hadoop3HA分布式使用jps

Hadoop 3的高可用性实现需要使用Apache ZooKeeper来完成。要启动Hadoop 3的HA集群，需要先在zookeeper集群中选举出一个Active NameNode节点和一个Standby NameNode节点，然后客户端通过访问Active节点的RPC Server来操作HDFS集群中的文件系统。
至于您的问题jps，它是Java虚拟机进程状态工具（JVM Process Status Tool）的缩写。它可以显示当前主机上所有Java进程的进程ID（PID）以及它们的进程状态。在Hadoop中，您可以使用jps来查看正在运行的所有Java进程，包括Hadoop服务的进程，如NameNode，DataNode，ResourceManager和NodeManager。

相关问题

hadoop HA分布式安装

对于Hadoop的HA分布式安装，可以按照以下步骤进行：

1. 配置Hadoop的core-site.xml文件，设置fs.defaultFS属性为hdfs://nameservice1，其中nameservice1为Hadoop集群的逻辑名称。
2. 配置Hadoop的hdfs-site.xml文件，设置如下属性：
- dfs.nameservices：设置为nameservice1。
- dfs.ha.namenodes.nameservice1：设置为namenode1,namenode2，其中namenode1和namenode2为两个NameNode节点的名称。
- dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode1：设置为第一个NameNode节点的RPC地址。
- dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode2：设置为第二个NameNode节点的RPC地址。
- dfs.client.failover.proxy.provider.nameservice1：设置为org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider。
3. 配置每个NameNode节点的hdfs-site.xml文件，设置如下属性：
- dfs.namenode.shared.edits.dir：设置为一个共享的编辑日志目录，例如qjournal://node1:8485;node2:8485;node3:8485/mycluster。
- dfs.journalnode.edits.dir：设置为每个JournalNode节点的编辑日志目录，例如/data/journal。
4. 启动JournalNode节点。
5. 格式化HDFS文件系统，使用命令hdfs namenode -format。
6. 启动NameNode节点，使用命令hadoop-daemon.sh start namenode。
7. 启动DataNode节点，使用命令hadoop-daemon.sh start datanode。
8. 启动ZooKeeper服务，使用命令zkServer.sh start。
9. 启动自动故障转移代理，使用命令hadoop-daemon.sh start zkfc。

hadoop3 伪分布式

Hadoop3的伪分布式是指在单台机器上模拟多节点的分布式环境。在伪分布式模式下，Hadoop的各个组件（如HDFS、YARN等）在同一台机器上运行，通过配置不同的端口和目录，模拟多个节点之间的通信和数据交互。

在hadoop3伪分布式模式下，通常需要进行以下步骤的配置：

1. 安装Hadoop软件包：可以从Apache官网下载最新版本的Hadoop3，并解压到指定的目录。

2. 配置环境变量：在系统的环境变量中添加Hadoop的安装路径，以便在命令行中可以直接调用Hadoop相关的命令。

3. 配置HDFS：修改Hadoop的核心配置文件，设置HDFS的相关参数，如副本数量、Block大小等。同时，需要在本地文件系统中创建指定的目录，用作HDFS存储数据的目录。

4. 配置YARN：修改YARN的配置文件，设置YARN的相关参数，如资源管理器的内存大小、节点管理器的内存大小等。

5. 启动Hadoop：通过启动脚本启动Hadoop的各个组件，如启动HDFS的NameNode、DataNode，启动YARN的ResourceManager、NodeManager等。

6. 执行任务：使用Hadoop提供的命令行工具或编写Java/Python等程序提交任务到Hadoop集群中，进行数据处理和计算。

伪分布式模式提供了在单机上测试和开发Hadoop应用程序的便利性，但由于受限于单台机器的资源，无法真正实现分布式的计算和存储能力。因此，在实际生产环境中，还需要配置多台机器组成Hadoop集群，实现真正的分布式计算和存储。