBulk Synchronous Parallel并行计算框架， Hama可用于包括图矩阵和网络算法在内的大规模。

Hadoop中的NameNode的作用主要包括以下几点名称空间管理NameNode负责整个Hadoop分布式文件系统的名称空间管理，即管理文件和目录的层次结构客户端访问控制它处理来自客户端的文件访问请求，包括文件的创建删除重命名等操作数据块管理NameNode决定文件如何被分割成数据块，并决定这些块应存储在哪个。

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