京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
之前的文章中我们已经将master节点的网络IP、hostname文件、hosts文件配置完成,接下来还有hadoop相关配置文件需要修改。今天我们来讲master节点hadoop的配置。
1、hdfs-site.xml
在hadoop的配置文件中与HDFS(hadoop分布式文件系统)相关的是hdfs-core.xml文件。在伪分布集群中只有一个节点,因此此节点即要有NameNode功能也要有DataNode功能。在工作环境中这两个是不会在一个节点上的,在我们的多节点分布式集群中master只运行NameNode因此需在hdfs-site.xml文件中删除DataNode相关配置。
打开虚拟机在终端中输入cd hadoop/etc/hadoop 命令进入hadoop配置文件目录。
终端输入命令vim hdfs-site.xml进入vim编辑界面,按下图步骤删除原来伪分布集群配置的DataNode相关配置,并将数据冗余数量设置为2。
输入i进入编辑模式,编辑后的文件内容如下所示。
最后退出编辑模式,保存并退出。
2、core-site.xml
在core-site.xml中指定一个节点运行hdfs服务。在之前伪分布集群中只有一个节点,因此我们使用的是localhost,如今在集群中有三个节点,我们约定使用master。
在终端中输入vim core-site.xml按下图操作修改配置文件。
修改后内容如下所示
记得退出并保存。
在yarn-site.xml里可以修改与资源管理模块YARN相关的一些配置。
终端中输入 vim yarn-site.xml进行以下更改,将资源调度管理任务放置于master节点上
最终修改后的文件内容如下图所示。
4、mapred-site.xml
进行以下更改,主要添加mapreduce运行历史记录监控端口和网页端口。
同样,在终端输入vim mapred-site.xml开始编辑配置文件,配置内容如下所示
最后保存并退出。
5、slaves
slaves文件指明哪些节点运行DateNode进程,这里我们的集群中运行DataNode进程的节点有slave1、slave2。因此需将这两节点保存到slaves文件中。
在终端中输入 vim slaves命令编辑文件,编辑后的文件内容如下图所示。
最后保存slaves文件并退出编辑。到这里master节点上的hadoop相关配置已经完成了。
接下来我们要通过克隆master及slave1虚拟机来扩展集群。
6、生成slave1节点
通过克隆master 生成slave1节点的过程与之前克隆伪分布节点的操作是一致的这里不再赘述,唯一区别是在执行到下图步骤时注意将虚拟机名称设置为slave1并选择正确的存储位置方便管理。还有一点,被克隆的虚拟机一定要关机状态才可以被克隆。
slave1节点与master节点在hostname、IP地址、Hadoop配置这几个方面是有些差异的,在复制好slave1节点之后需进行配置。
6.1 配置IP地址
在前面文章中提到过slave1节点IP地址应设置为固定的值:192.168.79.12。详细的配置方法步骤已经在配置master节点时介绍过,配置slave1节点时可以参考一下。修改完成后的配置结果如下图所示,点击save保存即可。
6.2、修改hostname
保存并退出
6.3、修改Hadoop配置项
hdfs-site.xml
保存并退出之后重启slave1节点查看配置是否生效。
7、生成slave2节点
Slave2与slave1在Hadoop相关配置内容上是一致的,因此通过克隆slave1节点来生成slave2可以减少一些操作步骤。
克隆slave1节点时的操作步骤同样参考之前文章内容,区别是执行到下图步骤时记得更改虚拟机名称为slave2并更改存储目录(存储目录自己定义)。
7.1、配置IP地址
克隆完成后打开slave2虚拟机并配置其IP地址。配置过程与之前配置master节点IP过程一致,只是IP地址需改为192.168.79.13结果如下图所示,点击save保存即可。
更改Hostname,在终端中输入sudo vim /etc/hostname并回车执行,根据提示输入密码
输入i编辑hostname文件,文件内容如下所示为slave2,然后保存退出。
重启虚拟机测试配置是否生效,重启命令为sudo reboot
slave2重新启动后打开终端,输入命令ifconfig查看IP设置及虚拟机名,如下图所示配置已经生效。
到这里我们的hadoop集群安装配置完成。接下来的文章我会给大家介绍一下hadoop集群如如何启动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08