hadoop2.x常用端口、定义方法及默认端口、hadoop1.X端口对比

Hadoop常用端口号 需要注意的是,以上端口号列表并非所有 Hadoop 组件的完整列表,不同版本和配置的 Hadoop 可能会使用不同的端口号。在使用 Hadoop 时,需要根据具体的环境和配置进行相应的端口号配置和调整。Hadoop 是一个由多个组件构成的分布式系统,每个组件都会使用一些特定的端口号来进行通信和交互。 阅读详情
问题导读:
1.DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个?
2.NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个?
3.journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个?
4.ResourceManager的http服务端口是哪个?
5.NodeManager的http服务端口是哪个?
6.Master的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个?
7.3888是谁的端口,用来做什么?
扩展:
hadoop1.X对应端口是哪个?
9000、9001分别对应是hadoop2.X的那个端口?


Hadoop集群的各部分一般都会使用到多个端口,有些是daemon之间进行交互之用,有些是用于RPC访问以及HTTP访问。而随着Hadoop周边组件的增多,完全记不住哪个端口对应哪个应用,特收集记录如此,以便查询。
这里包含我们使用到的组件:HDFS, YARN, HBase, Hive, ZooKeeper:
组件 节点 默认端口 配置 用途说明
HDFS DataNode 50010 dfs.datanode.address datanode服务端口,用于数据传输
HDFS DataNode 50075 dfs.datanode.http.address http服务的端口
HDFS DataNode 50475 dfs.datanode.https.address https服务的端口
HDFS DataNode 50020 dfs.datanode.ipc.address ipc服务的端口
HDFS NameNode 50070 dfs.namenode.http-address http服务的端口
HDFS NameNode 50470 dfs.namenode.https-address https服务的端口
HDFS NameNode 8020 fs.defaultFS 接收Client连接的RPC端口,用于获取文件系统metadata信息。
HDFS journalnode 8485 dfs.journalnode.rpc-address RPC服务
HDFS journalnode 8480 dfs.journalnode.http-address HTTP服务
HDFS ZKFC 8019 dfs.ha.zkfc.port ZooKeeper FailoverController,用于NN HA
YARN ResourceManager 8032 yarn.resourcemanager.address RM的applications manager(ASM)端口
YARN ResourceManager 8030 yarn.resourcemanager.scheduler.address scheduler组件的IPC端口
YARN ResourceManager 8031 yarn.resourcemanager.resource-tracker.address IPC
YARN ResourceManager 8033 yarn.resourcemanager.admin.address IPC
YARN ResourceManager 8088 yarn.resourcemanager.webapp.address http服务端口
YARN NodeManager 8040 yarn.nodemanager.localizer.address localizer IPC
YARN NodeManager 8042 yarn.nodemanager.webapp.address http服务端口
YARN NodeManager 8041 yarn.nodemanager.address NM中container manager的端口
YARN JobHistory Server 10020 mapreduce.jobhistory.address IPC
YARN JobHistory Server 19888 mapreduce.jobhistory.webapp.address http服务端口
HBase Master 60000 hbase.master.port IPC
HBase Master 60010 hbase.master.info.port http服务端口
HBase RegionServer 60020 hbase.regionserver.port IPC
HBase RegionServer 60030 hbase.regionserver.info.port http服务端口
HBase HQuorumPeer 2181 hbase.zookeeper.property.clientPort HBase-managed ZK mode,使用独立的ZooKeeper集群则不会启用该端口。
HBase HQuorumPeer 2888 hbase.zookeeper.peerport HBase-managed ZK mode,使用独立的ZooKeeper集群则不会启用该端口。
HBase HQuorumPeer 3888 hbase.zookeeper.leaderport HBase-managed ZK mode,使用独立的ZooKeeper集群则不会启用该端口。
Hive Metastore 9083 /etc/default/hive-metastore中export PORT=<port>来更新默认端口  
Hive HiveServer 10000 /etc/hive/conf/hive-env.sh中export HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT=<port>来更新默认端口  
ZooKeeper Server 2181 /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中clientPort=<port> 对客户端提供服务的端口
ZooKeeper Server 2888 /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn],标蓝部分 follower用来连接到leader,只在leader上监听该端口。
ZooKeeper Server 3888 /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn],标蓝部分 用于leader选举的。只在electionAlg是1,2或3(默认)时需要。

所有端口协议均基于TCP。
对于存在Web UI(HTTP服务)的所有hadoop daemon,有如下url:/logs 
日志文件列表,用于下载和查看。/logLevel 
允许你设定log4j的日志记录级别,类似于hadoop daemonlog。/stacks 
所有线程的stack trace,对于debug很有帮助。/jmx 
服务端的Metrics,以JSON格式输出。
/jmx?qry=Hadoop:*会返回所有hadoop相关指标。 
/jmx?get=MXBeanName::AttributeName 查询指定bean指定属性的值,例如
/jmx?get=Hadoop:service=NameNode,name=NameNodeInfo::ClusterId会返回ClusterId。 
这个请求的处理类:org.apache.hadoop.jmx.JMXJsonServlet

而特定的Daemon又有特定的URL路径特定相应信息。
NameNode:http://:50070//dfshealth.jsp 。HDFS信息页面,其中有链接可以查看文件系统。
/dfsnodelist.jsp?whatNodes=(DEAD|LIVE) 。显示DEAD或LIVE状态的datanode。
/fsck 。运行fsck命令,不推荐在集群繁忙时使用!
DataNode:http://:50075//blockScannerReport 。每个datanode都会指定间隔验证块信息


补充###
  • 需要知道的默认配置
在Hadoop 2.2.0中,YARN框架有很多默认的参数值,如果你是在机器资源比较不足的情况下,需要修改这些默认值,来满足一些任务需要。
NodeManager和ResourceManager都是在yarn-site.xml文件中配置的,而运行MapReduce任务时,是在mapred-site.xml中进行配置的。
下面看一下相关的参数及其默认值情况:
参数名称
默认值
进程名称
配置文件
含义说明
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 NodeManager yarn-site.xml 从节点所在物理主机的可用物理内存总量
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 8 NodeManager yarn-site.xml 节点所在物理主机的可用虚拟CPU资源总数(core)
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 2.1 NodeManager yarn-site.xml 使用1M物理内存,最多可以使用的虚拟内存数量
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024 ResourceManager yarn-site.xml 一次申请分配内存资源的最小数量
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 ResourceManager yarn-site.xml 一次申请分配内存资源的最大数量
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1 ResourceManager yarn-site.xml 一次申请分配虚拟CPU资源最小数量
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 8 ResourceManager yarn-site.xml 一次申请分配虚拟CPU资源最大数量
mapreduce.framework.name local MapReduce mapred-site.xml 取值local、classic或yarn其中之一,如果不是yarn,则不会使用YARN集群来实现资源的分配
mapreduce.map.memory.mb 1024 MapReduce mapred-site.xml 每个MapReduce作业的map任务可以申请的内存资源数量
mapreduce.map.cpu.vcores 1 MapReduce mapred-site.xml 每个MapReduce作业的map任务可以申请的虚拟CPU资源的数量
mapreduce.reduce.memory.mb 1024 MapReduce mapred-site.xml 每个MapReduce作业的reduce任务可以申请的内存资源数量
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 8 MapReduce mapred-site.xml 每个MapReduce作业的reduce任务可以申请的虚拟CPU资源的数量


补充###
表 1. 新旧 Hadoop 脚本 / 变量 / 位置变化表


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




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LuckyJiang.2021
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