编写一个一键开启hdfs、yarn和MapReduce的shell脚本
时间: 2023-02-14 07:35:55 浏览: 55
好的,为了一键启动HDFS、YARN和MapReduce,可以使用如下脚本:
```
#!/bin/bash
# 启动HDFS
start-dfs.sh
# 启动YARN
start-yarn.sh
# 启动MapReduce
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
```
需要注意的是,上述脚本假设HDFS、YARN和MapReduce的启动脚本都在当前路径下,或者已经在环境变量 $PATH 中。
此外,在启动HDFS和YARN之前,还需要保证 NameNode 和 ResourceManager 的主机名已经正确地配置在 hdfs-site.xml 和 yarn-site.xml 中。
相关问题
使用shell编写一个kudu+hdfs的脚本
以下是一个示例的Shell脚本,用于在Kudu和HDFS上执行一些常见的操作:
```bash
#!/bin/bash
# 定义Hadoop和Kudu的安装路径以及相关命令
HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
KUDU_HOME=/path/to/kudu
HDFS_BIN=$HADOOP_HOME/bin/hdfs
KUDU_BIN=$KUDU_HOME/bin/kudu
# 启动Hadoop集群
start_hadoop() {
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
}
# 停止Hadoop集群
stop_hadoop() {
$HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh
}
# 启动Kudu集群
start_kudu() {
$KUDU_BIN master start
$KUDU_BIN tserver start
}
# 停止Kudu集群
stop_kudu() {
$KUDU_BIN tserver stop
$KUDU_BIN master stop
}
# 创建HDFS目录
create_hdfs_dir() {
$HDFS_BIN dfs -mkdir /path/to/directory
}
# 创建Kudu表格
create_kudu_table() {
$KUDU_BIN table create table_name \
--schema "column_name:data_type, ..." \
--partitioning "column_name:hash(num_partitions)"
}
# 运行示例命令
start_hadoop # 启动Hadoop集群
start_kudu # 启动Kudu集群
create_hdfs_dir # 创建HDFS目录
create_kudu_table # 创建Kudu表格
# 根据需要执行其他操作
stop_kudu # 停止Kudu集群
stop_hadoop # 停止Hadoop集群
```
请注意,此脚本仅提供了一些基本的操作示例,并且需要根据您的实际环境和需求进行修改。确保将`/path/to/hadoop`和`/path/to/kudu`替换为您的Hadoop和Kudu的安装路径,并根据您的需求自定义其他命令和参数。
此外,您还可以根据需要添加其他操作,例如数据导入导出、查询等。确保在执行脚本之前,您已经正确配置了Hadoop和Kudu的环境,并具备足够的权限执行所需的操作。
编写一个shell脚本,计算当前hdfs目录的总存储内存大小
以下是一个用于计算当前HDFS目录总存储内存大小的shell脚本:
```shell
#!/bin/bash
# 获取当前HDFS目录下的所有文件和目录
hdfs_files=$(hdfs dfs -ls -R /your/hdfs/path | awk '{print $NF}')
# 初始化总内存大小为0
total_size=0
# 循环遍历每个文件和目录
for file in $hdfs_files
do
# 获取文件或目录的大小
size=$(hdfs dfs -du -s $file | awk '{print $1}')
# 如果是文件,则累加到总内存大小中
if [[ $size =~ ^[0-9]+$ ]]; then
total_size=$((total_size + size))
fi
done
# 打印总内存大小(以字节为单位)
echo "Total storage memory size in current HDFS directory: $total_size bytes"
```
请将`/your/hdfs/path`替换为您要计算总存储内存大小的HDFS目录的路径。您可以将脚本保存为`calculate_hdfs_memory.sh`,然后在终端上运行`bash calculate_hdfs_memory.sh`来执行脚本。
请注意,此脚本假设您已正确配置Hadoop和HDFS,并且可以通过`hdfs dfs`命令访问HDFS。