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环境搭建：【ECS生长万物之开源】基于ECS实例搭建Hadoop环境-阿里云开发者社区

2023版最新最强大数据面试宝典

熟悉业界主流大数据平台数据架构、技术架构、业务架构、以及海量数据采集与集中技术是一个综合性的要求，涵盖了大数据领域的多个方面。

1、YARN简介2、YRAN基本架构3、YARN高可用4、Yarn调度策略5、Yarn运维与监控

参考：https://blog.youkuaiyun.com/wuShiJingZuo/article/details/135620018。

【代码】Hadoop常用命令。

修改：core_site.xml。

2】hadoop的文件配置比较多，注意理解 路径、端口的配置（网上的不一定适合自己的电脑环境，需要多尝试）；3】中间会遇到一些包未安装的情况，可直接安装，如果最后还是有问题，基本都出在配置文件；1】jdk和hadoop的版本需要兼容，建议jdk选择1.8 版本；（可参考流程、具体配置需要自己摸索设置）

java："/opt/homebrew/Cellar/openjdk/22.0.1/libexec/openjdk.jdk/Contents/Home"

路径：/opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.0/libexec/logs从你提供的输出信息来看，你正在查看 Hadoop 的日志文件目录 (logs目录)。这里列出了 Hadoop 各个组件的日志文件。

上述显示的是Hadoop YARN的Web界面，具体来说是“所有应用程序”页面。这个页面提供了关于Hadoop集群的详细信息，包括集群度量节点度量和调度器度量。

这些选项允许用户访问Hadoop集群的不同方面，以便监控和管理集群的状态和性能。图片显示的是Hadoop的Web界面导航栏。对于Utilities的下拉菜单。功能，帮助用户监控和优化集群的性能和稳定性。这些工具选项提供了对Hadoop集群的。

Hadoop 的配置文件对于正确设置和运行 Hadoop 集群至关重要。它们定义了集群的各个方面，包括文件系统的配置、资源管理器的配置、MapReduce 的配置等。确保这些文件正确配置对于集群的稳定运行非常重要。如果你需要进一步的帮助或有关于具体配置的问题，请随时提问！

Hadoop 的sbin目录下包含了一系列 shell 脚本，用于启动、停止和管理 Hadoop 的各个组件和服务。

Pig、Hive和Mahout等工具则提供了更高层次的功能，使开发者更容易利用Hadoop的强大功能。Hive：一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL样式的查询能力。Map/Reduce：Hadoop的核心计算模型，将大任务分解为小任务并在集群上的多台计算机上并行运行。HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储非常大的文件，具有高容错性和高吞吐量的特点。的大数据处理框架，由。

NameNode是 HDFS 的核心管理和控制中心，负责维护文件系统的元数据和命名空间信息。DataNode负责存储实际的数据块，并响应客户端的读写请求。这种设计使得 HDFS 能够在大量廉价硬件上构建大规模的分布式文件系统，同时保持数据的可靠性和高可用性。

Spark 在 YARN 上运行是一种常见的部署方式，特别是在企业环境中。这种方式充分利用了 YARN 的资源管理和调度能力，同时让 Spark 应用程序能够高效地运行在 Hadoop 集群上。如果你需要进一步的帮助或有关于具体配置的问题，请随时提问！

Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 的核心组件之一。这些进程的存在表明你的 Hadoop 集群正在运行，并且各个组件都在正常工作。如果你需要停止集群，你可以使用。Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的工作节点。如果想单独停止某个进程，可以使用。整个集群中的资源（如 CPU 和内存）命令终止相应的进程 ID。命令列出了当前运行的。远程 JDBC 服务器。