Hadoop集群大数据解决方案之搭建Hadoop3.X+HA模式（二）-六虎

why hadoop2.X？IBM上有篇论文讲的够详细了：文章链接。最直观的改进便是是2.X多了Yarn资源管理器优化资源分配，以及新增有HA形式避免单点故障，建立时能够用请求一年或许半年的免费云服务，当然也能够自己用虚拟机，若影用的呢是虚拟机形式的。 why hadoop3.X？个人是纯属装逼来玩玩，能够参考官方文档更新，牢记！企业用的时分千万不要用最新版，为啥？举个例子，Flink更新版别!hadoop是个咱们族，决定这个家族时尚程度的不是最新的一个组件版别，而是这个家族中最落后的成员支持的版别。

预备阶段

了解Hadoop+HA的frame
主备NameNode：　　1、主NameNode对外供给服务，备NameNode同步主NameNode元数据，以待切换；　　2、主NameNode的信息发生变化后，会将信息写到共享数据存储体系中让备NameNode合并到自己的内存中；　　3、一切DataNode一起向两个NameNode发送心跳信息（块信息）；

两种切换方式： 1、手动切换：经过指令完结主备之间的切换，能够用于HDFS升级等场合； 2、主动切换：基于Zookeeper完结；Zookeeper Failover Controller：向Zookeeper注册NameNode并监控NameNode健康状况，当NM挂掉后，ZKFC为NameNode竞赛锁，取得锁的NameNode变成active。多个Journal Node构成集群（引荐）基本原理，数据一起写入一切的JN，多数写入成功，则认为写成功；一般装备奇数个JN，JN越多，容错性越好；比如有3个JN，只要两个写成功，则数据写成功，最多答应一个JN挂掉。四台机器的节点散布如下表,1表明该机器上应该有该服务：

NN	DN	ZK	ZKFC	JN	RM	DM
node1	1	1	1	1
node2	1	1	1	1	1	1
node3	1	1	1	1
node4	1	1	1

装置集群操作体系：检查一下自己电脑装备，由于最少要3台虚拟机才能过把瘾，那我这边是用了4台，就算闹着玩每台内存2G也要8G内存，最好有12G以上内存加i5处理器吧，否则虚拟机很卡，毫无游戏体会（当然假如家里有多台破电脑，把这些破电脑接入一个路由器上做成一个小型局域网，能够达到更好的效果），下载VMware Workstation Pro软件，下载一个Linux装置包（自己选用的是CentOS7.ISO,下载链接），装置4台CentOS7，别离hostname为node1，node2，node3，node4，网络衔接形式设置为桥接，否则出现网络不通的状况是很麻烦的，留意：Hadoop集群中hostname，core-site.xml中的fs.defaultFS项的value不行包括下划线，其它装备文件也慎用下划线。能够用“-”，慎用“_”
找一个好用的长途Linux工具X-Shell或许MobaXterm，个人不引荐Putty，灵活性太差，比较引荐MobaXterm，可支持界面化Unold和DownLoad文件，很直观便利的操作小文件来完结Linux和Windows之间交互操作。
设置集群内部的免暗码登录： vi /etc/hosts文件，然后源文件后边追加IP和hostname，目的是既能够经过IP免密互登，也能够经过hostname免密登录，详细如下,先处理好一台后能够经过指令 “scp /etc/hosts node2:/etc/hosts”来完结跨服务器复制，把node2，node3，node4的/etc/hosts文件替换掉。

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.1.10 node1
192.168.1.9 node2
192.168.1.11 node3
192.168.1.12 node4

生成集群中一切node的公钥、私钥，并把一切node的公钥统一Copy在authorized_keys文件内，详细操作如下：

######################################################################
#此下面两行处代码需求在每个node上履行
cd ~    #回到主界面
ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa    #输入此指令按三次回车，该目录下新生成私钥id_rsa，和公钥id_rsa.pub
#此处的两行只需求在node1上履行
cd .ssh    #进入.ssh folder内
cat id_rsa.pub >> authorized_keys    #将公钥id_rsa.pub另存为该folder下authorized_keys文件内
#####################################################################
#别离在node2，node3，node4上把密钥追加到node1的authorized_keys
 ssh-copy-id -i node1  #每一台node上履行此句子，把本地主机的公钥复制到长途主机node1的authorized_keys文件上
#在node1上
cat /root/.ssh/authorized_keys    #能够看到里边的内容包括了每个node的公钥
chmod 600 /root/.ssh/authorized_keys    #修正该文件权限为600，细想一下是不是最合理，个人觉得是
#使用scp跨服务器把一切node的authorized_keys替换，如下
scp /root/.ssh/authorized_keys node2:/root/.ssh/
scp /root/.ssh/authorized_keys node3:/root/.ssh/
scp /root/.ssh/authorized_keys node4:/root/.ssh/
#测试衔接，选任何一台机器
ssh node1
ssh node2
ssh node3
ssh node4
#能够发现都是免密认证就能登录

装置JDK hadoop2.X配JDK7，3.X配JDK8，挑选的时分需求稳重，否则不兼容建立的你怀疑人生。

mkdir /usr/java    #新建java的根folder
cd /usr/java    #切换至/usr/java folder下
wget JDK下载链接    #JDK下载链接能够自己去Oracle官网下载查询，需求注册Oracle账号，否则不让下，建议下载tar包，比较好全局掌控
tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz    #解压tar包
#解压后的folder文件名很长，为了便利使用能够设一个软件，类似于Windows下的快捷方式，代码如下
ln -sf /usr/java/jdk1.8.0_211/ /usr/java/jdk8    #设置软链接，直接cd /usr/java/jdk8就能切换至jdk根folder下
#装备环境变量
vim /etc/profile   
/*
翻开环境变量文件，新增：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_211
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export  PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
*/
source /etc/profile    #重启环境变量服务
java -version    #在恣意folder内输入，检查Java版别，会提示版别号，则装置成功
#每个node上来一遍上述操作，特别提醒，留意scp的妙用，这个指令在集群中很常用，要熟练掌握。

装置Hadoop 3.X+HA（此节内容首要是hdfs，后续插件更新中）

新建用户新建一个myhadoop组和myhadoop用户，并且赋予sudo的权限，由于正常的声场环境是不行能给任何人root权限的，所以咱们要养成习惯，自己玩的时分也不要太依赖root,赋予sudo规划vi操作，对vi操作有问题欢迎检查Linux常用的vi/vim指令；

sudo groupadd -g 9000 myhadoop    #添加id=9000的组myhadoop
sudo useradd myhadoop -g 9000 -u 100000 -m #新增id=100000的user myhadoop到id=9000的组内，-m表明需求创立/home目录，留意此时创立的myhadoop用户还没有暗码
sudo passwd myhadoop  #会跳出提示框让你修正myhadoop的暗码，输完暗码按回车键（暗码在Linux体系是不行见的，直接按回车，不要犹疑是否自己键盘坏了没输入，一次输完后会要求你再重复输入一遍）
vi /etc/sudoers #翻开sudoers文件，找到root ALL=(ALL) ALL这一行，在下面再增加一行myhadoop ALL=(ALL) ALL，然后保存退出即可

正式装置

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/core/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz #下载3.2
tar -zxvf hadoop-3.2.0.tar.gz #解压3.2的tar包
ln -sf /usr/hadoop-3.2.0 /usr/hadoop-3.2.0 #创立个软链（类似快捷方式）
cd /usr/hadoop-3.2.0 #进入hadoop-3.2.0,一切装备文件在该目录下的etc目录下的hadoop目录，下面进行逐个文件的装备

hadoop2.X后一切的装备文件在 hadoop-XX.XX/etc/hadoop下，hadoop2.X后一切的装备文件在 hadoop-XX.XX/etc/hadoop下,hadoop2.X后一切的装备文件在 hadoop-XX.XX/etc/hadoop下，重要的事说三遍，参考官方网页 1)经过vi hadoop-env.sh指令修正hadoop-env.sh装备文件

#将里边的JAVA_HOME修正为自己的JAVA目录，能够在vi里边/java,搜索JAVA_HOME位子
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_211

2)经过vi hdfs-site.xml指令修正hdfs-site.xml装备文件,我写的注释不要配进去


<configuration>
#HA形式是一个集群形式，第一步装备集群的姓名，我取了若影的拼音，留意，姓名中不行包括下划线，ruo_ying这样的，咱们能够按需取名，一旦取名后，后边用到的集群姓名悉数改成此姓名。
<property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>ruoying</value>
</property>
#装备NameNode,用到集群姓名和第一步保持一致，牢记nn1，nn2为NameNode的命名，非机器的hostname，能够不改。
<property>
  <name>dfs.ha.namenodes.ruoying</name>
  <value>nn1,nn2</value>
</property>
#装备node1和node2的rpc协议端口，rpc协议为hadoop集群内部传输数据，集群姓名与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ruoying.nn1</name>
  <value>node1:8020</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ruoying.nn2</name>
  <value>node2:8020</value>
</property>
#装备node1，node2的http协议端口，可供网页查询，集群姓名与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.ruoying.nn1</name>
  <value>node1:50070</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.ruoying.nn2</name>
  <value>node2:50070</value>
</property>
#装备journal node对应的机器端口，此处表明journal node装置在node2，node3,node4,对应的服务端口为8485，集群姓名与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://node2:8485;node3:8485;node4:8485/ruoying</value>
</property>
#装备客户端使用的类找到active的NameNove，集群姓名与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ruoying</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
#装备sshfence，把私钥文件装备进来，留意自己的私钥文件在什么目录下，姓名是什么就如实写啥，依据自己的机器挑选填写
<property>
  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  <value>sshfence</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
  <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
#装备journal node的作业目录，随便挑选，不要放在临时目录下即可，即tmp的目录，临时目录操作体系重启会丢掉数据
<property>
  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  <value>/opt/JN/journal/node/local/data</value>
</property>
#装备HA形式下NameNode的主动切换，装备完也是能够手动切换的，放心装备
<property>
   <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
   <value>true</value>
</property>
</configuration>

3)经过vi core-site.xml指令修正core-site.xml装备文件,我写的注释不要配进去


<configuration>
#装备hadoop的进口，留意该集群的namenode是个集群，不能写死固定ip，所以要写hdfs-site.xml里边的集群名
<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://ruoying</value>
</property>
#装备zookeeper地点的节点和端口
<property>
   <name>ha.zookeeper.quorum</name>
   <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
 </property>
#装备作业目录，默许的在临时目录，最好改成实体目录，避免体系重启清空了数据
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/opt/hadoop3</value>
</property>
</configuration>
#装备hdfs文件体系的回收站，1440为时长保留1440分钟，当hdfs 删除文件时，会暂时保存在回收站，能够用mv指令回收。
<property>
   <name>fs.trash.interval</name>
   <value>1440</value>
</property>

4）装备yarn-site.xml,千万留意yarn.resourcemanager.ha.id特点，node1的值为rm1，node2的值为rm2，其他阶段非namenode不需求该特点

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>rmcluster</value>
    </property>
    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
     <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
     <value>node1</value>
    </property>
    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
     <value>node2</value>
    </property>
    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
     <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>
    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
     <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
        <value>rm1</value>
    </property>
    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
     <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

5)装备mapreduce-site.xml文件，hadoop不带该文件，能够使用cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml 生成，详细装备如下：


<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

6)装置，装备zookeeper集群

wget http://39.137.36.61:6310/mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz #下载zookeeper
tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz  #解压zookeeper
ln -sf /usr/zookeeper-3.4.14  /usr/zk  #设置软链
cd /usr/zk/conf #zookeeper的装备文件在该目录下
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg #以zoo_sample.cfg为源文件复制一份zoo.cfg文件作为装备文件
vi zoo.cfg，操作如下：
1.修正该文件下的
dataDir=/opt/zookeeper   #一样的原理，默许在tmp下简单丢掉数据
2.然后在最终加上三行，server.x,x为数字，对应地点node上/opt/zookeeper/myid这个文件下的数字，保存退出
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888
server.3=node3:2888:3888
3.mkdir /opt/zookeeper #在node1，node2，node3新建/opt/zookeeper目录为作业目录
4.vi myid #node1上，在里边写1，然后退出保存
5.scp -r /opt/zookeeper root@node2:/opt/zookeeper 
   scp -r /opt/zookeeper root@node3:/opt/zookeeper 
   #把/opt/zookeeper目录悉数跨服务器复制到node2，和node3，留意，node2和node3上该目录下的myid文件内容需求改成2和3
6.scp -r zookeeper-3.4.14/ root@node2:/usr/
   scp -r zookeeper-3.4.14/ root@node3:/usr/
  #使用scp把zookeeper的装备文件跨服务器cp到node2和node3，并用ln -sf  /usr/zookeeper-3.4.14/ /usr/zk创立软链
7.装备zookeeper的环境变量，vi /etc/profile 新加一条
export PATH=$PATH:/usr/zookeeper-3.4.14/bin
source /etc/profile #改写环境变量
8.封闭防火墙，
sudo systemctl status firewalld #检查防火墙状况
sudo systemctl stop firewalld #封闭防火墙
sudo systemctl startfirewalld #敞开防火墙
9.发动zookeeper，在/usr/zk/bin目录下有zkServer的一切指令。
zkServer.sh start

如下图，输入jps出现QuorumPeerMain端口，就阐明zookeeper成功发动，node1.node2，node3别离发动zk，首要出现的问题排查 1.ZK版别，最好不要用最新的，用次新的较为牢靠，现在tar包体积在36M左右，所以体积太大或许太小，就可能存在必定的坑。 2.zoo.cfg装备，是否node1，node2，node3的hostname是否对，也能够用ip 3.myid文件和里边的内容是否对。

5)vi slaves装备datanaode，留意,hadoop3.X叫workers，只是改了个姓名

#里边直接写如下，然后退出保存
node2
node3
node4

6)以上hdfs就装备完结了，把装备好的hadoop scp到其他3台机器

scp -r /usr/hadoop-3.2.0 root@node2:/usr/
scp -r /usr/hadoop-3.2.0 root@node3:/usr/
scp -r /usr/hadoop-3.2.0 root@node4:/usr/

7)发动hadoop

1.
cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin #先进入sbin目录发动journalnode
./hadoop-daemon.sh start journalnode #在node2，node3，node4上别离履行，发动journalnode，jps检查是否发动成功
2.
cd /usr/hadoop-3.2.0/bin #在其间一个namenode切换到bin目录下
 ./hdfs namenode -format #初始化其间一个namenode，初始化完今后，会在/opt/hadoop3下生成/dfs/name/current/* 这些信息
3.
cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin   #在初始化的namenode上切换到sbin   
./hadoop-daemon.sh start namenode #发动一个namenode ，jps检查是否发动
#假如发动有问题，可
cd ../logs
tail -n50 hadoop-root-namenode-node1.log #检查最终50行日志看有什么反常
4.
#同步另一个namenode的元数据，在另一台namenode上操作
cd /usr/hadoop-3.2.0/bin  #切换到bin目录
./hdfs namenode -bootstrapStandby #同步元数据
#一样的，错误的话切换到 
cd ..logs 
tail -n50 hadoop-root-namenode-node2.log #检查日子报错
会在/opt/hadoop3下生成/dfs/name/current/* 这些信息
5.初始化zookeeper，在其间一个namenode中履行
cd /usr/hadoop-3.2.0/bin 
./hdfs zkfc -formatZK
6.hadoop3.X新特性，需求在/usr/hadoop-3.2/sbin目录下，别离vi start-dfs.sh,stop-dfs.sh,start-yarn.sh,stop-yarn.sh内，新增：
HDFS_DATANODE_USER=root
HDFS_JOURNALNODE_USER=root
HDFS_ZKFC_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
YARN_NODEMANAGER_USER=root
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
缺一个就会在发动的时分报错，如缺少YARN_NODEMANAGER_USER，发动时报错如下：
ERROR: Attempting to operate on yarn nodemanager as root
ERROR: but there is no YARN_NODEMANAGER_USER defined. Aborting operation.
7.为了便利能够装备hadoop的两个环境变量
vi /etc/profile
新增
export PATH=$PATH:/usr/hadoop-3.2.0/bin:/usr/hadoop-3.2.0/sbin
wq!保存退出后 source /etc/profile 
8.重新发动dfs服务
先stop一切hadoop服务,在发动hdfs
由于装备了环境变量，所以能够在恣意地方履行如下指令，假如没有环境变量，则在你装置的hadoop目录下的sbin目录下
cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin  
里边的发动指令如下
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 2752 Sep 10  2018 distribute-exclude.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 6509 Oct  3  2019 hadoop-daemon.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1360 Sep 10  2018 hadoop-daemons.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1427 Sep 10  2018 hdfs-config.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 2339 Sep 10  2018 httpfs.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 3763 Sep 10  2018 kms.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 4134 Sep 10  2018 mr-jobhistory-daemon.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1648 Sep 10  2018 refresh-namenodes.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 2145 Sep 10  2018 slaves.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1471 Sep 10  2018 start-all.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1128 Sep 10  2018 start-balancer.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 3734 Sep 10  2018 start-dfs.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1357 Sep 10  2018 start-secure-dns.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1347 Sep 10  2018 start-yarn.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1462 Sep 10  2018 stop-all.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1179 Sep 10  2018 stop-balancer.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 3206 Sep 10  2018 stop-dfs.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1340 Sep 10  2018 stop-secure-dns.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1340 Sep 10  2018 stop-yarn.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 4331 Oct  3  2019 yarn-daemon.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1353 Sep 10  2018 yarn-daemons.sh
#先起存储节点，既hdfs节点
./stop-all.sh&&./start-dfs.sh
#存储节点检查输出日志，使用以上指令，包括发动journalnode（装备几个起几个），namenode（装备两个，一个active，一个standby，当然要先发动zookeeper才会有一个active，否则两个都是standby），datanode（装备几个起几个）、zkfc（在namenode的机器上跟着，用于推举）
#再启计算节点，hadoop2.0后，默许的计算节点便是yarn的resourcemanager和nodemanager咯,指令如下；
./stop-yarn.sh && ./start-yarn.sh
#会发动resourcemanager和nodemanager，这个依据你yarn-site.xml装备的对应节点有关
//题外话
//1.此目录下不是有个stop-all.sh和start-all.sh吗？能够用吗，能够用，但是原则上不发起，一般正经人都不必，简单造成各种问题不好排查；
//2.今后你的hadoop正常运转的时分，个别看护进程坏死，但是整个集群 没挂的状况下，请独自发动个别看护进程，不能一把抓悉数重启；
//如有一个namenode挂了，由于高可用，集群的另一个namenode在作业，集群并没挂，那么你不能重启集群，只需求直接发动namenode即可，首要只要在该台节点下，指令如下；
cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin #在初始化的namenode上切换到sbin
./hadoop-daemon.sh start namenode #发动一个namenode ，jps检查是否发动
#同理发动其他独自看护进程一样的道理，只要在该台节点下
./hadoop-daemon.sh start datanode  #独自发动某一个节点的datanode
./hadoop-daemon.sh start journalnode #独自发动某一个节点的journalnode 
./yarn-daemon.sh start nodemanager #独自发动该台机器的nodemanager 
./yarn-daemon.sh start resourcemanager  #独自发动该台机器的resourcemanager

自此，整个单纯的Hdfs3.X+HA装备完结各台机器上得到的jps如下： node1：

node2：

node3：

node4：

能够看到和咱们的原始表格完全符合，在恣意一台node1上访问https://node1:50070 能够经过网页版监管集群；

附上hadoop通用默许端口，当然，假如自己在装备的时分做过更改，还是要按照自己装备的来；

端口	效果
9000	fs.defaultFS，如：hdfs://172.25.40.171:9000
9001	dfs.namenode.rpc-address，DataNode会衔接这个端口
50070	dfs.namenode.http-address
50470	dfs.namenode.https-address
50100	dfs.namenode.backup.address
50105	dfs.namenode.backup.http-address
50090	dfs.namenode.secondary.http-address，如：172.25.39.166:50090
50091	dfs.namenode.secondary.https-address，如：172.25.39.166:50091
50020	dfs.datanode.ipc.address
50075	dfs.datanode.http.address
50475	dfs.datanode.https.address
50010	dfs.datanode.address，DataNode的数据传输端口
8480	dfs.journalnode.rpc-address
8481	dfs.journalnode.https-address
8032	yarn.resourcemanager.address
8088	yarn.resourcemanager.webapp.address，YARN的http端口
8090	yarn.resourcemanager.webapp.https.address
8030	yarn.resourcemanager.scheduler.address
8031	yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
8033	yarn.resourcemanager.admin.address
8042	yarn.nodemanager.webapp.address
8040	yarn.nodemanager.localizer.address
8188	yarn.timeline-service.webapp.address
10020	mapreduce.jobhistory.address
19888	mapreduce.jobhistory.webapp.address
2888	ZooKeeper，假如是Leader，用来监听Follower的衔接
3888	ZooKeeper，用于Leader推举
2181	ZooKeeper，用来监听客户端的衔接
60010	hbase.master.info.port，HMaster的http端口
60000	hbase.master.port，HMaster的RPC端口
60030	hbase.regionserver.info.port，HRegionServer的http端口
60020	hbase.regionserver.port，HRegionServer的RPC端口
8080	hbase.rest.port，HBase REST server的端口
10000	hive.server2.thrift.port
9083	hive.metastore.uris

Hadoop集群大数据解决方案之搭建Hadoop3.X+HA模式（二）

预备阶段

装置Hadoop 3.X+HA（此节内容首要是hdfs，后续插件更新中）

相关文章

阿里云 Serverless 助力企业全面拥抱云原生

大屏概览-定制化方案

别滥用FileProvider了，Android中FileProvider的各种场景应用

c语言链表实现通讯录管理系统(完整版)

作者信息