一、HDFS与YARN的基本概念

在CentOS上集成HDFS与YARN是构建高效大数据处理平台的关键步骤。 我惊呆了。 HDFS:作为Hadoop的存储单元， 负责在分布式环境中将数据存储为块，并遵循主从拓扑结构。它包括NameNode和DataNode，以及用于数据块管理的Secondary NameNode。 不靠谱。 YARN:作为Hadoop的资源管理与调度系统， 聚焦集群计算资源的动态分配与任务调度，解决“计算资源如何分配、任务如何运行”的问题。 二、 修改配置文件 修改hdfs-site.xml文件，第19行及后面所有代码替换为下列代码并保存，ICU你。。 三、 协同工作机制 HDFS与YARN的协同以“数据存储在HDFS， CPU你。 计算由YARN调度”为核心逻辑，具体流程如下： Namenode是hdfs中文件目录和文件分配管理者，它保存着文件名和数据块的映射管理，数据块和datanode列表的映射关系。其中文件名和数据块的关系保存在磁盘上， 但是namenode上不保存数据块和datanode列表的关系，该列表是通过datanode上报建立起来的，PPT你。。 四、实例分析 Cloudera的yarn任务监控api。本文记录了一次因HDFS存储空间不足导致YARN上MapReduce任务异常挂起的经历。作者通过排查发现， 当HDFS空间紧张时Hadoop会限制对HDFS的写操作，进而影响到依赖于文件系统的MapReduce作业施行效率。 五、 高可用性搭建与配置 本文详细介绍了如何搭建Hadoop高可用环境，包括Zookeeper集群的安装配置和HDFS、 到位。 YARN的高可用性设置。，确保在节点故障时Neng平滑切换。 在CentOS上集成HDFS与YARN是构建高效大数据处理平台的关键步骤。通过理解两者的关系和协同工作机制，Ke以快速掌握大数据平台优化技巧，简直了。。

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