在CentOS上实现HDFS的资源调度主要通过YARN(Yet Another Resource Negotiator)来完成。YARN是Hadoop的资源管理和调度系统,负责为运行在Hadoop集群上的应用程序提供资源管理和调度服务。以下是HDFS资源调度的基本步骤和策略:
1. 环境准备
- 安装JDK:确保系统上安装了JDK 8,因为Hadoop 2.x系列要求必须使用JDK 8。
- 配置SSH免密登录:在所有节点之间配置SSH免密登录,以便于节点间通信。
2. Hadoop安装
- 下载Hadoop:从Apache Hadoop官网下载对应版本的Hadoop安装包。
- 解压Hadoop:将下载的Hadoop压缩包解压到指定目录。
- 配置环境变量:编辑
/etc/profile
文件,添加Hadoop的路径和环境变量。
3. HDFS配置
- 配置
core-site.xml
:设置HDFS的默认文件系统和默认名称节点地址。
- 配置
hdfs-site.xml
:设置数据块大小、副本数、数据节点目录等。
- 配置
mapred-site.xml
和 yarn-site.xml
:配置MapReduce和YARN的相关参数。
4. 资源调度方案
- 配置YARN:在
yarn-site.xml
中配置ResourceManager和NodeManager的相关参数,如资源池、调度策略等。
- 高可用性配置:为了提高HDFS的高可用性,可以配置Secondary NameNode和ZooKeeper。Secondary NameNode用于定期合并NameNode的编辑日志和文件系统镜像,而ZooKeeper则用于监控NameNode的状态并进行故障转移。
5. 启动HDFS
- 格式化NameNode:在启动HDFS之前,需要格式化NameNode。
- 启动HDFS:使用
start-dfs.sh
脚本启动HDFS集群。
6. 监控和管理
- 使用HDFS命令行工具:可以使用
hdfs dfs
命令来列出目录、上传下载文件、删除文件等。
- 监控集群状态:使用
jps
命令查看Hadoop集群中各个进程的状态,使用Web界面查看HDFS和YARN的详细状态。
常见的调度策略
- FIFO(先进先出):按照作业提交的顺序执行任务。
- Capacity Scheduler:为不同的队列分配固定比例的资源,保证资源的合理利用和作业的公平执行。
- Fair Scheduler:根据队列的资源需求和作业的历史资源使用情况进行资源分配,更加公平。
调整资源分配
- 修改HDFS配置文件:可以通过修改
hdfs-site.xml
文件来调整数据块大小、副本数量等关键配置参数。
- 调整内存配置:增加NameNode和DataNode的内存容量,可以通过修改
hadoop-env.sh
文件来调整Java堆内存大小。
- 使用Diskbalancer工具:用于在DataNode内部均衡数据分布。
以上步骤提供了一个基本的CentOS上HDFS资源调度方案的框架。具体配置可能需要根据实际的集群规模和环境进行调整。