Hadoop配置文件 分类： A1_HADOOP 2014-08-19 12:48 1157人阅读 评论(1) 收藏


部分内容参考：http://www.linuxqq.net/archives/964.html  http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/1100974/

hadoop的重要配置文件有以下几个：



    在1.2.1版本中，core-default.xml有73个属性，hdfs-default.xml有76个属性，mapred-default.xml有136个属性。


更多内容请参考P328

一、masters/slaves
1、masters记录的是需要启动secondary namenode的节点, 不是namenode，它也和mapreduce没任何关系。
    slaves记录的是需要执行start-all.sh（或相关命令）时，需要远程启动tasktracker与datanode的节点。
2、这2个文件不需要分发至各个工作节点。
3、哪个机器执行启动脚本，那它就是jobtracke与namenode，再根据masters确定secondary namenode, 根据slaves文件确定tasktracker与datanode，并远程启动这些守护进程。
示例：

二、hadoop-env.sh

1、JAVA_HOME必须设置，其余均为可选项。

2、HADOOP_HEAPSIZE：分配给各个守护进程的内存大小，默认为1000M

另外，可以使用HADOOP_NAMENODE_OPTS等单独设置某一守护进行的内存大小

这个参数的分配参考P322。

大型集群一般设置2000M或以上，开发环境中设置500M足够了。

3、HADOOP_LOG_DIR：日志文件的存放目录，可以设置为/var/log/hadoop

4、HADOOP_SLAVES：slaves文件的位置，一般无需修改

5、HADOOP_SSH_OPTS：P335

6、HADOOP_SLAVE_SLEEP:P335

7、HADOOP_IDEN_STRING：影响日志文件的名称

完整文件如下：

# Set Hadoop-specific environment variables here.

# The only required environment variable is JAVA_HOME.  All others are
# optional.  When running a distributed configuration it is best to
# set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on
# remote nodes.

# The java implementation to use.  Required.
# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun

# Extra Java CLASSPATH elements.  Optional.
# export HADOOP_CLASSPATH=

# The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000.
# export HADOOP_HEAPSIZE=2000

# Extra Java runtime options.  Empty by default.
# export HADOOP_OPTS=-server

# Command specific options appended to HADOOP_OPTS when specified
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_NAMENODE_OPTS"
export HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS"
export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_DATANODE_OPTS"
export HADOOP_BALANCER_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_BALANCER_OPTS"
export HADOOP_JOBTRACKER_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_JOBTRACKER_OPTS"
# export HADOOP_TASKTRACKER_OPTS=
# The following applies to multiple commands (fs, dfs, fsck, distcp etc)
# export HADOOP_CLIENT_OPTS

# Extra ssh options.  Empty by default.
# export HADOOP_SSH_OPTS="-o ConnectTimeout=1 -o SendEnv=HADOOP_CONF_DIR"

# Where log files are stored.  $HADOOP_HOME/logs by default.
# export HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logs

# File naming remote slave hosts.  $HADOOP_HOME/conf/slaves by default.
# export HADOOP_SLAVES=${HADOOP_HOME}/conf/slaves

# host:path where hadoop code should be rsync'd from.  Unset by default.
# export HADOOP_MASTER=master:/home/$USER/src/hadoop

# Seconds to sleep between slave commands.  Unset by default.  This
# can be useful in large clusters, where, e.g., slave rsyncs can
# otherwise arrive faster than the master can service them.
# export HADOOP_SLAVE_SLEEP=0.1

# The directory where pid files are stored. /tmp by default.
# NOTE: this should be set to a directory that can only be written to by 
#       the users that are going to run the hadoop daemons.  Otherwise there is
#       the potential for a symlink attack.
# export HADOOP_PID_DIR=/var/hadoop/pids

# A string representing this instance of hadoop. $USER by default.
# export HADOOP_IDENT_STRING=$USER

# The scheduling priority for daemon processes.  See 'man nice'.
# export HADOOP_NICENESS=10



三、log4j.properties

日志文件的相关配置参考http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/43989689 或者权威指南P190



四、hadoop-metrics.properties

度量相关配置参考？？或者权威指南P382



五、core-site.xml

1、fs.default.name：默认的文件系统，一般将其改为hdfs。如：

<property>

 <name>fs.default.name</name>

  <value>hdfs://master:9000</value>

  </property>


2、hadoop.tmp.dir：暂时保存文件的目录，默认是/tmp/hadoop-$user，此位置有可能在重启时被清空，因此必须另外配置。

<property>

 <name>hadoop.tmp.dir</name>

  <value>/mnt/tmphadoop</value>

  </property>

这个属性会影响namenode/secondary namenode中的元数据与datanode中的数据文件存放位置。见下面hdfs-site.xml中的描述。



六、hdfs-site.xml

1、dfs.name.dir：

保存namenode元数据的位置，可以指定多个目录，元数据文件会同时写入这几个目录，从而支持冗余备份。最好有一个是NFS网络硬盘。

默认是${hadoop.tmp.dir}/dfs/name


2、dfs.data.dir：

保存datanode数据文件的位置，可以指定多个目录，这多个目录位于不同的磁盘可以提高IO使用率。

默认是${hadoop.tmp.dir}/dfs/data


3、fs.checkpoint.dir：

保存secondary namenode元数据的位置，可以指定多个目录，元数据文件会同时写入这几个目录，从而支持冗余备份。最好有一个是NFS网络硬盘。

默认是${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary

注意，fs.checkpoint.dir与dfs.name.dir设置多个路径，是为了冗余备份，而dfs.data.dir设置多个路径是为了负载均衡。

<property>
 <name>dfs.name.dir</name>
   <value>${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,/mnt/backup/dfs/name</value>
     </property>

<property>
 <name>dfs.checkpoint.dir</name>
   <value>${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecond,/mnt/backup/dfs/namesecond</value>
     </property>

 

4、dfs.replication：

复本数量，默认为3

<property>
 <name>dfs.replication</name>
  <value>2</value>
  </property>


七、mapred-site.xml

1、mapred.job.tracker：运行jobtracker的主机名和端口号

示例：
<property>

 <name>mapred.job.tracker</name>

  <value>master:9001</value>

  </property>


2、mapred.local.dir：存储作业中间数据的目录，作业终止时，目录被清空，以逗号分隔多个目录


3、mapred.system.dir：作业运行期间存储共享文件的位置，相对于fs.default.name，默认是${hadoop.tmp.dir}/mapred/system



4、mapred.tasktracker.map.tasks.maximum：同一时间允许运行的最大map任务数，默认为2

mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum：同一时间允许运行的最大map任务数，默认为2


5、mapred.child.java.opts：每个map/reduce任务的JVM内容容量，默认为-Xmx200m


八、常用的端口配置


RPC端口均用于给外部提供远程调用的端口。
HTTP端口用于提供以页面形式查看集群内容。

1  HDFS端口 

参数 描述 默认 配置文件 例子值
fs.default.name namenode RPC交互端口 9000 core-site.xml hdfs://master:9000/
dfs.http.address NameNode web管理端口 50070 hdfs- site.xml 0.0.0.0:50070
dfs.datanode.address datanode　控制端口 50010 hdfs -site.xml 0.0.0.0:50010
dfs.datanode.ipc.address datanode的RPC服务器地址和端口 50020 hdfs-site.xml 0.0.0.0:50020
dfs.datanode.http.address datanode的HTTP服务器和端口 50075 hdfs-site.xml 0.0.0.0:50075

 

2  MR端口

参数 描述 默认 配置文件 例子值
mapred.job.tracker job-tracker交互端口 9001 mapred-site.xml master:9001/
job tracker的web管理端口 50030 mapred-site.xml 0.0.0.0:50030
mapred.task.tracker.http.address task-tracker的HTTP端口 50060 mapred-site.xml 0.0.0.0:50060

  

3  其它端口

参数 描述 默认 配置文件 例子值
dfs.secondary.http.address secondary NameNode web管理端口 50090 hdfs-site.xml 0.0.0.0:50090
         


core-site.xml

 

 name value  Description 
 fs.default.name hdfs://hadoopmaster:9000 定义HadoopMaster的URI和端口
 fs.checkpoint.dir /opt/data/hadoop1/hdfs/namesecondary1 定义hadoop的name备份的路径，官方文档说是读取这个，写入dfs.name.dir
 fs.checkpoint.period 1800 定义name备份的备份间隔时间，秒为单位，只对snn生效，默认一小时
 fs.checkpoint.size 33554432 以日志大小间隔做备份间隔，只对snn生效，默认64M
 io.compression.codecs

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
(排版调整，实际配置不要回车)

 Hadoop所使用的编解码器，gzip和bzip2为自带，lzo需安装hadoopgpl或者kevinweil，逗号分隔，snappy也需要单独安装
 io.compression.codec.lzo.class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec LZO所使用的压缩编码器 
 topology.script.file.name /hadoop/bin/RackAware.py 机架感知脚本位置 
 topology.script.number.args 1000 机架感知脚本管理的主机数，IP地址 
 fs.trash.interval 10800 HDFS垃圾箱设置，可以恢复误删除，分钟数，0为禁用，添加该项无需重启hadoop
 hadoop.http.filter.initializers

org.apache.hadoop.security.
AuthenticationFilterInitializer
(排版调整，实际配置不要回车)

需要jobtracker,tasktracker
namenode,datanode等http访问端口用户验证使用，需配置所有节点
 hadoop.http.authentication.type simple | kerberos | #AUTHENTICATION_HANDLER_CLASSNAME# 验证方式，默认为简单，也可自己定义class,需配置所有节点
 hadoop.http.authentication.
token.validity
(排版调整，实际配置不要回车)		 36000 验证令牌的有效时间,需配置所有节点
 hadoop.http.authentication.
signature.secret
(排版调整，实际配置不要回车)		 默认可不写参数 默认不写在hadoop启动时自动生成私密签名,需配置所有节点
 hadoop.http.authentication.cookie.domain domian.tld http验证所使用的cookie的域名，IP地址访问则该项无效，必须给所有节点都配置域名才可以。
 hadoop.http.authentication.
 simple.anonymous.allowed
(排版调整，实际配置不要回车)		 true | false 简单验证专用，默认允许匿名访问，true

 hadoop.http.authentication.
kerberos.principal
(排版调整，实际配置不要回车)

 HTTP/localhost@$LOCALHOST Kerberos验证专用，参加认证的实体机必须使用HTTP作为K的Name
 hadoop.http.authentication.
kerberos.keytab
(排版调整，实际配置不要回车)		 /home/xianglei/hadoop.keytab Kerberos验证专用，密钥文件存放位置
 hadoop.security.authorization true|false Hadoop服务层级验证安全验证，需配合hadoop-policy.xml使用，配置好以后用dfsadmin,mradmin -refreshServiceAcl刷新生效
 io.file.buffer.size 131072 用作序列化文件处理时读写buffer的大小
 hadoop.security.authentication simple | kerberos hadoop本身的权限验证，非http访问，simple或者kerberos
 hadoop.logfile.size 1000000000 设置日志文件大小，超过则滚动新日志
 hadoop.logfile.count 20 最大日志数
 io.bytes.per.checksum 1024 每校验码所校验的字节数，不要大于io.file.buffer.size
 io.skip.checksum.errors true | false 处理序列化文件时跳过校验码错误，不抛异常。默认false
 io.serializations

org.apache.hadoop.io.
serializer.WritableSerialization

(排版需要。实际配置不要回车)

 序列化的编解码器
 io.seqfile.compress.blocksize 1024000 块压缩的序列化文件的最小块大小，字节
 webinterface.private.actions true | false 设为true，则JT和NN的tracker网页会出现杀任务删文件等操作连接，默认是false

 hdfs-site.xml

 name  value Description 
dfs.default.chunk.view.size 32768 namenode的http访问页面中针对每个文件的内容显示大小，通常无需设置。
dfs.datanode.du.reserved 1073741824 每块磁盘所保留的空间大小，需要设置一些，主要是给非hdfs文件使用，默认是不保留，0字节
dfs.name.dir /opt/data1/hdfs/name,
/opt/data2/hdfs/name,
/nfs/data/hdfs/name		 NN所使用的元数据保存，一般建议在nfs上保留一份，作为1.0的HA方案使用，也可以在一台服务器的多块硬盘上使用
dfs.web.ugi nobody,nobody NN,JT等所使用的web tracker页面服务器所使用的用户和组
dfs.permissions true | false dfs权限是否打开，我一般设置false，通过开发工具培训别人界面操作避免误操作，设置为true有时候会遇到数据因为权限访问不了。
dfs.permissions.supergroup supergroup 设置hdfs超级权限的组，默认是supergroup，启动hadoop所使用的用户通常是superuser。
dfs.data.dir /opt/data1/hdfs/data,
/opt/data2/hdfs/data,
/opt/data3/hdfs/data,
...		 真正的datanode数据保存路径，可以写多块硬盘，逗号分隔
dfs.datanode.data.dir.perm 755 datanode所使用的本地文件夹的路径权限，默认755
dfs.replication 3 hdfs数据块的复制份数，默认3，理论上份数越多跑数速度越快，但是需要的存储空间也更多。有钱人可以调5或者6
dfs.replication.max 512 有时dn临时故障恢复后会导致数据超过默认备份数。复制份数的最多数，通常没什么用，不用写配置文件里。
dfs.replication.min 1 最小份数，作用同上。
dfs.block.size 134217728 每个文件块的大小，我们用128M，默认是64M。这个计算需要128*1024^2，我碰上过有人直接写128000000，十分浪漫。
dfs.df.interval 60000 磁盘用量统计自动刷新时间，单位是毫秒。
dfs.client.block.write.retries 3 数据块写入的最多重试次数，在此次数之前不会捕获失败。
dfs.heartbeat.interval 3 DN的心跳检测时间间隔。秒
dfs.namenode.handler.count 10 NN启动后展开的线程数。
dfs.balance.bandwidthPerSec 1048576 做balance时所使用的每秒最大带宽，使用字节作为单位，而不是bit
dfs.hosts /opt/hadoop/conf/hosts.allow 一个主机名列表文件，这里的主机是允许连接NN的，必须写绝对路径，文件内容为空则认为全都可以。
dfs.hosts.exclude /opt/hadoop/conf/hosts.deny 基本原理同上，只不过这里放的是禁止访问NN的主机名称列表。这在从集群中摘除DN会比较有用。
dfs.max.objects 0 dfs最大并发对象数，HDFS中的文件，目录块都会被认为是一个对象。0表示不限制
dfs.replication.interval 3 NN计算复制块的内部间隔时间，通常不需写入配置文件。默认就好
dfs.support.append true | false 新的hadoop支持了文件的APPEND操作，这个就是控制是否允许文件APPEND的，但是默认是false，理由是追加还有bug。
dfs.datanode.failed.volumes.tolerated 0 能够导致DN挂掉的坏硬盘最大数，默认0就是只要有1个硬盘坏了，DN就会shutdown。
dfs.secondary.http.address 0.0.0.0:50090 SNN的tracker页面监听地址和端口
dfs.datanode.address 0.0.0.0:50010 DN的服务监听端口，端口为0的话会随机监听端口，通过心跳通知NN
dfs.datanode.http.address 0.0.0.0:50075 DN的tracker页面监听地址和端口
dfs.datanode.ipc.address 0.0.0.0:50020 DN的IPC监听端口，写0的话监听在随机端口通过心跳传输给NN
dfs.datanode.handler.count 3 DN启动的服务线程数
dfs.http.address 0.0.0.0:50070 NN的tracker页面监听地址和端口
dfs.https.enable true | false NN的tracker是否监听在HTTPS协议，默认false
dfs.datanode.https.address 0.0.0.0:50475 DN的HTTPS的tracker页面监听地址和端口
dfs.https.address 0.0.0.0:50470 NN的HTTPS的tracker页面监听地址和端口
dfs.datanode.max.xcievers 2048 相当于linux下的打开文件最大数量，文档中无此参数，当出现DataXceiver报错的时候，需要调大。默认256


mapred-site.xml

name value Description
hadoop.job.history.location   job历史文件保存路径，无可配置参数，也不用写在配置文件里，默认在logs的history文件夹下。
hadoop.job.history.user.location   用户历史文件存放位置
io.sort.factor 30 这里处理流合并时的文件排序数，我理解为排序时打开的文件数
io.sort.mb 600 排序所使用的内存数量，单位兆，默认1，我记得是不能超过mapred.child.java.opt设置，否则会OOM
mapred.job.tracker hadoopmaster:9001 连接jobtrack服务器的配置项，默认不写是local，map数1，reduce数1
mapred.job.tracker.http.address 0.0.0.0:50030 jobtracker的tracker页面服务监听地址
mapred.job.tracker.handler.count 15 jobtracker服务的线程数
mapred.task.tracker.report.address 127.0.0.1:0 tasktracker监听的服务器，无需配置，且官方不建议自行修改
mapred.local.dir /data1/hdfs/mapred/local,
/data2/hdfs/mapred/local,
...		 mapred做本地计算所使用的文件夹，可以配置多块硬盘，逗号分隔
mapred.system.dir /data1/hdfs/mapred/system,
/data2/hdfs/mapred/system,
...		 mapred存放控制文件所使用的文件夹，可配置多块硬盘，逗号分隔。
mapred.temp.dir /data1/hdfs/mapred/temp,
/data2/hdfs/mapred/temp,
...		 mapred共享的临时文件夹路径，解释同上。
mapred.local.dir.minspacestart 1073741824 本地运算文件夹剩余空间低于该值则不在本地做计算。字节配置，默认0
mapred.local.dir.minspacekill 1073741824 本地计算文件夹剩余空间低于该值则不再申请新的任务，字节数，默认0
mapred.tasktracker.expiry.interval 60000 TT在这个时间内没有发送心跳，则认为TT已经挂了。单位毫秒
mapred.map.tasks 2 默认每个job所使用的map数，意思是假设设置dfs块大小为64M，需要排序一个60M的文件，也会开启2个map线程，当jobtracker设置为本地是不起作用。
mapred.reduce.tasks 1 解释同上
mapred.jobtracker.restart.recover true | false 重启时开启任务恢复，默认false
mapred.jobtracker.taskScheduler org.apache.hadoop.mapred.
CapacityTaskScheduler

org.apache.hadoop.mapred.
JobQueueTaskScheduler

org.apache.hadoop.mapred.
FairScheduler		 重要的东西，开启任务管理器，不设置的话，hadoop默认是FIFO调度器，其他可以使用公平和计算能力调度器
mapred.reduce.parallel.copies 10 reduce在shuffle阶段使用的并行复制数，默认5
mapred.child.java.opts

-Xmx2048m

-Djava.library.path=
/opt/hadoopgpl/native/
Linux-amd64-64

 每个TT子进程所使用的虚拟机内存大小
tasktracker.http.threads 50 TT用来跟踪task任务的http server的线程数
mapred.task.tracker.http.address 0.0.0.0:50060 TT默认监听的httpIP和端口，默认可以不写。端口写0则随机使用。
mapred.output.compress true | false 任务结果采用压缩输出，默认false，建议false
mapred.output.compression.codec org.apache.hadoop.io.
compress.DefaultCodec		 输出结果所使用的编解码器，也可以用gz或者bzip2或者lzo或者snappy等
mapred.compress.map.output true | false map输出结果在进行网络交换前是否以压缩格式输出，默认false，建议true，可以减小带宽占用，代价是会慢一些。
mapred.map.output.compression.codec com.hadoop.compression.
lzo.LzoCodec		 map阶段压缩输出所使用的编解码器
map.sort.class org.apache.hadoop.util.
QuickSort		 map输出排序所使用的算法，默认快排。
mapred.hosts conf/mhost.allow 允许连接JT的TT服务器列表，空值全部允许
mapred.hosts.exclude conf/mhost.deny 禁止连接JT的TT列表，节点摘除是很有作用。
mapred.queue.names ETL,rush,default 配合调度器使用的队列名列表，逗号分隔
mapred.tasktracker.map.
tasks.maximum		 12 每服务器允许启动的最大map槽位数。
mapred.tasktracker.reduce.
tasks.maximum		 6 每服务器允许启动的最大reduce槽位数



     
     
     
     
     
     
 




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posted @ 2014-08-19 12:48  lujinhong2  阅读(192)  评论(0)  编辑  收藏  举报