关闭hdfs

时间: 2023-08-08 21:08:00 浏览: 217

分布式HDFS部署和shell指令

分布式HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的简称，它是为了存储大量数据并支持大数据处理而设计的分布式文件系统。HDFS具有高容错性，可以在廉价硬件上运行，并提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用。HDFS采用了主从（Master/Slave）架构，在一个HDFS集群中，一般包含一个NameNode和多个DataNode，它们共同协作来存储和管理文件系统。在部署HDFS之前，大数据运维人员通常需要进行以下步骤： 1. 服务器规划：首先需要申请服务器资源，这包括确定所需的CPU核心数、内存大小、磁盘大小以及需要的服务器数量。这些参数将决定HDFS集群的规模和性能。 2. 编写部署文档：根据业务需求和服务器资源，规划服务的运行形式，比如NameNode和DataNode的部署位置、数量和配置等。同时，还需要考虑集群的高可用性、数据备份和恢复策略。 3. 文档审核：部署文档完成后，需要经过审核流程，确保部署计划的合理性和准确性。 4. 开始部署：审核通过后，根据部署文档开始在服务器上安装和配置Hadoop环境，包括安装JDK、配置Hadoop相关环境变量（例如，在`hadoop-env.sh`中设置JAVA_HOME等）、修改各个核心配置文件（`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`yarn-site.xml`、`mapred-site.xml`等）以及启动服务。 HDFS核心配置文件包括： - `core-site.xml`：用于配置HDFS的基本属性，如文件系统的默认名称、Hadoop的临时目录等。 - `hdfs-site.xml`：用于配置HDFS特定的属性，如副本数量、块大小、DFS副本策略等。 - `yarn-site.xml`：配置YARN相关属性，用于资源管理和作业调度。 - `mapred-site.xml`：配置MapReduce作业执行相关参数。在HDFS集群中，`workers`文件用于指定哪些服务器是DataNode，即配置从节点。DataNode负责实际的数据存储和数据读写操作。启动和关闭HDFS集群使用的shell指令如下： - `start-all.sh`：这个脚本会启动Hadoop集群中的所有守护进程，包括NameNode、DataNode、ResourceManager等。 - `stop-all.sh`：这个脚本会停止Hadoop集群中的所有守护进程。通过`jps`命令可以查看Java虚拟机中的进程，检查Hadoop相关进程是否已经启动。通过浏览器访问NameNode所在服务器的特定端口（如9870端口），可以进入Hadoop管理界面，用于查看集群状态、运行情况以及进行基本的管理和监控。 HDFS的shell命令格式通常以`hdfs dfs`开头，用于执行对HDFS文件系统的操作，如列出目录、创建目录、上传文件、下载文件、删除文件等。 HDFS部署模式主要有以下几种： - 去中心化模式：没有中心节点，所有节点地位平等。 - 中心化模式：有中心节点负责管理其他节点。 - 主从模式（Master/Slave）：一个主节点管理多个从节点，是HDFS典型的工作模式。 - 大数据模式（有负责人）：通常采用主从模式，但加入了更多的管理和备份机制。 HDFS采用的是主从模式，Master节点上运行的是NameNode，它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；而Slaves节点上运行的是DataNode，它负责存储实际的数据块，并执行数据的创建、删除和复制等操作。在HDFS中，还有一种高可用性（High Availability, HA）的部署模式，这是为了防止NameNode单点故障而设计的。在HA模式下，会有两个或更多的NameNode协同工作，并通过共享存储和状态机的复制来确保状态的一致性。部署HDFS集群，运维人员除了需要掌握上述技术细节，还需要熟悉Linux操作系统、网络配置、安全设置、故障排查等相关知识，确保整个HDFS集群能够稳定运行并提供持续的服务。

要关闭HDFS，可以使用以下命令： 1. 停止HDFS服务 ``` $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh ``` 2. 停止YARN服务 ``` $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh ``` 3. 如果使用了Hadoop MapReduce，还需要停止MapReduce服务 ``` $HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver ``` 注意：以上命令需要以Hadoop管理员身份运行。

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