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

How to add your Conda environment to your jupyter notebook in just 4 steps

 In this article I am going to detail the steps, to add the Conda environment to your Jupyter notebook. Step 1: Create a Conda environment. conda create --name firstEnv once you have created the environment you will see, output after you create your environment. Step 2: Activate the environment using the command as shown in the console. After you activate it, you can install any package you need in this environment. For example, I am going to install Tensorflow in this environment. The command to do so, conda install -c conda-forge tensorflow Step 3: Now you have successfully installed Tensorflow. Congratulations!! Now comes the step to set this conda environment on your jupyter notebook, to do so please install ipykernel. conda install -c anaconda ipykernel After installing this, just type, python -m ipykernel install --user --name=firstEnv Using the above command, I will now have this conda environment in my Jupyter notebook. Step 4: Just check your Jupyter Notebook, to se...
Post a Comment
Read more

6 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design

“I have lots of experience with SQL and normalized databases, but I’m just a beginner with MongoDB. How do I model a one-to-N relationship?” This is one of the more common questions I get from users attending MongoDB office hours. I don’t have a short answer to this question, because there isn’t just one way, there’s a whole rainbow’s worth of ways. MongoDB has a rich and nuanced vocabulary for expressing what, in SQL, gets flattened into the term “One-to-N.” Let me take you on a tour of your choices in modeling One-to-N relationships. There’s so much to talk about here, In this post, I’ll talk about the three basic ways to model One-to-N relationships. I’ll also cover more sophisticated schema designs, including denormalization and two-way referencing. And I’ll review the entire rainbow of choices, and give you some suggestions for choosing among the thousands (really, thousands) of choices that you may consider when modeling a single One-to-N relationship. Jump the end of the post ...
Post a Comment
Read more

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