上一篇文章中我们介绍了Hadoop编程基于MR程序实现倒排索引示例的有关内容,这里我们看看如何在Hadoop中动态地增加和删除节点(DataNode)。
假设集群操作系统均为:CentOS 6.7 x64
Hadoop版本为:2.6.3
一、动态增加DataNode
1、准备新的DataNode节点机器,配置SSH互信,可以直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorized_keys和id_rsa
2、复制Hadoop运行目录、hdfs目录及tmp目录至新的DataNode
3、在新DataNode上启动hadoop
..sbin/hadoop-daemon.sh start datanode ..sbin/yarn-daemon.sh start datanode
4、在NameNode上刷新节点
..bin/hdfs dfsadmin -refreshNodes ..sbin/start-balancer.sh
5、为方便下次启动,可以将新DataNode的域名和ip加入/etc/hosts中
二、动态删除DataNode
1、配置NameNode的hdfs-site.xml,适当减小dfs.replication副本数,增加dfs.hosts.exclude配置
<property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/usr/local/hadoop2/etc/hadoop/excludes</value> </property>
2、在对应路径(/etc/hadoop/)下新建excludes文件,并写入待删除DataNode的ip或域名
3、在NameNode上刷新所有DataNode
..bin/hdfs dfsadmin -refreshNodes ..sbin/start-balancer.sh
4、此时,可以在web检测界面(ip:50070)上可以观测到DataNode逐渐变为Dead。
总结
以上就是本文关于hadoop动态增加和删除节点方法介绍的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:浅谈七种常见的Hadoop和Spark项目案例、hadoop重新格式化HDFS步骤解析等,有什么问题可以直接留言,小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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