hadoop 參數配置

Hadoop參數彙總

@(hadoop)[配置]

linux參數

以下參數最好優化一下:

  1. 文件描述符ulimit -n
  2. 用戶最大進程 nproc (hbase需要 hbse book)
  3. 關閉swap分區
  4. 設置合理的預讀取緩衝區
  5. Linux的內核的IO調度器

JVM參數

JVM方面的優化項Hadoop Performance Tuning Guide

Hadoop參數大全

適用版本:4.3.0

主要配置文件:

重要性表示如下:

  • 重要
  • 一般
  • 不重要

core-default.xml

  • hadoop.common.configuration.version

    配置文件的版本。

  • hadoop.tmp.dir=/tmp/hadoop-${user.name}

    Hadoop的臨時目錄,其它目錄會基於此路徑。本地目錄。

    只可以設置一個值;建議設置到一個足夠空間的地方,而不是默認的/tmp下
    服務端參數,修改需重啓

  • hadoop.security.authorization=false

    是否開啓安全服務驗證。

    建議不開啓。認證操作比較複雜,在公司內部網絡下,重要性沒那麼高

  • io.file.buffer.size=4096

    在讀寫文件時使用的緩存大小。這個大小應該是內存Page的倍數。

    建議1M

  • io.compression.codecs=null

    壓縮和解壓縮編碼類列表,用逗號分隔。這些類是使用Java ServiceLoader加載。

  • fs.defaultFS=file:///

    默認文件系統的名稱。URI形式。uri's的scheme需要由(fs.SCHEME.impl)指定文件系統實現類。 uri's的authority部分用來指定host, port等。默認是本地文件系統。

    HA方式,這裏設置服務名,例如:hdfs://mycluster1
    HDFS的客戶端訪問HDFS需要此參數。

  • fs.trash.interval=0

    以分鐘爲單位的垃圾回收時間,垃圾站中數據超過此時間,會被刪除。如果是0,垃圾回收機制關閉。可以配置在服務器端和客戶端。如果在服務器端配置trash無效,會檢查客戶端配置。如果服務器端配置有效,客戶端配置會忽略。

    建議開啓,建議4320(3天)
    垃圾回收站,如有同名文件被刪除,會給文件順序編號,例如:a.txt,a.txt(1)

  • fs.trash.checkpoint.interval=0

    以分鐘爲單位的垃圾回收檢查間隔。應該小於或等於fs.trash.interval。如果是0,值等同於fs.trash.interval。每次檢查器運行,會創建新的檢查點。

    建議設置爲60(1小時)

  • dfs.ha.fencing.methods=null

    HDFS的HA功能的防腦裂方法。可以是內建的方法(例如shell和sshfence)或者用戶定義的方法。建議使用sshfence(hadoop:9922),括號內的是用戶名和端口,注意,這需要NN的2臺機器之間能夠免密碼登陸

    fences是防止腦裂的方法,保證NN中僅一個是Active的,如果2者都是Active的,新的會把舊的強制Kill。

  • dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files=null

    使用sshfence時,SSH的私鑰文件。 使用了sshfence,這個必須指定

  • ha.zookeeper.quorum=null

    Ha功能,需要一組zk地址,用逗號分隔。被ZKFailoverController使用於自動失效備援failover。

  • ha.zookeeper.session-timeout.ms=5000

    ZK連接超時。ZKFC連接ZK時用。設置一個小值可以更快的探測到服務器崩潰(crash),但也會更頻繁的觸發失效備援,在傳輸錯誤或者網絡不暢時。建議10s-30s

  • hadoop.http.staticuser.user=dr.who

    在網頁界面訪問數據使用的用戶名。默認值是一個不真實存在的用戶,此用戶權限很小,不能訪問不同用戶的數據。這保證了數據安全。也可以設置爲hdfs和hadoop等具有較高權限的用戶,但會導致能夠登陸網頁界面的人能看到其它用戶數據。實際設置請綜合考慮。如無特殊需求。使用默認值就好

  • fs.permissions.umask-mode=22

    在創建文件和目錄時使用此umask值(用戶掩碼)。類linux上的文件權限掩碼。可以使用8進制數字也可以使用符號,例如:"022" (8進制,等同於以符號表示的u=rwx,g=r-x,o=r-x),或者"u=rwx,g=rwx,o="(符號法,等同於8進制的007)。注意,8進制的掩碼,和實際權限設置值正好相反,建議使用符號表示法,描述更清晰

  • io.native.lib.available=true

    是否啓動Hadoop的本地庫,默認啓用。本地庫可以加快基本操作,例如IO,壓縮等。

  • hadoop.http.filter.initializers=org.apache.hadoop.http.lib.StaticUserWebFilter

    Hadoop的Http服務中,用逗號分隔的一組過濾器類名,每個類必須擴展自org.apache.hadoop.http.FilterInitializer。 這些組件被初始化,應用於全部用戶的JSP和Servlet頁面。 列表中定義的順序就是過濾器被調用的順序。

  • hadoop.security.authentication

    安全驗證規則,可以是simple和kerberos。simple意味着不驗證。

  • hadoop.security.group.mapping=org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback

    user到group的映射類。ACL用它以給定user獲取group。默認實現是 org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback, 如果JNI有效,它將發揮作用,使用Hadoop的API去獲取user的groups列表。如果JNI無效,會使用另一個基於shell的實現, ShellBasedUnixGroupsMapping。這個實現是基於Linux、Unix的shell的環境。

  • hadoop.security.groups.cache.secs=300

    user到gourp映射緩存的有效時間。如果超時,會再次調用去獲取新的映射關係然後緩存起來。

  • hadoop.security.service.user.name.key=null

    如果相同的RPC協議被多個Server實現,這個配置是用來指定在客戶端進行RPC調用時,使用哪個principal name去聯繫服務器。不建議使用

  • hadoop.security.uid.cache.secs=14400

    安全選項。不建議使用

  • hadoop.rpc.protection=authentication

    rpc連接保護。可取的值有authentication(認證), integrity(完整) and privacy(隱私)。不建議使用

  • hadoop.work.around.non.threadsafe.getpwuid=false

    一些系統已知在調用getpwuid_r和getpwgid_r有問題,這些調用是非線程安全的。這個問題的主要表現特徵是JVM崩潰。如果你的系統有這些問題,開啓這個選項。默認是關閉的。

  • hadoop.kerberos.kinit.command=kinit

    用來定期的向Hadoop提供新的Kerberos證書。所提供命令需要能夠在運行Hadoop客戶端的用戶路徑中查找到,否則,請指定絕對路徑。不建議使用

  • hadoop.security.auth_to_local=null

    映射kerberos principals(代理人)到本地用戶名

  • io.bytes.per.checksum=512

    每次進行校驗和檢查的字節數。一定不能大於io.file.buffer.size.

  • io.skip.checksum.errors=FALSE

    是否跳過校驗和錯誤,默認是否,校驗和異常時會拋出錯誤。

  • io.serializations=org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization,org.apache.hadoop.io.serializer.avro.AvroSpecificSerialization,org.apache.hadoop.io.serializer.avro.AvroReflectSerialization

    序列化類列表,可以被用來獲取序列化器和反序列化器(serializers and deserializers)。

  • io.seqfile.local.dir=${hadoop.tmp.dir}/io/local

    本地文件目錄。sequence file在merge過程中存儲內部數據的地方。可以是逗號分隔的一組目錄。最好在不同磁盤以分散IO。實際不存在的目錄會被忽略。

  • io.map.index.skip=0

    跳過的索引實體數量在entry之間。默認是0。設置大於0的值可以用更少的內存打開大MapFiles。注意:MpaFile是一組Sequence文件,是排序後的,帶內部索引的文件

  • io.map.index.interval=128

    MapFile包含兩個文件,數據文件和索引文件。每io.map.index.interval個記錄寫入數據文件,一條記錄(行key,數據文件位置)寫入索引文件。

  • fs.default.name=file:///

    過時。使用(fs.defaultFS)代替

  • fs.AbstractFileSystem.file.impl=org.apache.hadoop.fs.local.LocalFs

    文件系統實現類:file

  • fs.AbstractFileSystem.hdfs.impl=org.apache.hadoop.fs.Hdfs

    文件系統實現類:hdfs

  • fs.AbstractFileSystem.viewfs.impl=org.apache.hadoop.fs.viewfs.ViewFs

    文件系統實現類:viewfs (例如客戶端掛載表)。

    在實現federation特性時,客戶端可以部署此係統,方便同時訪問多個nameservice

  • fs.ftp.host=0.0.0.0

    非Hdfs文件系統設置。暫不關注

  • fs.ftp.host.port=21

    非Hdfs文件系統設置。暫不關注

  • fs.df.interval=60000

    磁盤使用統計刷新間隔,以毫秒爲單位

  • fs.s3.block.size=67108864

    非Hdfs文件系統設置。暫不關注

  • fs.s3.buffer.dir=${hadoop.tmp.dir}/s3

    非Hdfs文件系統設置。暫不關注

  • fs.s3.maxRetries=4

    非Hdfs文件系統設置。暫不關注

  • fs.s3.sleepTimeSeconds=10

    非Hdfs文件系統設置。暫不關注

  • fs.automatic.close=true

    默認的,文件系統實例在程序退出時自動關閉,通過JVM shutdown hook方式。可以把此屬性設置爲false取消這種操作。這是一個高級選項,需要使用者特別關注關閉順序。不要關閉

  • fs.s3n.block.size=67108864

    非Hdfs文件系統設置。暫不關注

  • io.seqfile.compress.blocksize=1000000

    SequenceFiles以塊壓縮方式壓縮時,塊大小大於此值時才啓動壓縮。

  • io.seqfile.lazydecompress=TRUE

    懶惰解壓,僅在必要時解壓,僅對塊壓縮的SequenceFiles有效。

  • io.seqfile.sorter.recordlimit=1000000

    在SequenceFiles.Sorter spill過程中,保存在內存中的記錄數

  • io.mapfile.bloom.size=1048576

    在BloomMapFile使用的布隆過濾器內存大小。

  • io.mapfile.bloom.error.rate=0.005

    BloomMapFile中使用布隆過濾器失敗比率. 如果減少這個值,使用的內存會成指數增長。

  • hadoop.util.hash.type=murmur

    默認Hash算法實現. 'murmur':MurmurHash, 'jenkins':JenkinsHash.

  • ipc.client.idlethreshold=4000

    連接數閥值,超過此值,需要進行空閒連接檢查

  • ipc.client.kill.max=10

    定義客戶端最大數量,超過會被斷開連接

  • ipc.client.connection.maxidletime=10000

    毫秒,最大時間,超過後客戶端會斷開和服務器的連接。

  • ipc.client.connect.max.retries=10

    客戶端連接重試次數。

  • ipc.client.connect.max.retries.on.timeouts=45

    在連接超時後,客戶端連接重試次數

  • ipc.server.listen.queue.size=128

    定義服務器端接收客戶端連接的監聽隊列長度

  • ipc.server.tcpnodelay=false

    在服務器端開啓/關閉Nagle's算法,此算法可以延遲小數據包發送,從而達到網絡流量更有效利用。但是這對小數據包是不利的。默認關閉。建議false,即開啓Nagle算法

  • ipc.client.tcpnodelay=false

    參考ipc.server.tcpnodelay,客戶端參數。或許可以考慮關閉Nagle算法,增加客戶端響應速度

  • hadoop.rpc.socket.factory.class.default=org.apache.hadoop.net.StandardSocketFactory

    高級選項,暫不考慮

  • hadoop.rpc.socket.factory.class.ClientProtocol=null

    高級選項,暫不考慮

  • hadoop.socks.server=null

    高級選項,暫不考慮

  • net.topology.node.switch.mapping.impl=org.apache.hadoop.net.ScriptBasedMapping

    機架感知實現類。

  • net.topology.script.file.name=null

    配合ScriptBasedMapping使用。腳本文件。此腳本文件,輸入是ip地址,輸出是機架路徑。

  • net.topology.script.number.args=100

    機架感知腳本文件的參數最大數量。腳本每次運行被傳遞的參數,每個參數是一個ip地址

  • net.topology.table.file.name=null

    在net.topology.script.file.name被設置爲 org.apache.hadoop.net.TableMapping時,可以使用此配置。文件格式是一個有兩個列的文本文件,使用空白字符分隔。第一列是DNS或IP地址,第二列是機架路徑。如無指定,使用默認機架(/default-rack)

  • file.stream-buffer-size=4096

    非hdfs文件系統,暫不關注

  • s3.stream-buffer-size=4096

    非hdfs文件系統,暫不關注

  • kfs.stream-buffer-size=4096

    非hdfs文件系統,暫不關注

  • ftp.stream-buffer-size=4096

    非hdfs文件系統,暫不關注

  • tfile.io.chunk.size=1048576

    非hdfs文件系統,暫不關注

  • hadoop.http.authentication.type=simple

    Oozie Http終端安全驗證。可選值:simple | kerberos |#AUTHENTICATION_HANDLER_CLASSNAME#

    建議simple,關閉驗證

  • hadoop.http.authentication.token.validity=36000

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.http.authentication.signature.secret.file=${user.home}/hadoop-http-auth-signature-secret

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.http.authentication.cookie.domain=null

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.http.authentication.simple.anonymous.allowed=TRUE

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.http.authentication.kerberos.principal=HTTP/_HOST@LOCALHOST

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.http.authentication.kerberos.keytab=${user.home}/hadoop.keytab

    安全選項。暫不關注

  • dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout=30000

    SSH連接超時,毫秒,僅適用於內建的sshfence fencer。

  • ha.zookeeper.parent-znode=/hadoop-ha

    ZK失效備援功能,需要在ZK上創建節點,這裏是根節點的名稱。ZKFC會在這下面工作。注意,NameService ID會 被寫到此節點下,所以即便是開啓federation功能,也僅需要指定一個值。

  • ha.zookeeper.acl=world:anyone:rwcda

    ZKFC創建的ZK節點的訪問控制權限設置。可以多個,逗號分隔。此設置和ZK的CLI使用相同的格式。

  • ha.zookeeper.auth=null

    ZK操作時的權限驗證。

  • hadoop.ssl.keystores.factory.class=org.apache.hadoop.security.ssl.FileBasedKeyStoresFactory

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.ssl.require.client.cert=FALSE

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.ssl.hostname.verifier=DEFAULT

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.ssl.server.conf=ssl-server.xml

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.ssl.client.conf=ssl-client.xml

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.ssl.enabled=FALSE

    安全選項。暫不關注

  • hadoop.jetty.logs.serve.aliases=TRUE

    是否允許在Jetty中使用別名服務。

  • ha.health-monitor.connect-retry-interval.ms=1000

    HA功能的健康監控連接重試間隔

  • ha.health-monitor.check-interval.ms=1000

    HA功能的健康監控連接間隔

  • ha.health-monitor.sleep-after-disconnect.ms=1000

    HA功能的健康監控,在因網絡問題失去連接後休眠多久。用於避免立即重試,此時網絡問題仍在,沒有意義

  • ha.health-monitor.rpc-timeout.ms=45000

    HA功能健康監控的超時時間,毫秒

  • ha.failover-controller.new-active.rpc-timeout.ms=60000

    FC等待新的NN變成active狀態的超時時間。

  • ha.failover-controller.graceful-fence.rpc-timeout.ms=5000

    FC等待舊的active變成standby的超時時間。

  • ha.failover-controller.graceful-fence.connection.retries=1

    FC在做完美隔離是的連接重試次數(graceful fencing)

  • ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms=20000

    手動運行的FC功能(從CLI)等待健康檢查、服務狀態的超時時間。

hdfs-default.xml

  • hadoop.hdfs.configuration.version=1

    配置文件的版本

  • dfs.datanode.address=0.0.0.0:50010

    DN服務地址和端口,用於數據傳輸。0表示任意空閒端口。

    xferPort    dfs.datanode.address        50010   數據流地址   數據傳輸
    infoPort    dfs.datanode.http.address   50075
    ipcPort     dfs.datanode.ipc.address    50020   命令
    
  • dfs.datanode.http.address=0.0.0.0:50075

    DN的HTTP服務地址和端口。0表示任意空閒端口。

  • dfs.datanode.ipc.address=0.0.0.0:50020

    DN的IPC地址和端口。0表示任意空閒端口。

  • dfs.namenode.rpc-address=0.0.0.0:50090

    NN的RPC地址和端口

  • dfs.namenode.http-address=0.0.0.0:50070

    NN的HTTP地址和端口。0表示任意空閒端口。

  • dfs.datanode.du.reserved=0

    每個磁盤(volume)的保留空間,字節。要注意留足夠的空間給非HDFS文件使用。建議保留磁盤容量的5%或者50G以上

  • dfs.namenode.name.dir.restore=FALSE

    設置爲true,允許NN嘗試恢復之前失敗的dfs.namenode.name.dir目錄。在創建checkpoint是做此嘗試。如果設置多個磁盤,建議允許

  • dfs.namenode.edits.dir=${dfs.namenode.name.dir}

    本地文件,NN存放edits文件的目錄。可以是逗號分隔的目錄列表。edits文件會存儲在每個目錄,冗餘安全。

  • dfs.namenode.shared.edits.dir=null

    在多個NN中共享存儲目錄,用於存放edits文件。這個目錄,由active寫,由standby讀,以保持命名空間數據一致。此目錄不需要是dfs.namenode.edits.dir中列出的。在非HA集羣中,它不會使用。建議使用qj方式,可以不關注這個選項

  • dfs.namenode.edits.journal-plugin.qjournal=org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager

    qj方式共享edits。建議使用此方式

  • dfs.permissions.enabled=true

    是否在HDFS中開啓權限檢查。

  • dfs.permissions.superusergroup=supergroup

    超級用戶組。僅能設置一個。

  • dfs.datanode.data.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data

    本地磁盤目錄,HDFS數據應該存儲Block的地方。可以是逗號分隔的目錄列表(典型的,每個目錄在不同的磁盤)。這些目錄被輪流使用,一個塊存儲在這個目錄,下一個塊存儲在下一個目錄,依次循環。每個塊在同一個機器上僅存儲一份。不存在的目錄被忽略。必須創建文件夾,否則被視爲不存在。

  • dfs.replication=3

    數據塊副本數。此值可以在創建文件是設定,客戶端可以只有設定,也可以在命令行修改。不同文件可以有不同的副本數。默認值用於未指定時。

  • dfs.replication.max=512

    最大塊副本數,不要大於節點總數。

  • dfs.namenode.replication.min=1

    最小塊副本數。在上傳文件時,達到最小副本數,就認爲上傳是成功的

  • dfs.blocksize=67108864

    塊大小,字節。可以使用後綴: k(kilo), m(mega), g(giga), t(tera), p(peta), e(exa)指定大小 (就像128k, 512m, 1g, 等待)。

  • dfs.client.block.write.retries=3

    客戶端寫數據到DN時,最大重試次數。超過重試次數就會報出錯誤。

  • dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable=true

    在進行pipeline寫數據(上傳數據的方式)時,如果DN或者磁盤故障,客戶端將嘗試移除失敗的DN,然後寫到剩下的磁盤。一個結果是,pipeline中的DN減少了。這個特性是添加新的DN到pipeline。這是一個站點範圍的選項。當集羣規模非常小時,例如3個或者更小,集羣管理者可能想要禁止掉此特性。

  • dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy=DEFAULT

    此屬性僅在dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable設置爲true時有效。

    • ALWAYS: 總是添加新的DN

      • NEVER: 從不添加新的DN
      • DEFAULT: 設r是副本數,n是要寫的DN數。在r>=3並且floor(r/2)>=n或者r>n(前提是文件是hflushed/appended)時添加新的DN。
  • dfs.heartbeat.interval=3

    DN的心跳間隔,秒

  • dfs.namenode.handler.count=10

    NN的服務線程數。用於處理RPC請求。

  • dfs.namenode.safemode.threshold-pct=0.999f

    數據進入安全模式閥值,百分比,float形式,數據塊達到最小副本數(dfs.namenode.replication.min)的百分比。值小於等於0意味着在退出安全模式前不等待數據修復。大於1的值將導致無法離開安全模式。

  • dfs.namenode.safemode.extension=30000

    安全模式擴展存在時間,在需要的閥值達到後,毫秒。可以設置爲0,或者比較短的一個時間,例如3秒

  • dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec=1048576

    在做數據平衡時,每個DN最大帶寬佔用,每秒字節。默認值是1M。建議可以到10M

  • dfs.hosts=null

    文件名,包含了一個host列表,允許列表內機器連到NN。必須指定完整路徑。如果值爲空,全部hosts都允許連入。

  • dfs.hosts.exclude=null

    文件名,包含了一個hosts列表,不允許列表內機器連到NN。必須指定完整路徑。如果值爲空。沒有host被禁止。如果上述2個都設置並且有重合,dfs.hosts中優先級高。

  • dfs.stream-buffer-size=4096

    文件流緩存大小。需要是硬件page大小的整數倍。在讀寫操作時,數據緩存大小。注意和core-default.xml中指定文件類型的緩存是不同的,這個是dfs共用的

  • dfs.namenode.num.extra.edits.retained=1000000

    除最小的必須的editlog之外,額外保留的editlog文件數量。這是有用的,可以用於審覈目的,或者HA設置一個遠程Standby節點並且有時可能離線時,都需要保留一個較長的backlog。


    典型的,每個edit大約幾百字節,默認的1百萬editlog大約有百兆到1G。注意:早先的extra edits文件可能操作這裏設置的值,因爲還有其它選項,例如dfs.namenode.max.extra.edits.segments.retained

    建議值:2200,約3天的

  • dfs.datanode.handler.count=10

    DN的服務線程數。這些線程僅用於接收請求,處理業務命令

  • dfs.datanode.failed.volumes.tolerated=0

    可以接受的卷的失敗數量。默認值0表示,任一個卷失敗都會導致DN關閉。

    建議設置此值,避免個別磁盤問題。如果此值超過真實磁盤數,將會報錯,啓動失敗

  • dfs.namenode.support.allow.format=true

    NN是否允許被格式化?在生產系統,把它設置爲false,阻止任何格式化操作在一個運行的DFS上。

    建議初次格式化後,修改配置禁止

  • dfs.client.failover.max.attempts=15

    專家設置。客戶端失敗重試次數。

  • dfs.client.failover.connection.retries=0

    專家設置。IPC客戶端失敗重試次數。在網絡不穩定時建議加大此值

  • dfs.client.failover.connection.retries.on.timeouts=0

    專家設置。IPC客戶端失敗重試次數,此失敗僅指超時失敗。在網絡不穩定時建議加大此值

  • dfs.nameservices=null

    nameservices列表。逗號分隔。

    我們常用的僅配置一個,啓動federation功能需要配置多個

  • dfs.nameservice.id=null

    nameservice id,如果沒有配置或者配置多個,由匹配到的本地節點地址配置的IP地址決定。我們進配置一個NS的情況下,建議這裏不配置

  • dfs.ha.namenodes.EXAMPLENAMESERVICE=null

    包含一個NN列表。EXAMPLENAMESERVICE是指具體的nameservice名稱,通常就是dfs.nameservices中配置的。值是預備配置的NN的ID。

    ID是自己取的,不重複就可以,例如nn1,nn2

  • dfs.ha.namenode.id=null

    NN的ID,如果沒有配置,由系統決定。通過匹配本地節點地址和配置的地址。

    這裏設置的是本機的NN的ID(此配置僅對NN生效),由於要配置2個NN,建議沒有特殊需要,這裏不進行配置

  • dfs.ha.automatic-failover.enabled=FALSE

    是否開啓自動故障轉移。建議開啓,true

  • dfs.namenode.avoid.write.stale.datanode=FALSE

    決定是否避開在髒DN上寫數據。寫操作將會避開髒DN,除非超過一個配置的比率 (dfs.namenode.write.stale.datanode.ratio)。

    嘗試開啓

  • dfs.journalnode.rpc-address=0.0.0.0:8485

    JournalNode RPC服務地址和端口

  • dfs.journalnode.http-address=0.0.0.0:8480

    JournalNode的HTTP地址和端口。端口設置爲0表示隨機選擇。

  • dfs.namenode.audit.loggers=default

    審查日誌的實現類列表,能夠接收audit事件。它們需要實現 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.AuditLogger接口。默認值"default"可以用於引用默認的audit logger, 它使用配置的日誌系統。安裝客戶自己的audit loggers可能影響NN的穩定性和性能。

    建議default,開啓

  • dfs.client.socket-timeout=60*1000

  • dfs.datanode.socket.write.timeout=8*60*1000

  • dfs.datanode.socket.reuse.keepalive=1000

  • dfs.namenode.logging.level=info

    DFS的NN的日誌等級。值可以是:info,dir(跟蹤命名空間變動),"block" (跟蹤塊的創建刪除,replication變動),或者"all".

  • dfs.namenode.secondary.http-address=0.0.0.0:50090

    SNN的http服務地址。如果是0,服務將隨機選擇一個空閒端口。使用了HA後,就不再使用SNN了

  • dfs.https.enable=FALSE

    允許HDFS支持HTTPS(SSL)。建議不支持

  • dfs.client.https.need-auth=FALSE

    安全選項,暫不關注

  • dfs.https.server.keystore.resource=ssl-server.xml

    安全選項,暫不關注

  • dfs.client.https.keystore.resource=ssl-client.xml

    安全選項,暫不關注

  • dfs.datanode.https.address=0.0.0.0:50475

    安全選項,暫不關注

  • dfs.namenode.https-address=0.0.0.0:50470

    安全選項,暫不關注

  • dfs.datanode.dns.interface=default

    DN彙報它的IP地址的網卡。我們給DN指定了0.0.0.0之類的地址,這個地址需要被解析成對外地址,這裏指定的是網卡名,即那個網卡上綁定的IP是可以對外的IP,一般的,默認值就足夠了

  • dfs.datanode.dns.nameserver=default

    DNS的域名或者IP地址。DN用它來確定自己的域名,在對外聯繫和顯示時調用。一般的,默認值就足夠了

  • dfs.namenode.backup.address=0.0.0.0:50100

    NN的BK節點地址和端口,0表示隨機選用。使用HA,就不需要關注此選項了。建議不使用BK節點

  • dfs.namenode.backup.http-address=0.0.0.0:50105

    使用HA,就不需要關注此選項了。建議不使用BK節點

  • dfs.namenode.replication.considerLoad=true

    設定在選擇存放目標時是否考慮負載。需要

  • dfs.default.chunk.view.size=32768

    在瀏覽器中查看一個文件時,可以看到的字節數。

  • dfs.namenode.name.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name

    本地磁盤目錄,NN存儲fsimage文件的地方。可以是按逗號分隔的目錄列表,fsimage文件會存儲在全部目錄,冗餘安全。這裏多個目錄設定,最好在多個磁盤,另外,如果其中一個磁盤故障,不會導致系統故障,會跳過壞磁盤。由於使用了HA,建議僅設置一個。如果特別在意安全,可以設置2個

  • dfs.namenode.fs-limits.max-component-length=0

    路徑中每個部分的最大字節長度(目錄名,文件名的長度)。0表示不檢查長度。長文件名影響性能

  • dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items=0

    設置每個目錄最多擁有多少個子目錄或者文件。0表示無限制。同一目錄下子文件和目錄多影響性能

  • dfs.namenode.fs-limits.min-block-size=1048576

    最小的Block大小,字節。在NN創建時強制驗證。避免用戶設定過小的Block Size,導致過多的Block,這非常影響性能。

  • dfs.namenode.fs-limits.max-blocks-per-file=1048576

    每個文件最大的Block數。在NN寫時強制檢查。用於防止創建超大文件。

  • dfs.block.access.token.enable=FALSE

    訪問DN時是否驗證訪問令牌。建議false,不檢查

  • dfs.block.access.key.update.interval=600

    安全選項,暫不關注

  • dfs.block.access.token.lifetime=600

    安全選項,暫不關注

  • dfs.datanode.data.dir.perm=700

    本地數據目錄權限設定。8進制或者符號方式都可以。

  • dfs.blockreport.intervalMsec=21600000

    數據塊彙報間隔,毫秒,默認是6小時。

  • dfs.blockreport.initialDelay=0

    第一次數據塊彙報時延遲,秒。目的是減輕NN壓力?

  • dfs.datanode.directoryscan.interval=21600

    DN的數據塊掃描間隔,秒。磁盤上數據和內存中數據調整一致。

  • dfs.datanode.directoryscan.threads=1

    線程池要有多少線程用來併發的壓縮磁盤的彙報數據。

  • dfs.namenode.safemode.min.datanodes=0

    NN收到回報的DN的數量的最小值,達不到此值,NN不退出安全模式。(在系統啓動時發生作用)。<=0的值表示不關心DN數量,在啓動時。大於DN實際數量的值會導致無法離開安全模式。建議不設置此值

  • dfs.namenode.max.objects=0

    DFS支持的最大文件、目錄、數據塊數量。0無限制。

  • dfs.namenode.decommission.interval=30

    NN週期性檢查退役是否完成的間隔,秒。

  • dfs.namenode.decommission.nodes.per.interval=5

    NN檢查退役是否完成,每dfs.namenode.decommission.interval秒檢查的節點數量。

  • dfs.namenode.replication.interval=3

    NN週期性計算DN的副本情況的頻率,秒。

  • dfs.namenode.accesstime.precision=3600000

    HDFS文件的訪問時間精確到此值,默認是1小時。0表示禁用訪問時間。

  • dfs.datanode.plugins=null

    DN上的插件列表,逗號分隔。

  • dfs.namenode.plugins=null

    NN上的插件列表,逗號分隔。

  • dfs.bytes-per-checksum=512

    每次計算校驗和的字節數。一定不能大於dfs.stream-buffer-size。

  • dfs.client-write-packet-size=65536

    客戶端寫數據時的包的大小。包是塊中的更小單位數據集合

  • dfs.client.write.exclude.nodes.cache.expiry.interval.millis=600000

    最大週期去讓DN保持在例外節點隊列中。毫秒。操過此週期,先前被排除的DN將被移除緩存並被嘗試再次申請Block。默認爲10分鐘。

  • dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary

    本地文件系統中,DFS SNN應該在哪裏存放臨時[用於合併|合併後](to merge)的Image。如果是逗號分隔的目錄列表,Image文件存放多份。冗餘備份。建議不使用SNN功能,忽略此配置

  • dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}

    建議不使用SNN功能,忽略此配置

  • dfs.namenode.checkpoint.period=3600

    建議不使用SNN功能,忽略此配置

  • dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000

    建議不使用SNN功能,忽略此配置

  • dfs.namenode.checkpoint.check.period=60

    建議不使用SNN功能,忽略此配置

  • dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3

    建議不使用SNN功能,忽略此配置

  • dfs.namenode.num.checkpoints.retained=2
    建議不使用SNN功能,忽略此配置

  • dfs.namenode.num.extra.edits.retained=1000000

    數量限制,額外的edits事務數。

  • dfs.namenode.max.extra.edits.segments.retained=10000

    extra edit日誌文件segments的最大數量。除了用於NN重啓時的最小edits文件之外。一個segments包含多個日誌文件

  • dfs.namenode.delegation.key.update-interval=86400000

    NN中更新主代理令牌的時間間隔,毫秒。安全選項,不關注

  • dfs.namenode.delegation.token.max-lifetime=604800000

    NN中更新主代理令牌的時間間隔,毫秒。安全選項,不關注

  • dfs.namenode.delegation.token.renew-interval=86400000

    NN中更新主代理令牌的時間間隔,毫秒。安全選項,不關注

  • dfs.image.compress=FALSE

    Image文件要壓縮嗎?

  • dfs.image.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

    Image文件壓縮編碼。必須是在io.compression.codecs中定義的編碼。

  • dfs.image.transfer.timeout=600000

    Image文件傳輸時超時。HA方式使用不到,可不關注

  • dfs.image.transfer.bandwidthPerSec=0

    Image文件傳輸時可以使用的最大帶寬,秒字節。0表示沒有限制。HA方式使用不到,可不關注

  • dfs.datanode.max.transfer.threads=4096

    = 舊參數 dfs.datanode.max.xcievers
    DN上傳送數據出入的最大線程數。

  • dfs.datanode.readahead.bytes=4193404

    預讀磁盤數據。如果Hadoop本地庫生效,DN可以調用posix_fadvise系統獲取頁面數據到操作系統的緩存中。這個配置指定讀取當前讀取位置之前的字節數。設置爲0,取消此功能。無本地庫,此功能也無效。

  • dfs.datanode.drop.cache.behind.reads=FALSE

    在有些場景下,特別是對一些大的,並且不可能重用的數據,緩存在操作系統的緩存區是無用的。此時,DN可以配置自動清理緩存區數據,在已經發生向客戶端之後。此功能自動失效,在讀取小數據片時。(例如HBase的隨機讀寫場景)。通過釋放緩存,這在某些場景下可以提高性能。Hadoop本地庫無效,此功能無效。看起來是一個可以嘗試的特性

  • dfs.datanode.drop.cache.behind.writes=FALSE

    同dfs.datanode.drop.cache.behind.reads相似。

  • dfs.datanode.sync.behind.writes=FALSE

    如果是true,在寫之後,DN將指示操作系統把隊列中數據全部立即寫磁盤。和常用的OS策略不同,它們可能在觸發寫磁盤之前等待30秒。Hadoop本地庫無效,此功能無效。

  • dfs.client.failover.sleep.base.millis=500

    專家設置。失敗重試間的等待時間,毫秒。這裏的值是個基本值,實際值會根據失敗/成功次數遞增/遞減50%。第一次失敗會立即重試。第二次將延遲至少dfs.client.failover.sleep.base.millis毫秒。依次類推。

  • dfs.client.failover.sleep.max.millis=15000

    專家設置。失敗重試見的等待時間最大值,毫秒。

  • dfs.ha.log-roll.period=120

    StandbyNode要求Active滾動EditLog,由於StandBy只能從已經完成的Log Segments中讀,所以Standby上的數據新鮮程度依賴於以如何的頻率滾動日誌。秒。另外,故障轉移也會觸發一次日誌滾動,所以StandbyNode在Active之前,數據也會更新成最新的。秒,默認是2分鐘。

  • dfs.ha.tail-edits.period=60

    StandbyNode以此頻率檢測共享目錄中最新的日誌,秒。

  • dfs.ha.zkfc.port=8019

    zkfc的rpc端口

  • dfs.support.append=TRUE

    是否允許append。

  • dfs.client.use.datanode.hostname=FALSE

    是否客戶端應該使用DN的HostName,在連接DN時,默認是使用IP。

  • dfs.datanode.use.datanode.hostname=FALSE

    是否DN應該使用HostName連接其它DN,在數據傳輸時。默認是是IP。

  • dfs.client.local.interfaces=null

    逗號分隔的網卡列表,用於在客戶端和DN之間傳輸數據時。當創建連接時,客戶端隨機選擇一個並綁定它的socket到這個網卡的IP上。名字可以以網卡名(例如 "eth0"), 子網卡名 (eg "eth0:0"), 或者IP地址(which may be specified using CIDR notation to match a range of IPs)。

  • dfs.namenode.kerberos.internal.spnego.principal=${dfs.web.authentication.kerberos.principal}

    安全選項,暫不關注

  • dfs.secondary.namenode.kerberos.internal.spnego.principal=${dfs.web.authentication.kerberos.principal}

    安全選項,暫不關注

  • dfs.namenode.avoid.read.stale.datanode=FALSE

    決定是否避開從髒DN上讀數據。髒DN指在一個指定的時間間隔內沒有收到心跳信息。髒DN將被移到可以讀取節點列表的尾端。嘗試開啓

  • dfs.namenode.stale.datanode.interval=30000

    標記一個DN是髒的時間間隔。例如,如果NN在此設定的時間內沒有接收到來自某一個節點的心跳信息,此DN將被標記爲髒的。此間隔不能太小,否則容易導致被頻繁的標記爲髒DN。

    我們建議是1分鐘

  • dfs.namenode.write.stale.datanode.ratio=0.5f

    當全部DN被標記爲髒DN的比率高於此閥值,停止不寫數據到髒DN的策略,以免造成熱點問題(有效的,可寫的DN太少,壓力太大)。

  • dfs.namenode.invalidate.work.pct.per.iteration=0.32f

    高級屬性。改變需小心。

  • dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration=2

    高級屬性。改變需小心。

  • dfs.webhdfs.enabled=FALSE

    在NN和DN上開啓WebHDFS (REST API)功能。

    可以開啓嘗試

  • hadoop.fuse.connection.timeout=300

    秒,在fuse_dfs中緩存libhdfs連接對象的超時時間。 小值使用內存小。大值可以加快訪問,通過避開創建新的連接對象。

  • hadoop.fuse.timer.period=5

  • dfs.metrics.percentiles.intervals=null

    Comma-delimited set of integers denoting the desired rollover intervals (in seconds) for percentile latency metrics on the Namenode and Datanode. By default, percentile latency metrics are disabled.

  • dfs.encrypt.data.transfer=FALSE

    是否加密傳輸數據?僅需要配置在NN和DN。客戶端可以自行判斷。

  • dfs.encrypt.data.transfer.algorithm=null

    可以設置爲"3des"或"rc4"。否則使用默認的,通常是usually 3DES。3DES更安全,RC4更快。

  • dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled=TRUE

    布爾值,設定後臺DN端是否支持DistributedFileSystem#getFileVBlockStorageLocations API。

  • dfs.client.file-block-storage-locations.num-threads=10

    在調用DistributedFileSystem#getFileBlockStorageLocations()的併發RPC的線程數

  • dfs.client.file-block-storage-locations.timeout=60

    Timeout (in seconds) for the parallel RPCs made in DistributedFileSystem#getFileBlockStorageLocations().

  • dfs.domain.socket.path=/var/run/hadoop-hdfs/dn._PORT

    可選選項。socket文件路徑,unix下。用來在DN和本地的HDFS客戶端加快網絡連接。如果字符串"_PORT"出現在路徑中,它將被DN的TCP端口替換。

yarn-default.xml

  • yarn.app.mapreduce.am.env=null

    用戶爲MR AM添加環境變量。例如:

    1. A=foo 設置環境變量A爲foo
    2. B=$B:c 繼承並設置TT內的B變量
  • yarn.app.mapreduce.am.command-opts=-Xmx1024m

    MR AM的Java opts。如下符號會被替換:

    • @taskid@ 被替換成當前的TaskID。其它出現的'@'不會改變。例如,爲了讓gc日誌能夠按task打印存儲在/tmp目錄,可以設置'value'爲:-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@[email protected]
    • 如果hadoop本地庫可以使用,使用-Djava.library.path參數可能造成程序的此功能無效。這個值應該被替換,設置在MR的JVM環境中LD_LIBRARY_PATH變量中,使用 mapreduce.map.env和mapreduce.reduce.env配置項。
  • yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1536

    AM申請的內存

  • yarn.resourcemanager.address=0.0.0.0:8032

    RM地址:端口

  • yarn.resourcemanager.scheduler.address=0.0.0.0:8030

    調度器地址:端口

  • yarn.admin.acl=*

    ACL中誰可以管理YARN集羣

  • yarn.resourcemanager.admin.address=0.0.0.0:8033

    RM管理接口地址:端口

  • yarn.resourcemanager.am.max-retries=1

    AM重試最大次數。服務端參數。重啓生效。

    建議4

  • yarn.resourcemanager.nodes.include-path=null

    存儲有效節點列表的文件

  • yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path=null

    存儲拒絕節點列表的文件。如和包含文件衝突,包含文件優先級高

  • yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fifo.FifoScheduler

    調度器實現類。

    建議使用公平調度器

  • yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1024

    每個container想RM申請內存的最小大小。兆字節。內存請求小於此值,實際申請到的是此值大小。默認值偏大

  • yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192

    每個container向RM申請內存的最大大小,兆字節。申請值大於此值,將最多得到此值內存。

  • yarn.resourcemanager.recovery.enabled=FALSE

    是否啓動RM的狀態恢復功能。如果true,必須指定yarn.resourcemanager.store.class。嘗試啓用

  • yarn.resourcemanager.store.class=null

    用於持久存儲的類。嘗試開啓

  • yarn.resourcemanager.max-completed-applications=10000

    RM中保存的最大完成的app數量。內存中存儲。

  • yarn.nodemanager.address=0.0.0.0:0

    NM中的container管理器的地址:端口

  • yarn.nodemanager.env-whitelist=JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,YARN_HOME

    container應該覆蓋而不是使用NM的環境變量名單。允許container自己配置的環境變量

  • yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec=0

    秒,一個app完成後,NM刪除服務將刪除app的本地文件目錄和日誌目錄。爲了診斷問題,把這個選項設置成足夠大的值(例如,設置爲10分鐘),可以繼續訪問這些目錄。設置此選項,需要重啓NM。Yarn應用的工作目錄根路徑是yarn.nodemanager.local-dirs,Yarn應用日誌目錄的根路徑是yarn.nodemanager.log-dirs。

    調試問題時可用

  • yarn.nodemanager.local-dirs=${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir

    本地文件存儲目錄,列表。一個應用的本地文件目錄定位方式:${yarn.nodemanager.local-dirs}/usercache/${user}/appcache/application_${appid}。每個container的工作目錄,是此目錄的子目錄,目錄名是container_${contid}。

    非常重要,建議配置多個磁盤,平衡IO。

  • yarn.nodemanager.log-dirs=${yarn.log.dir}/userlogs

    存儲container日誌的地方。一個應用的本地日誌目錄定位是:${yarn.nodemanager.log-dirs}/application_${appid}。每個container的日誌目錄在此目錄下,名字是container_{$contid}。每個container目錄中包含stderr, stdin, and syslog等container產生的文件

    非常重要,建議配置多個磁盤

  • yarn.log-aggregation-enable=FALSE

    是否允許日誌匯聚功能。建議開啓

  • yarn.log-aggregation.retain-seconds=-1

    保存匯聚日誌時間,秒,超過會刪除,-1表示不刪除。 注意,設置的過小,將導致NN垃圾碎片。建議3-7天 = 7 * 86400 = 604800

  • yarn.nodemanager.log.retain-seconds=10800

    保留用戶日誌的時間,秒。在日誌匯聚功能關閉時生效。

    建議7天

  • yarn.nodemanager.remote-app-log-dir=/tmp/logs

    匯聚日誌的地方,目錄路徑,HDFS系統。

    對於開了權限檢查的系統,注意權限問題。HDFS上。

  • yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix=logs

    匯聚日誌目錄路徑後綴。匯聚目錄創建在{yarn.nodemanager.remote-app-log-dir}/${user}/{thisParam}

  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb=8192

    NM上可以用於container申請的物理內存大小,MB。

  • yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio=2.1

    在設置container的內存限制時,虛擬內存到物理內存的比率。Container申請的內存如果超過此物理內存,可以以此比率獲取虛擬內存用於滿足需求。虛擬地址的是物理地址的倍數上限。建議設置的大點,例如:4.1,8.1,此虛擬內存並非內存,而是佔用的虛擬地址。

  • yarn.nodemanager.webapp.address=0.0.0.0:8042

    NM的網頁界面地址和端口。

  • yarn.nodemanager.log-aggregation.compression-type=none

    匯聚日誌的壓縮類型。匯聚日誌是TFile格式文件。Hadoop-3315。可以使用的值有none,lzo,gz等。

    可以嘗試

  • yarn.nodemanager.aux-services=null

    請配置爲:mapreduce.shuffle,在Yarn上開啓MR的必須項

  • yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class=org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

    對應參考yarn.nodemanager.aux-services

  • mapreduce.job.jar=null

    Job客戶端參數。提交的job的jar文件。

  • mapreduce.job.hdfs-servers=${fs.defaultFS}

    Job客戶端參數。

  • yarn.application.classpath=$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*

    YARN應用的CLASSPATH,逗號分隔列表。

  • yarn.app.mapreduce.am.job.task.listener.thread-count=30

    MR AM處理RPC調用的線程數。

  • yarn.app.mapreduce.am.job.client.port-range=null

    MR AM能夠綁定使用的端口範圍。例如:50000-50050,50100-50200。 如果你先要全部的有用端口,可以留空(默認值null)。

  • yarn.app.mapreduce.am.job.committer.cancel-timeout=60000

    毫秒,如果job被kill了,等待output committer取消操作的時間。

  • yarn.app.mapreduce.am.scheduler.heartbeat.interval-ms=1000

    MR AM發送心跳到RM的時間間隔,毫秒

  • yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries=3

    在重新連接RM獲取Application狀態前,客戶端重試連接AM的次數。

  • yarn.app.mapreduce.client.max-retries=3

    客戶端重連RM/HS/AM的次數。這是基於ipc接口上的規則

  • yarn.ipc.client.factory.class=null

    創建客戶端IPC類的工廠類

  • yarn.ipc.serializer.type=protocolbuffers

    使用哪種序列化類

  • yarn.ipc.server.factory.class=null

    創建IPC服務類的工廠類

  • yarn.ipc.exception.factory.class=null

    創建IPC異常的工廠類

  • yarn.ipc.record.factory.class=null

    創建序列化記錄的工廠類

  • yarn.ipc.rpc.class=org.apache.hadoop.yarn.ipc.HadoopYarnProtoRPC

    RPC類實現類

  • yarn.resourcemanager.client.thread-count=50

    RM用來處理客戶端請求的線程數

  • yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms=600000

    AM報告間隔,毫秒。?

  • yarn.resourcemanager.principal=null

    安全選項

  • yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count=50

    調度器用於處理請求的線程數

  • yarn.resourcemanager.webapp.address=0.0.0.0:8088

    RM的網頁接口地址:端口

  • yarn.resourcemanager.resource-tracker.address=0.0.0.0:8031

  • yarn.acl.enable=TRUE

    開啓訪問控制

  • yarn.resourcemanager.admin.client.thread-count=1

    RM管理端口處理事務的線程數

  • yarn.resourcemanager.amliveliness-monitor.interval-ms=1000

    RM檢查AM存活的間隔

  • yarn.resourcemanager.container.liveness-monitor.interval-ms=600000

    檢查container存活的時間間隔,毫秒。建議短一些,例如3分鐘

  • yarn.resourcemanager.keytab=/etc/krb5.keytab

    安全選項

  • yarn.nm.liveness-monitor.expiry-interval-ms=600000

    RM判斷NM死亡的時間間隔。
    非主動檢查,被動等待,不連接時間超過此值
    10分鐘無檢查到活動,判定NM死亡

  • yarn.resourcemanager.nm.liveness-monitor.interval-ms=1000

    RM檢查NM存活的時間間隔。

  • yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count=50

    處理資源跟蹤調用的線程數。?

  • yarn.resourcemanager.delayed.delegation-token.removal-interval-ms=30000

    安全選項

  • yarn.resourcemanager.application-tokens.master-key-rolling-interval-secs=86400

    安全選項

  • yarn.resourcemanager.container-tokens.master-key-rolling-interval-secs=86400

    安全選項

  • yarn.nodemanager.admin-env=MALLOC_ARENA_MAX=$MALLOC_ARENA_MAX

    應該從NM傳送到container的環境變量

  • yarn.nodemanager.container-executor.class=org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor

    啓動containers的類。

  • yarn.nodemanager.container-manager.thread-count=20

    用於container管理的線程數

  • yarn.nodemanager.delete.thread-count=4



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