Hadoop学习笔记——配置文件
下载hadoop的原生版本，版本选择2.6.0，下载地址
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz
解压后可以看到
其中配置文件在 /etc/hadoop目录下
解压后默认的配置文件都是空的，需要自行配置，下面为配置文件的作用
其中比较重要的是前4个配置文件，分别为core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml，yarn-site.xml
可以参考文档，该文档的版本为4.3.0，：Hadoop参数汇总
默认的配置文件可以参考官方文档
https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/
左下角有配置的链接
1.core-site.xml
Hadoop全局配置参数，例如HDFS和MapReduce常用的I/O设置等
https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml
配置含义和调优建议可以参考
http://tonglin0325.github.io/xml/hadoop/2.6.0/core-default.xml
2.hdfs-site.xml
hdfs配置文件
https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml
配置含义和调优建议可以参考
http://tonglin0325.github.io/xml/hadoop/2.6.0/hdfs-default.xml
3.mapred-site.xml
mapreduce配置文件
https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml
配置含义和调优建议可以参考
http://tonglin0325.github.io/xml/hadoop/2.6.0/mapred-default.xml
4.yarn-site.xml
YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。
其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。
YARN总体上仍然是master/slave结构，在整个资源管理框架中，resourcemanager为master，nodemanager是slave。Resourcemanager负责对各个nademanger上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManger启动可以占用一定资源的任务。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。
YARN的基本组成结构，YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。
ResourceManager是Master上一个独立运行的进程，负责集群统一的资源管理、调度、分配等等；NodeManager是Slave上一个独立运行的进程，负责上报节点的状态；App Master和Container是运行在Slave上的组件，Container是yarn中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU等等资源，yarn以Container为单位分配资源。
Client向ResourceManager提交的每一个应用程序都必须有一个Application Master，它经过ResourceManager分配资源后，运行于某一个Slave节点的Container中，具体做事情的Task，同样也运行与某一个Slave节点的Container中。RM，NM，AM乃至普通的Container之间的通信，都是用RPC机制。
1、Resourcemanager
RM是一个全局的资源管理器，集群只有一个，负责整个系统的资源管理和分配，包括处理客户端请求、启动/监控APP master、监控nodemanager、资源的分配与调度。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。
（1） 调度器 Scheduler
调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它不再从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”（Resource Container，简称Container）表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。此外，该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。
（2） 应用程序管理器 Applications Manager
应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。
2、ApplicationMaster（AM）
管理YARN内运行的应用程序的每个实例。
功能：
数据切分
为应用程序申请资源并进一步分配给内部任务。
任务监控与容错
负责协调来自resourcemanager的资源，并通过nodemanager监视容器的执行和资源使用情况。
3、NodeManager（NM）
Nodemanager整个集群有多个，负责每个节点上的资源和使用。
功能：
单个节点上的资源管理和任务。
处理来自于resourcemanager的命令。
处理来自域app master的命令。
Nodemanager管理着抽象容器，这些抽象容器代表着一些特定程序使用针对每个节点的资源。
Nodemanager定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态（cpu和内存等资源）
4、Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。需要注意的是，Container不同于MRv1中的slot，它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。目前为止，YARN仅支持CPU和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。
功能：
对task环境的抽象
描述一系列信息
任务运行资源的集合（cpu、内存、io等）
任务运行环境
参考：YARN架构设计详解
yarn配置文件
https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml
配置含义和调优建议可以参考
http://tonglin0325.github.io/xml/hadoop/2.6.0/yarn-default.xml
5.httpfs-site.xml
httpfs模块配置文件
6.capacity-scheduler.xml
配置了yarn资源调度器运行中的各项参数
7.hadoop-policy.xml
用于配置服务级别授权
8.kms-acls.xml
9.kms-site.xml
