Hadoop在Linux上的資源如何管理

在linux環境下操作hadoop資源時，一般包含幾個重要的環節與相關工具：

Hadoop部署與設置

• Hadoop部署：首要任務是在Linux環境中部署Hadoop。可從apache Hadoop官方網站下載所需的Hadoop安裝包，并將其解壓至合適的目錄。
• 環境變量配置：需修改~/.bashrc或/etc/profile文件，加入Hadoop安裝位置及Java路徑，之后執行source命令以更新配置。
• 核心配置文件設定：像core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml以及yarn-site.xml這樣的文件用來配置Hadoop的網絡地址、數據存放位置、資源調度器等內容。

開啟與關閉Hadoop集群

• 開啟集群：利用如下命令開啟Hadoop集群：

    ./sbin/start-dfs.sh   ./sbin/start-yarn.sh
• 關閉集群：通過以下命令停止Hadoop集群：

    ./sbin/stop-dfs.sh   ./sbin/stop-yarn.sh
• 檢查集群狀況：可通過jps命令檢查所有運行中的Java進程，驗證Hadoop各部分（如NameNode、DataNode、ResourceManager等）是否正常啟動。

YARN資源管理應用

• YARN配置：在hadoop-env.sh文件中設定YARN資源管理器和節點管理器的類路徑。
• 動態資源分配啟用：經由修改yarn-site.xml文件，激活YARN的動態資源分配功能，從而依據需求分配資源。

監控與控制

• 監控工具：可運用Hadoop自帶的監控工具，例如Hadoop JobHistoryServer和YARN Resource Manager的網頁界面，來跟蹤集群狀態及作業進展。
• 常用Linux指令：如ls、cd、mkdir、rm、cp、mv等指令用于操控HDFS里的文檔與目錄。

集群效能提升

• 參數調整：比如內存設定、jvm選項、I/O調優和網絡優化等。
• 數據壓縮運用、挑選適合的數據結構（如Parquet、ORC）和優化數據處理流程以增強性能。

安全管控

• Kerberos驗證：Hadoop平臺借助Kerberos與Linux系統用戶協同完成用戶的認證工作，保障作業的安全執行。
• ssh配置：配置SSH免密碼登錄，使Hadoop集群內的各節點能夠無密碼相互訪問。

遵循以上步驟和工具，可在Linux環境中高效地管理Hadoop資源，保證集群的順暢運作及資源的有效配置。