『转载』hadoop 1.X到2.X的变化
Posted 洛水三千
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了『转载』hadoop 1.X到2.X的变化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
表1新旧hadoop脚本/变量/位置变化表
改变项 | 原框架中 | 新框架中(Yarn) | 备注 |
配置文件 位置 |
${hadoop_home_dir} /conf |
${hadoop_home_dir} /etc/hadoop/ |
Yarn 框架也兼容老的${hadoop_home_dir}/conf 位置配置,启动时会检测是否存在老的 conf 目录,如果存在将加载 conf 目录下的配置,否则加载 etc 下配置 |
启停脚本 | ${hadoop_home_dir} /bin/start(stop)-all.sh |
${hadoop_home_dir} /sbin/start(stop)-dfs.sh ${hadoop_home_dir}/bin /start(stop)-all.sh |
新的 Yarn 框架中启动分布式文件系统和启动Yarn 分离,启动 / 停止分布式文件系统的命令位于 ${hadoop_home_dir}/sbin 目录下,启动/ 停止 Yarn 框架位于${hadoop_home_dir}/bin/ 目录下 |
JAVA_HOME 全局变量 |
${hadoop_home_dir} /bin/start-all.sh 中 |
${hadoop_home_dir}/etc /hadoop/hadoop-env.sh ${hadoop_home_dir}/etc /hadoop/Yarn-env.sh |
Yarn 框架中由于启动 hdfs 分布式文件系统和启动 MapReduce 框架分离,JAVA_HOME 需要在hadoop-env.sh 和 Yarn-env.sh 中分别配置 |
HADOOP_LOG_DIR全局变量 | 不需要配置 | ${hadoop_home_dir}/etc /hadoop/hadoop-env.sh |
老框架在 LOG,conf,tmp 目录等均默认为脚本启动的当前目录下的 log,conf,tmp 子目录Yarn 新框架中 Log 默认创建在 Hadoop 用户的 home 目录下的 log 子目录,因此最好在${hadoop_home_dir}/etc/hadoop/hadoop-env.sh配置 HADOOP_LOG_DIR,否则有可能会因为你启动hadoop 的用户的 .bashrc 或者 .bash_profile 中指定了其他的 PATH 变量而造成日志位置混乱,而该位置没有访问权限的话启动过程中会报错 |
- 由于新的 Yarn 框架与原 Hadoop MapReduce 框架相比变化较大,核心的配置文件中很多项在新框架中已经废弃,而新框架中新增了很多其他配置项,看下表所示会更加清晰:
表2 新旧hadoop框架配置项变化表
配置文件 | 配置项 | Hadoop 0.20.X 配置 | Hadoop 0.23.X 配置 | 说明 |
core-site.xml | 系统默认分布式文件 URI | fs.default.name | fs.defaultFS | |
hdfs-site.xml | DFS name node 存放 name table 的目录 | dfs.name.dir | dfs.namenode.name.dir | 新框架中 name node 分成 dfs.namenode.name.dir( 存放 naname table 和 dfs.namenode.edits.dir(存放 edit 文件),默认是同一个目录 |
DFS data node 存放数据 block 的目录 | dfs.data.dir | dfs.datanode.data.dir | 新框架中 DataNode 增加更多细节配置,位于 dfs.datanode. 配置项下,如dfs.datanode.data.dir.perm(datanode local 目录默认权限);dfs.datanode.address(datanode 节点监听端口);等 | |
分布式文件系统数据块复制数 | dfs.replication | dfs.replication | 新框架与老框架一致,值建议配置为与分布式 cluster 中实际的 DataNode 主机数一致 | |
mapred-site.xml | Job 监控地址及端口 | mapred.job.tracker | 无 | 新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapreduce.jobtracker.jobhistory 相关配置, |
第三方 MapReduce 框架 | 无 | mapreduce.framework.name | 新框架支持第三方 MapReduce 开发框架以支持如 SmartTalk/DGSG 等非 Yarn 架构,注意通常情况下这个配置的值都设置为 Yarn,如果没有配置这项,那么提交的 Yarn job 只会运行在 locale 模式,而不是分布式模式。 | |
Yarn-site.xml | The address of the applications manager interface in the RM | 无 | Yarn.resourcemanager.address | 新框架中 NodeManager 与 RM 通信的接口地址 |
The address of the scheduler interface | 无 | Yarn.resourcemanager.scheduler.address | 同上,NodeManger 需要知道 RM 主机的 scheduler 调度服务接口地址 | |
The address of the RM web application | 无 | Yarn.resourcemanager.webapp.address | 新框架中各个 task 的资源调度及运行状况通过通过该 web 界面访问 | |
The address of the resource tracker interface | 无 | Yarn.resourcemanager.resource-tracker.address | 新框架中 NodeManager 需要向 RM 报告任务运行状态供 Resouce 跟踪,因此 NodeManager 节点主机需要知道 RM 主机的 tracker 接口地址 |
以上是关于『转载』hadoop 1.X到2.X的变化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Hadoop-2.2.0中文文档—— 从Hadoop 1.x 迁移至 Hadoop 2.x