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
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12