Yarn配置详解：HDFS Federation与架构配置实战

"这篇文档详细介绍了YARN配置的相关知识，特别是与HDFS Federation和架构配置相关的部分。文中提到了HDFS-1052引入的多NameNode特性，以及如何在多台机器上搭建Hadoop集群，包括环境配置、软件安装和HDFS-site.xml的编辑。" 在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，负责管理和调度集群中的计算资源。YARN与MapReduce结合，提供了高效的数据处理能力。而HDFS Federation是Hadoop Distributed File System（HDFS）的一种扩展，它允许多个NameNode并行运行，提高了系统的可扩展性和可用性。 HDFS Federation的核心改变是将单一的NameNode分解为多个命名空间（NameSpaces），每个NameSpace由一个独立的NameNode管理。这种方式使得大型HDFS集群可以更有效地处理大量的文件系统目录和文件。每个NameNode负责一部分文件系统的元数据，降低了单个节点的压力，增加了系统的整体吞吐量。Backup Node和Secondary NameNode的角色则保持不变，分别用于主备切换和元数据定期备份。 在配置HDFS Federation时，我们需要在各节点上进行以下步骤： 1. 准备环境：确保所有机器运行Linux系统，并且相互之间可以通过SSH无密码登录。安装Java 1.6及以上版本，并将JAVA_HOME添加到环境变量$PATH中。安装pssh和pscp工具，以便于在多台机器间同步文件和命令执行。 2. 分发和解压Hadoop软件包：将编译好的Hadoop 0.23版本分发到五台机器上，并在每台机器上解压。 3. 安装Java：在所有机器上安装Java，并设置JAVA_HOME环境变量。 4. 配置HDFS-site.xml：在每台机器的Hadoop配置目录下（如/etc/hadoop/）编辑hdfs-site.xml文件。对于NameNode节点，如Myhost1和Myhost2，需要设置`fs.defaultFS`为该节点的地址（例如`hdfs://Myhost1:9000`）和`dfs.namenode.name.dir`为存储元数据的目录（如`/home/yuling.sh/cluster-data`）。对于DataNode节点，配置将有所不同，主要涉及`dfs.datanode.data.dir`属性，指定数据块存储的位置。 5. 启动和验证集群：启动NameNode和DataNode服务，通过Hadoop的命令行工具检查集群状态，确保所有节点都正常运行。 配置完成后，用户可以利用YARN的资源调度机制来运行MapReduce作业，充分利用集群的计算资源。同时，HDFS Federation的架构改进确保了数据读写性能和系统的高可用性，使得大规模数据处理任务更加可靠和高效。