SecondaryNameNode和NameNode分离

本文详细介绍了Hadoop中Secondary NameNode(SNN)的配置方法。主要包括如何在masters文件中正确配置SNN主机地址,以及hdfs-site.xml文件中关于namenode与secondarynamenode的HTTP监控地址设置。此外,还提供了当namenode和SNN位于同一主机时的故障排查步骤。

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hadoop config files中的master,里面指定的主机,其实不是namenode,而是secondarynamenode

 

1.修改conf/masters

 master里面配置的,其实是SNN的主机地址

 

2.修改hdfs-site.xml文件

 

dfs.http.address:namenode的http监控地址

dfs.secondary.http.address : secondarynamenode的http监控地址(据说不配置的话会导致checkpoint异常)

SecondaryNameNode和NameNode分离

注:由于一开始启动集群的时候,我的namenode和secondarynamenode位于同一台主机,因此作出以上修改后,发现除了指定的主机有snn,本来的主机也有snn,解决方法是进入hadoop.tmp.dir指定的folder,进入dfs,把snn的folder删除,然后重新启动,达成!

要解决Hadoop集群中NameNode的负担问题,首先需要理解SecondaryNameNode的作用。SecondaryNameNode并不代替NameNode,而是在一个独立的机器上运行,其主要功能是定期合并NameNode的编辑日志名称空间镜像文件,生成新的镜像文件,并将旧的编辑日志删除。这一过程可以减少NameNode的内存消耗,因为它不需要不断地加载所有的编辑日志。在配置SecondaryNameNode时,需要设置其与NameNode通信的间隔时间(fs.checkpoint.dirfs.checkpoint.period参数)以及编辑日志镜像文件的存储路径。这样,即使在NameNode出现故障时,系统也能迅速从SecondaryNameNode加载镜像文件编辑日志,保证集群的正常运行。 参考资源链接:[Hadoop架构解析:NameNode、JobTracker与集群瓶颈](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3hyjcti3sr?spm=1055.2569.3001.10343) 对于MapReduce作业执行效率的提升,关键在于合理配置JobTracker与TaskTracker。JobTracker负责接收客户端提交的作业,规划作业执行计划,并将任务分配给TaskTracker。因此,可以通过增加TaskTracker的数量或者提升TaskTracker的硬件配置(如CPU内存),来提高任务执行能力。同时,确保网络带宽足够,减少网络延迟瓶颈,也是提升作业执行效率的重要因素。此外,合理配置TaskTracker的资源限制,如最大使用的内存CPU,防止个别任务独占资源导致其他任务饥饿。对于特别耗资源的任务,可以考虑使用队列管理,按照业务需求优先级分配资源。 通过这些方法,可以有效地减轻NameNode的压力,同时提升整个Hadoop集群的性能。建议深入阅读《Hadoop架构解析:NameNode、JobTracker与集群瓶颈》,这本书详细解释了Hadoop各个组件的工作机制性能瓶颈识别,对于提升集群性能解决实际问题具有指导意义。 参考资源链接:[Hadoop架构解析:NameNode、JobTracker与集群瓶颈](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3hyjcti3sr?spm=1055.2569.3001.10343)
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