Linux下Hadoop资源如何管理

Linux下Hadoop资源管理主要涉及配置、监控、调度及优化等方面，具体如下：

1. 基础配置
   • 编辑配置文件：core-site.xml（配置文件系统URI等核心参数）、hdfs-site.xml（设置副本数、块大小等HDFS参数）、yarn-site.xml（配置ResourceManager、NodeManager资源参数）、mapred-site.xml（指定MapReduce运行框架为YARN）。
   • 设置环境变量：在~/.bashrc或/etc/profile中添加HADOOP_HOME、PATH等变量。
2. 集群启动与资源分配
   • 启动集群：格式化HDFS（hdfs namenode -format），执行start-dfs.sh和start-yarn.sh启动服务。
   • 资源隔离与配额：通过YARN的cgroups机制限制任务CPU、内存使用，配置yarn-site.xml中yarn.nodemanager.resource.memory-mb等参数。
3. 监控与管理工具
   • Web界面：通过ResourceManager Web UI（默认http://<ResourceManager_IP>:8088）查看集群状态、应用程序资源使用情况。
   • 命令行工具：使用yarn node -list查看节点状态，yarn application -list查看运行中的任务，yarn application -kill <ID>终止任务。
4. 资源调度优化
   • 配置队列优先级：在capacity-scheduler.xml或fair-scheduler.xml中设置队列资源分配比例和优先级。
   • 动态资源分配：启用YARN动态资源分配功能，根据任务需求自动调整资源。
5. 安全与权限管理
   • Kerberos认证：配置Kerberos实现用户身份认证，确保集群安全。
   • 文件权限管理：通过Linux文件权限和HDFS权限控制用户对数据、配置文件的访问。
6. 调优与维护
   • 调整JVM参数：优化mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等参数，避免内存溢出。
   • 优化HDFS参数：根据数据访问模式调整块大小（dfs.blocksize）和副本数（dfs.replication）。
   • 日志管理：通过配置日志级别或使用ELK等工具集中管理日志，便于故障排查。

参考来源：