Skip to main content

Reference Hadoop HDFS config Files

Trong Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System), có một số file cấu hình quan trọng để tùy chỉnh và điều chỉnh các thành phần của hệ thống. Dưới đây là một số file cấu hình quan trọng trong Hadoop HDFS và ý nghĩa của chúng:
1./ hdfs-site.xml: File này chứa cấu hình cho các thuộc tính liên quan đến HDFS. Đây là nơi bạn có thể thiết lập các cấu hình như kích thước block mặc định, số lượng bản sao dữ liệu, quyền truy cập, v.v. Điều chỉnh các giá trị trong file này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và tính sẵn sàng của HDFS.
2./ core-site.xml: File này chứa cấu hình cho các thuộc tính cơ bản của Hadoop. Nó bao gồm thông tin về tên miền Hadoop, địa chỉ máy chủ NameNode và các cài đặt liên quan đến mạng như cổng giao tiếp và giao thức.
3./ hdfs-default.xml: Đây là file mẫu chứa tất cả các thuộc tính có thể được cấu hình trong HDFS. File này cung cấp mô tả chi tiết và giá trị mặc định của mỗi thuộc tính. Nếu bạn muốn thay đổi một thuộc tính nào đó, bạn có thể sao chép nó vào hdfs-site.xml và thay đổi giá trị tương ứng.
4./ hdfs-log4j.properties: File này chứa cấu hình cho ghi nhật ký (logging) của HDFS. Bạn có thể tùy chỉnh cấu hình ghi nhật ký để kiểm soát mức độ chi tiết và vị trí lưu trữ các tệp nhật ký.
5./ hadoop-env.sh (.cmd): File này chứa cấu hình môi trường cho các thành phần của Hadoop, bao gồm HDFS. Nó được sử dụng để đặt các biến môi trường quan trọng như JAVA_HOME, HADOOP_HOME, HADOOP_CONF_DIR, HADOOP_LOG_DIR, v.v. File này cung cấp các cấu hình môi trường cần thiết để chạy các lệnh và quy trình liên quan đến Hadoop HDFS. Các file cấu hình này rất quan trọng để tùy chỉnh và tối ưu hóa Hadoop HDFS cho môi trường cụ thể. Việc hiểu và điều chỉnh các giá trị trong các file này giúp bạn tăng hiệu suất và đáng tin cậy của hệ thống Hadoop HDFS.
Tham khảo ví dụ cấu hình Rack Awareness
Labels:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Apache Spark Discretized Streams (DStreams) with Pyspark

Apache Spark Discretized Streams (DStreams) with Pyspark SPARK STREAMING What is Streaming ? Try to imagine this; in every single second , nearly 9,000 tweets are sent , 1000 photos are uploaded on instagram, over 2,000,000 emails are sent and again nearly 80,000 searches are performed according to Internet Live Stats. So many data is generated without stopping from many sources and sent to another sources simultaneously in small packages. Many applications also generate consistently-updated data like sensors used in robotics, vehicles and many other industrial and electronical devices stream data for monitoring the progress and the performance. That’s why great numbers of generated data in every second have to be processed and analyzed rapidly in real time which means “ Streaming ”. DStreams Spark DStream (Discretized Stream) is the basic concept of Spark Streaming. DStream is a continuous stream of data.The data stream receives input from different kind of sources like Kafka, Kinesis...
Post a Comment
Read more

Khác nhau giữa các chế độ triển khai giữa Local, Standalone và YARN trong Spark

Trong Apache Spark, có ba chế độ triển khai chính: Local, Standalone và YARN. Dưới đây là sự khác biệt giữa chúng: Chế độ triển khai Local: Chế độ triển khai Local là chế độ đơn giản nhất và được sử dụng cho môi trường phát triển và kiểm thử. Khi chạy trong chế độ Local, Spark sẽ chạy trên một máy tính duy nhất bằng cách sử dụng tất cả các luồng CPU có sẵn trên máy đó. Đây là chế độ phù hợp cho các tác vụ nhỏ và không yêu cầu phân tán dữ liệu. Chế độ triển khai Standalone: Chế độ triển khai Standalone cho phép bạn triển khai một cụm Spark độc lập bao gồm nhiều máy tính. Trong chế độ này, một máy tính được chọn làm "Spark Master" và các máy tính khác được kết nối với Spark Master như là "Spark Workers". Spark Master quản lý việc phân phối công việc và quản lý tài nguyên giữa các Spark Workers. Chế độ Standalone phù hợp cho triển khai Spark trên các cụm máy tính riêng lẻ mà không có hệ thống quản lý cụm chuyên dụng. Chế độ triển khai YARN: YARN (Yet Another Resource N...
Post a Comment
Read more