hdfscoresitexml_0">hdfs的core-site.xml
core-site.xml是Hadoop集群的核心配置文件，包含了 Hadoop 全局级别的配置设置。这些设置不仅影响 HDFS（Hadoop Distributed File System），还影响 YARN 和 MapReduce 等其他组件。：
常见配置
- fs.default.name：指定HDFS的NameNode的URI，包括协议、主机名和端口号。这是集群中每一台机器都需要知道的NameNode地址，DataNode和独立的客户端程序都通过这个URI与NameNode交互。
- hadoop.tmp.dir：Hadoop文件系统依赖的基础配置，很多路径都依赖它。如果hdfs-site.xml中不配置NameNode和DataNode的存放位置，默认就放在这个路径下。
- io.file.buffer.size：指定文件读写时使用的缓冲区大小。
- fs.trash.interval：清理回收站的间隔，单位为分钟，默认为0，表示hdfs里删除的文件不会进入回收站，而是直接删除，可以按需修改
代码示例
xml"><configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131702</value>
</property>
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>
</configuration>
hdfssitexml_33">hdfs-site.xml
hdfs-site.xml 是 HDFS 的特定配置文件，包含了与 HDFS 相关的配置设置。这些设置主要用于调整 HDFS 的行为和性能。
常见配置
- dfs.replication：决定HDFS中文件块的数据备份个数。对于一个实际的应用，通常设为3，以保证数据的可靠性。少于三个的备份可能会影响到数据的可靠性（系统故障时，可能会造成数据丢失）。
- dfs.name.dir：NameNode存储Hadoop文件信息的本地系统路径。这个值只对NameNode有效，DataNode并不需要使用它。
- dfs.data.dir：DataNode在本地磁盘存放block的位置，可以是以逗号分隔的目录列表。DataNode循环向磁盘中写入数据，每个DataNode可单独指定与其它DataNode不一样的存储路径。
- dfs.namenode.http-address：指定 NameNode 的 HTTP 地址。
- dfs.permissions.enabled：启用或禁用 HDFS 的权限检查。
- dfs.namenode.handler.count：NameNode用来处理来自DataNode的RPC请求的线程数量。建议设置为DataNode数量的10%，一般在10~200个之间。
- dfs.datanode.handler.count：DataNode用来连接NameNode的RPC请求的线程数量，取决于系统的繁忙程度。设置太小会导致性能下降甚至报错。
- dfs.datanode.max.xcievers：DataNode可以同时处理的数据传输连接数。默认值通常是256，但根据集群的规模和需求，可能需要调整这个值。
代码示例
xml"><configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/hdfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:9001</value>
</property>
</configuration>
xml_71">yarn-site.xml
yarn-site.xml是YARN的配置文件，它包含了YARN的各种配置信息，如ResourceManager的地址、NodeManager的资源配置、日志级别、任务调度器等。关键配置包括：
常见配置
- yarn.resourcemanager.hostname：指定 ResourceManager 的主机名。
- yarn.nodemanager.aux-services：指定YARN节点管理器所使用的辅助服务。
- yarn.log-aggregation-enable：设置为true时，YARN将启用日志聚合功能。这意味着，运行完成的Container或任务的日志将被上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）上，而不是保存在各个NodeManager的本地磁盘上。这一功能有助于减轻NodeManager的负载，并提供一个中央化的存储和分析机制，使得用户可以更方便地查看和管理日志。
- yarn.log-aggregation.retain-seconds: 用于指定这些聚合后的日志在HDFS上保存的时间，单位为秒。超过这个时间后，系统将自动删除这些日志，以节省存储空间。
- yarn.resourcemanager.address：ResourceManager暴露给Client的地址，Client可以利用这个地址向ResourceManager提交应用程序，也可以用来杀死某个应用程序等。
- yarn.resourcemanager.scheduler.address：ResourceManager暴露给ApplicationMaster的访问地址，ApplicationMaster可以通过该地址从ResourceManager处申请和释放资源。
- yarn.resourcemanager.resource-tracker.address：ResourceManager暴露给NodeManager的地址，NodeManager可以通过该地址向ResourceManager发送心跳，也可以拉取到待执行的任务。
- yarn.nodemanager.resource.memory-mb：NodeManager的可用物理内存总量。这个参数一旦被设置，在YARN的整个运行过程中不允许被动态修改。
- yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio：用于设置一个比例，即每使用1MB的物理内存最多可以用多大的虚拟内存。
- yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：NodeManager的可用虚拟CPU总数。
代码示例
xml"><configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>640800</value>
</property>
</configuration>
krb5.conf
krb5.conf文件包含Kerberos的配置信息，它是Kerberos认证和授权机制的核心配置文件。关键配置包括：
常见配置
- [libdefaults]：Kerberos V5库使用的设置，如加密类型、校验和类型、凭据缓存类型等。
- [realms]：特定域的联系信息和设置，如KDC（Key Distribution Centers）的位置、域的管理员服务器位置等。
- [domain_realm]：将服务器主机名映射到Kerberos域，用于确定一个主机名属于哪个Kerberos域。
- [capaths]：非层次跨域认证路径的配置，用于指定不同Kerberos域之间的认证路径。
总结
core-site.xml：包含 Hadoop 的全局配置设置。hdfs-site.xml：包含 HDFS 特定的配置设置。yarn-site.xml：包含 YARN 资源管理和调度相关的配置设置。krb5.conf：包含 Kerberos 客户端的配置设置，用于安全认证。
这些配置文件共同构成了Hadoop集群和Kerberos认证机制的完整配置体系，它们之间的协同工作确保了Hadoop集群的高效、稳定和安全运行。
