Hadoop添加节点的方法

本文详细介绍了在Hadoop集群中添加新节点的方法,包括停止集群、配置新节点环境、复制必要文件、更新集群配置、启动集群并平衡数据。平衡数据是为了确保资源分布均匀,提高MapReduce任务的执行效率。

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Hadoop添加节点的方法
1.将cluster停止。
2. 在新加的节点上配置好环境,包括ssh,jdk,并将其它datanode上的hadoop和hbase文件夹全部copy过去;
3. 将新的datanode的host加到集群namenode及其他datanode中去;
4. 将新的datanode的host加到master的conf/slaves中;
5. 再次启动cluster,在cluster中看到新的datanode节点;
5. 运行bin/start-balancer.sh,平衡数据。
备注:
1.balance是为了平衡数据,如果不执行该命令,cluster将会把新的数据都存放在新的datanode上,这样,造成分布不平衡,影响mr的工作效率。
2. start-balancer.sh和调用bin/shadoop balancer命令相似,也可加参数 -threshold 5(
   threshold 是平衡阈值,默认是10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长)。
3. balancer也可以在有mr job的cluster上运行,默认dfs.balance.bandwidthPerSec很低,为1M/s。在没有mr job时,可以提高该设置加快负载均衡时间。
4.如果cluster设置的副本数不为3(默认),需要先运行命令hadoop fs –setrep [-R] <path>
进行设置一个文件的副本系数。如果默认为3则不必。如果执行完平衡以后才改变副本数,会将新加入到新节点上的所有数据删除。
5.dfs.replication设置的副本系数只在文件系统写入时有效,并不影响在新添加节点时,平衡时的副本数
由于还有hbase数据库,因此,在运行完平衡以后,将hbase下的.META.文件删除(防止出错),启动hbase,执行hbase org.jruby.Main add_table /表名 来进行hbase表恢复
### 如何在Hadoop分布式文件系统中添加新的DataNode节点 要在现有的Hadoop集群添加一个新的DataNode节点,需要遵循一系列配置和操作流程。以下是详细的说明: #### 配置新增加的机器 1. **安装Java环境** 新增的机器上必须先安装与现有集群相同版本的JDK,并确保`JAVA_HOME`变量已正确设置[^4]。 2. **同步Hadoop软件包** 将当前使用的Hadoop版本复制到新节点并解压至指定路径。确保该路径与其他节点一致以便于管理。 3. **修改核心配置文件** - 编辑 `core-site.xml`, 设置相同的 `fs.defaultFS` 参数指向 NameNode 的 URI。 ```xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://<namenode-ip>:9000</value> </property> </configuration> ``` - 修改 `hdfs-site.xml` 文件中的参数以匹配主集群配置,特别是 `dfs.replication` 和存储目录定义部分。 ```xml <configuration> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/path/to/data/directory</value> </property> </configuration> ``` 4. **SSH免密登录配置** 如果尚未完成,则需为主节点和其他数据节点配置无密码 SSH 访问权限。这通常涉及将主节点上的公钥分发给所有目标主机包括这个新加的数据节点。 5. **更新slaves列表** 在NameNode服务器上的 `$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves` 文件里追加新加入 DataNodes 的 IP 地址或者主机名。 6. **格式化名称节点 (可选)** 当首次初始化整个 HDFS 或者遇到某些特殊错误时才可能需要用到此命令;一般情况下不需要再次执行格式化动作除非特别必要[^3]。 7. **重启服务** 使用如下脚本来停止旧的服务实例然后再重新开启它们: ```bash stop-dfs.sh && start-dfs.sh ``` 8. **验证状态** 登陆Web UI界面 http://<namenode-host>:50070 来确认新增加的那个 datanode 是否成功注册到了 namenode 上面并且正常工作着。 如果一切顺利的话,你应该能够看到最新的datanodes出现在web ui界面上. ```python print("New Datanode successfully added.") ```
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