hadoop中workers

Hadoop中的workers指的是集群中的工作节点，也称为数据节点（DataNode）或任务节点（TaskTracker），它们负责存储数据和执行任务。每个worker节点都有自己的本地磁盘和内存，可以在本地执行任务，也可以从其他节点获取数据并处理。

Hadoop中的workers通常由多台服务器组成，它们通过网络连接在一起，共同完成数据存储和处理任务。在Hadoop中，workers是集群的核心组成部分，它们的数量和性能直接影响整个集群的性能和可靠性。

相关问题

hadoop配置workers

Hadoop集群中的"workers"通常是指Worker节点，它们是Hadoop分布式计算框架中的一个组成部分。在YARN（Yet Another Resource Negotiator）体系结构下，Worker节点负责管理和调度MapReduce任务的实际执行。

为了配置Hadoop Workers，你需要编辑`yarn-site.xml`配置文件，这个文件通常位于Hadoop的conf目录下。以下是设置Worker相关的配置：

1. **NodeManager地址**：

   <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>

   <property>
     <name>yarn.nodemanager.mapreduce.shuffle.service.hostname</name>
     <value>your_worker_node_ip_or_hostname</value>
   </property>

2. **Resource Manager地址**：

   <property>
     <name>yarn.resourcemanager.address</name>
     <value>your_rm_server_ip_or_hostname:8032</value>
   </property>

其中，`your_worker_node_ip_or_hostname`应替换为你计划作为worker的机器的实际IP或主机名，`your_rm_server_ip_or_hostname`是资源管理器（ResourceManager）的地址。

3. **启动Worker节点服务**：
使用命令行工具`hadoop-daemon.sh`启动`nodemanager`服务：

   $ sudo su - hdfs
   $ bin/hadoop-daemon.sh start nodemanager

4. **监控和调整worker数**：
根据实际需求，你可以通过修改`yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.maximum-capacity`等属性来调整队列的最大容量，进而控制总的worker数量。

记得在操作前备份原有配置，并确保网络通畅以及权限设置正确。完成配置后，可以通过`yarn ApplicationHistoryServer`查看任务状态和Worker的运行情况。

hadoop workers文件配置

Hadoop的workers文件配置是指在Hadoop集群中，配置每个节点的工作节点（worker）的主机名或IP地址的文件。该文件位于Hadoop的安装目录下的/etc/hadoop目录中，文件名为workers。

在该文件中，每行包含一个工作节点的主机名或IP地址。这些工作节点将被Hadoop集群用于执行MapReduce作业和其他任务。

例如，如果你有一个3节点的Hadoop集群，你可以在workers文件中添加以下内容：

node1
node2
node3

这将告诉Hadoop集群，使用这3个节点作为工作节点来执行任务。