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YARN和MapReduce的内存设置参考

如何确定Yarn中容器Container,Mapreduce相关参数的内存设置,对于初始集群,由于不知道集群的类型(如cpu密集、内存密集)我们需要根据经验提供给我们一个参考配置值,来作为基础的配置。 完成这一任务有两种方式,确定YARN和MapReduce的内存设置,我们可以使用HDP工具脚本进行内存配置设定 运行hdp-configuration-utils.py 这个Python脚本(下载地址:hdp-configuration-utils)来计算YARN、MapReduce需要的内存,执行以下命令 python hdp-configuration-utils.py options 其中可选项如下: 选项 描述 -c CORES 每一个客户机的核数目 -m MEMORY 每一个客户机拥有的内存总数 -d DISK 每一个客户机拥有的磁盘数目 -k HBASE 如果Hbase安装了为”True”,否则为”False” 注:需要python26的运行环境 我们可以使用-h或-help来显示描述选项的帮助信息。 例子 运行下面的命令 python hdp-configuration-u...

hadoop 集群 跨 版本数据迁移

忙着做hadoop 1.x 到 2.x 的数据迁移. hadoop 系统提供 了一个 命令 distcp 可以跨版本 迁移数据. 具体的命令格式: 在新的hadoop 版本上执行 . 两个集群间的所有的主机hosts 文件里要把对方的集群节点的主机名配置上去. 因为是mapreduce 作业,不然会job 失败. 在 hadoop 2.x 上执行 . hadoop distcp hftp://hadoop1.x-namenode:50070/xxxx/xxx/xxx* /path-to-hadoop2.x/xxx/xxx 注意这里用的hftp 协议 ,不是hdfs 协议, hdfs 协议两边不通的. 如果你 hadoop 2.x 是默认安装的 还有个地方需要修改 , 不然会报文件校验 checksum 报错. 无法复制. hadoop 1.x 的文件校验用的crc32 hadoop 2.x 的文件校验用的CRC32C 两个版本的hadoop 的校验方法不同,会报错.无法迁移数据. 在hadoop 2.x hdfs-site.xml 里增加 一个配置. <property&...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。