hadoop集群namenode同时挂datanode

背景：（测试环境）只有两台机器一台namenode一台namenode,但集群只有一个结点感觉不出来效果，在namenode上挂一个datanode就有两个节点，弊端见最后

操作非常简单（添加独立节点参照：http://www.cnblogs.com/pu20065226/p/8493316.html）

1.修改namenode节点的slave文件,增加新节点信息

[hadoop@hadoop-master hadoop]$ pwd
/usr/hadoop/hadoop-2.7./etc/hadoop
[hadoop@hadoop-master hadoop]$ cat slaves
slave1
hadoop-master
[hadoop@hadoop-master hadoop]$ 

2.启动新datanode的datanode和nodemanger进程

先确认namenode和当前的datanode中，etc/hoadoop/excludes文件中无待加入的主机，再进行下面操作

[hadoop@slave2 hadoop-2.7.]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
starting datanode, logging to /usr/hadoop/hadoop-2.7./logs/hadoop-hadoop-datanode-slave2.out
[hadoop@slave2 hadoop-2.7.]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
starting datanode, logging to /usr/hadoop/hadoop-2.7./logs/yarn-hadoop-datanode-slave2.out
[hadoop@slave2 hadoop-2.7.]$
91284 SecondaryNameNode
90979 NameNode
91519 ResourceManager
41768 DataNode
41899 NodeManager
41999 Jps
[hadoop@slave2 ~]$

3.在NameNode上刷新节点

[hadoop@hadoop-master ~]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
[hadoop@hadoop-master ~]$sbin/start-balancer.sh

4.在namenode查看当前集群情况,

确认节点已经正常加入

[hadoop@hadoop-master hadoop-2.7.]$ hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity:  (54.63 GB)
Present Capacity:  (33.52 GB)
DFS Remaining:  (33.52 GB)
DFS Used:  (508.47 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks:
Blocks with corrupt replicas:
Missing blocks:
Missing blocks (with replication factor ): 

-------------------------------------------------
Live datanodes ():

Name: 192.168.48.129:50010 (hadoop-master)
Hostname: hadoop-master
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 38588669952 (35.94 GB)
DFS Used: 213476 (208.47 KB)
Non DFS Used: 16331292188 (15.21 GB)
DFS Remaining: 22257164288 (20.73 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 57.68%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Mar 19 19:54:45 PDT 2018

Name: 192.168.48.132: (slave1)
Hostname: slave1
Decommission Status : Normal
Configured Capacity:  (18.70 GB)
DFS Used:  ( KB)
Non DFS Used:  (5.91 GB)
DFS Remaining:  (12.79 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 68.41%
Configured Cache Capacity:  ( B)
Cache Used:  ( B)
Cache Remaining:  ( B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers:
Last contact: Mon Mar  :: PDT 

网页查看

弊端(来源网络)：首先NameNode将文件命名空间的状态保存在状态中，比如哪个文件块在哪个datanode上，由于在较大的hadoop集群中，会存在很多文件块，这样就会占用NameNode很大的内存，所以不会浪费NameNode的计算资源 其次，对于长时间运行的集群来说，NameNode一致将命名空间的状态变化写入edits日志文件，时间久了该文件也会很大，只要将NameNode的存储规划的合理，是不会浪费存储的

hadoop集群重要的是保证namdenode的长期稳定运行，把datanode放在namenode上，增加了namenode的负担，datanode占用大量的磁盘io，网络流量可能导致hdfs响应慢，错误率增加，要进行大量错误恢复，这影响集群的稳定性。

至于namenode是否浪费资源，namenode要维护整个集群的（一，二级关系）一、目录树，文件元信息，二、块到数据节点的映射。对于一定规模的集群要消耗大量的内存，cpu资源。namenode还会把一级关系持久化到镜像文件中，并且用编辑日志保证数据被持久化。这也会占用大量的存储资源，同事，有大量的datanode节点，可能还有大量的客户端同namenode进行网络通信。综上，namenode资源并没浪费！