CentOS Hadoop资源管理如何实现
导读：CentOS环境下Hadoop资源管理的实现流程 1. 环境准备 在CentOS上实现Hadoop资源管理前，需完成基础环境配置： 操作系统：确保CentOS版本为7及以上（推荐使用稳定版）； Java环境：安装JDK 8（Hadoop...
CentOS环境下Hadoop资源管理的实现流程
1. 环境准备
在CentOS上实现Hadoop资源管理前，需完成基础环境配置：
- 操作系统：确保CentOS版本为7及以上（推荐使用稳定版）；
- Java环境：安装JDK 8（Hadoop 3.x兼容JDK 8/11），配置
JAVA_HOME环境变量（如export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk）； - SSH配置：在集群所有节点间配置SSH免密登录（使用
ssh-keygen -t rsa生成密钥，ssh-copy-id复制公钥到其他节点），确保NameNode能无密码访问DataNode和NodeManager。
2. Hadoop安装与核心配置
2.1 安装Hadoop
从Apache官网下载Hadoop（如3.3.1版本），解压至指定目录（如/usr/local/hadoop），并设置目录权限（chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop）。
2.2 配置环境变量
编辑/etc/profile文件，添加Hadoop路径：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
执行source /etc/profile使配置生效。
2.3 核心配置文件修改
Hadoop资源管理的核心配置集中在etc/hadoop目录下的4个XML文件：
- core-site.xml：配置Hadoop文件系统默认URI（连接HDFS）：
< property> < name> fs.defaultFS< /name> < value> hdfs://localhost:9000< /value> < /property> - hdfs-site.xml：配置HDFS存储路径与副本数（提升数据可靠性）：
< property> < name> dfs.replication< /name> < value> 2< /value> < !-- 副本数，根据集群节点数调整 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.name.dir< /name> < value> /usr/local/hadoop/hdfs/namenode< /value> < !-- NameNode元数据存储路径 --> < /property> < property> < name> dfs.datanode.data.dir< /name> < value> /usr/local/hadoop/hdfs/datanode< /value> < !-- DataNode数据存储路径 --> < /property> - yarn-site.xml：配置YARN资源管理器与NodeManager通信：
< property> < name> yarn.resourcemanager.hostname< /name> < value> localhost< /value> < !-- ResourceManager所在节点 --> < /property> < property> < name> yarn.nodemanager.aux-services< /name> < value> mapreduce_shuffle< /value> < !-- 启用MapReduce Shuffle服务 --> < /property> - mapred-site.xml（需从
mapred-site.xml.template复制生成）：指定MapReduce运行框架为YARN：< property> < name> mapreduce.framework.name< /name> < value> yarn< /value> < /property>
3. 启动Hadoop集群
3.1 格式化NameNode
首次启动前，需格式化NameNode以初始化HDFS元数据（注意：格式化会清除原有数据，仅首次启动执行）：
hdfs namenode -format
3.2 启动服务
依次启动HDFS和YARN服务：
start-dfs.sh # 启动HDFS（NameNode、DataNode）
start-yarn.sh # 启动YARN（ResourceManager、NodeManager）
3.3 验证集群状态
使用jps命令查看进程：
- NameNode、DataNode（HDFS进程）；
- ResourceManager、NodeManager（YARN进程）。
若进程均正常启动，说明集群部署成功。
4. YARN资源管理配置
YARN是Hadoop的资源管理核心，需通过以下配置实现资源分配与调度：
4.1 资源分配参数
修改yarn-site.xml，设置NodeManager可用资源与调度器限制：
<
property>
<
name>
yarn.nodemanager.resource.memory-mb<
/name>
<
value>
8192<
/value>
<
!-- 每个NodeManager可用的总内存（MB） -->
<
/property>
<
property>
<
name>
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb<
/name>
<
value>
4096<
/value>
<
!-- 单个应用程序可申请的最大内存（MB） -->
<
/property>
<
property>
<
name>
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb<
/name>
<
value>
512<
/value>
<
!-- 单个应用程序可申请的最小内存（MB） -->
<
/property>
4.2 调度器选择与配置
YARN支持多种调度器，需在yarn-site.xml中指定：
- FIFO Scheduler（默认）：按作业提交顺序调度，适合单队列场景；
- Capacity Scheduler：支持多队列（如
default、high_priority），每个队列分配固定资源比例（如yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity=50表示default队列占50%资源）； - Fair Scheduler：动态分配资源，确保所有作业公平共享集群资源（需配置
fair-scheduler.xml）。
5. 资源管理与监控
5.1 Web界面监控
- ResourceManager Web界面：默认地址
http://< resourcemanager-host> :8088，可查看集群状态、应用程序列表、节点资源使用情况； - NameNode Web界面：默认地址
http://< namenode-host> :50070，可查看HDFS存储使用情况、目录结构。
5.2 命令行工具
yarn node -list：列出所有NodeManager节点；yarn application -list：列出所有正在运行的应用程序；yarn application -kill < application_id>：终止指定应用程序。
6. 优化与安全
6.1 动态资源分配
修改yarn-site.xml启用动态资源分配（适合Spark、MapReduce等框架），提升资源利用率：
<
property>
<
name>
yarn.dynamic allocation.enabled<
/name>
<
value>
true<
/value>
<
/property>
<
property>
<
name>
yarn.dynamicallocation.minExecutors<
/name>
<
value>
1<
/value>
<
!-- 最小Executor数量 -->
<
/property>
<
property>
<
name>
yarn.dynamicallocation.maxExecutors<
/name>
<
value>
10<
/value>
<
!-- 最大Executor数量 -->
<
/property>
6.2 安全配置
- Kerberos认证：启用Kerberos认证（需配置
core-site.xml与hadoop-policy.xml），确保集群访问安全； - 权限管理：通过
hdfs dfs -chmod、hdfs dfs -chown命令设置HDFS目录权限（如hdfs dfs -chmod 750 /user/hadoop）。
通过以上步骤，可在CentOS上实现Hadoop集群的资源管理，涵盖环境准备、配置部署、资源调度、监控优化等全流程，满足大规模数据处理需求。
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