部分内容参考：http://www.linuxqq.net/archives/964.html http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/1100974/
hadoop的重要配置文件有以下几个：
在1.2.1版本中，core-default.xml有73个属性，hdfs-default.xml有76个属性，mapred-default.xml有136个属性。
更多内容请参考P328
一、masters/slaves
1、masters记录的是需要启动secondary namenode的节点, 不是namenode，它也和mapreduce没任何关系。
slaves记录的是需要执行start-all.sh（或相关命令）时，需要远程启动tasktracker与datanode的节点。
2、这2个文件不需要分发至各个工作节点。
3、哪个机器执行启动脚本，那它就是jobtracke与namenode，再根据masters确定secondary namenode, 根据slaves文件确定tasktracker与datanode，并远程启动这些守护进程。
示例：
二、hadoop-env.sh
1、JAVA_HOME必须设置，其余均为可选项。
2、HADOOP_HEAPSIZE：分配给各个守护进程的内存大小，默认为1000M
另外，可以使用HADOOP_NAMENODE_OPTS等单独设置某一守护进行的内存大小
这个参数的分配参考P322。
大型集群一般设置2000M或以上，开发环境中设置500M足够了。
3、HADOOP_LOG_DIR：日志文件的存放目录，可以设置为/var/log/hadoop
4、HADOOP_SLAVES：slaves文件的位置，一般无需修改
5、HADOOP_SSH_OPTS：P335
6、HADOOP_SLAVE_SLEEP:P335
7、HADOOP_IDEN_STRING：影响日志文件的名称
完整文件如下：
# Set Hadoop-specific environment variables here.
# The only required environment variable is JAVA_HOME. All others are
# optional. When running a distributed configuration it is best to
# set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on
# remote nodes.
# The java implementation to use. Required.
# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun
# Extra Java CLASSPATH elements. Optional.
# export HADOOP_CLASSPATH=
# The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000.
# export HADOOP_HEAPSIZE=2000
# Extra Java runtime options. Empty by default.
# export HADOOP_OPTS=-server
# Command specific options appended to HADOOP_OPTS when specified
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_NAMENODE_OPTS"
export HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS"
export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_DATANODE_OPTS"
export HADOOP_BALANCER_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_BALANCER_OPTS"
export HADOOP_JOBTRACKER_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_JOBTRACKER_OPTS"
# export HADOOP_TASKTRACKER_OPTS=
# The following applies to multiple commands (fs, dfs, fsck, distcp etc)
# export HADOOP_CLIENT_OPTS
# Extra ssh options. Empty by default.
# export HADOOP_SSH_OPTS="-o ConnectTimeout=1 -o SendEnv=HADOOP_CONF_DIR"
# Where log files are stored. $HADOOP_HOME/logs by default.
# export HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logs
# File naming remote slave hosts. $HADOOP_HOME/conf/slaves by default.
# export HADOOP_SLAVES=${HADOOP_HOME}/conf/slaves
# host:path where hadoop code should be rsync'd from. Unset by default.
# export HADOOP_MASTER=master:/home/$USER/src/hadoop
# Seconds to sleep between slave commands. Unset by default. This
# can be useful in large clusters, where, e.g., slave rsyncs can
# otherwise arrive faster than the master can service them.
# export HADOOP_SLAVE_SLEEP=0.1
# The directory where pid files are stored. /tmp by default.
# NOTE: this should be set to a directory that can only be written to by
# the users that are going to run the hadoop daemons. Otherwise there is
# the potential for a symlink attack.
# export HADOOP_PID_DIR=/var/hadoop/pids
# A string representing this instance of hadoop. $USER by default.
# export HADOOP_IDENT_STRING=$USER
# The scheduling priority for daemon processes. See 'man nice'.
# export HADOOP_NICENESS=10
三、log4j.properties
日志文件的相关配置参考http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/43989689 或者权威指南P190
四、hadoop-metrics.properties
度量相关配置参考？？或者权威指南P382
五、core-site.xml
1、fs.default.name：默认的文件系统，一般将其改为hdfs。如：
<property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property>
2、hadoop.tmp.dir：暂时保存文件的目录，默认是/tmp/hadoop-$user，此位置有可能在重启时被清空，因此必须另外配置。
<property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/mnt/tmphadoop</value> </property>
这个属性会影响namenode/secondary namenode中的元数据与datanode中的数据文件存放位置。见下面hdfs-site.xml中的描述。
六、hdfs-site.xml
1、dfs.name.dir：
保存namenode元数据的位置，可以指定多个目录，元数据文件会同时写入这几个目录，从而支持冗余备份。最好有一个是NFS网络硬盘。
默认是${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
2、dfs.data.dir：
保存datanode数据文件的位置，可以指定多个目录，这多个目录位于不同的磁盘可以提高IO使用率。
默认是${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
3、fs.checkpoint.dir：
保存secondary namenode元数据的位置，可以指定多个目录，元数据文件会同时写入这几个目录，从而支持冗余备份。最好有一个是NFS网络硬盘。
默认是${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
注意，fs.checkpoint.dir与dfs.name.dir设置多个路径，是为了冗余备份，而dfs.data.dir设置多个路径是为了负载均衡。
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,/mnt/backup/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.checkpoint.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecond,/mnt/backup/dfs/namesecond</value>
</property>
4、dfs.replication：
复本数量，默认为3
<property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property>
七、mapred-site.xml
1、mapred.job.tracker：运行jobtracker的主机名和端口号
示例：
<property> <name>mapred.job.tracker</name> <value>master:9001</value> </property>
2、mapred.local.dir：存储作业中间数据的目录，作业终止时，目录被清空，以逗号分隔多个目录
3、mapred.system.dir：作业运行期间存储共享文件的位置，相对于fs.default.name，默认是${hadoop.tmp.dir}/mapred/system
4、mapred.tasktracker.map.tasks.maximum：同一时间允许运行的最大map任务数，默认为2
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum：同一时间允许运行的最大map任务数，默认为2
5、mapred.child.java.opts：每个map/reduce任务的JVM内容容量，默认为-Xmx200m
八、常用的端口配置
RPC端口均用于给外部提供远程调用的端口。
HTTP端口用于提供以页面形式查看集群内容。
HTTP端口用于提供以页面形式查看集群内容。
1 HDFS端口
| 参数 | 描述 | 默认 | 配置文件 | 例子值 |
| fs.default.name | namenode RPC交互端口 | 9000 | core-site.xml | hdfs://master:9000/ |
| dfs.http.address | NameNode web管理端口 | 50070 | hdfs- site.xml | 0.0.0.0:50070 |
| dfs.datanode.address | datanode 控制端口 | 50010 | hdfs -site.xml | 0.0.0.0:50010 |
| dfs.datanode.ipc.address | datanode的RPC服务器地址和端口 | 50020 | hdfs-site.xml | 0.0.0.0:50020 |
| dfs.datanode.http.address | datanode的HTTP服务器和端口 | 50075 | hdfs-site.xml | 0.0.0.0:50075 |
2 MR端口
| 参数 | 描述 | 默认 | 配置文件 | 例子值 |
| mapred.job.tracker | job-tracker交互端口 | 9001 | mapred-site.xml | master:9001/ |
| job | tracker的web管理端口 | 50030 | mapred-site.xml | 0.0.0.0:50030 |
| mapred.task.tracker.http.address | task-tracker的HTTP端口 | 50060 | mapred-site.xml | 0.0.0.0:50060 |
3 其它端口
| 参数 | 描述 | 默认 | 配置文件 | 例子值 |
| dfs.secondary.http.address | secondary NameNode web管理端口 | 50090 | hdfs-site.xml | 0.0.0.0:50090 |
core-site.xml
| name | value | Description |
| fs.default.name | hdfs://hadoopmaster:9000 | 定义HadoopMaster的URI和端口 |
| fs.checkpoint.dir | /opt/data/hadoop1/hdfs/namesecondary1 | 定义hadoop的name备份的路径，官方文档说是读取这个，写入dfs.name.dir |
| fs.checkpoint.period | 1800 | 定义name备份的备份间隔时间，秒为单位，只对snn生效，默认一小时 |
| fs.checkpoint.size | 33554432 | 以日志大小间隔做备份间隔，只对snn生效，默认64M |
| io.compression.codecs |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, |
Hadoop所使用的编解码器，gzip和bzip2为自带，lzo需安装hadoopgpl或者kevinweil，逗号分隔，snappy也需要单独安装 |
| io.compression.codec.lzo.class | com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec | LZO所使用的压缩编码器 |
| topology.script.file.name | /hadoop/bin/RackAware.py | 机架感知脚本位置 |
| topology.script.number.args | 1000 | 机架感知脚本管理的主机数，IP地址 |
| fs.trash.interval | 10800 | HDFS垃圾箱设置，可以恢复误删除，分钟数，0为禁用，添加该项无需重启hadoop |
| hadoop.http.filter.initializers |
org.apache.hadoop.security. |
需要jobtracker,tasktracker |
| hadoop.http.authentication.type | simple | kerberos | #AUTHENTICATION_HANDLER_CLASSNAME# | 验证方式，默认为简单，也可自己定义class,需配置所有节点 |
| hadoop.http.authentication. token.validity (排版调整，实际配置不要回车) |
36000 | 验证令牌的有效时间,需配置所有节点 |
| hadoop.http.authentication. signature.secret (排版调整，实际配置不要回车) |
默认可不写参数 | 默认不写在hadoop启动时自动生成私密签名,需配置所有节点 |
| hadoop.http.authentication.cookie.domain | domian.tld | http验证所使用的cookie的域名，IP地址访问则该项无效，必须给所有节点都配置域名才可以。 |
| hadoop.http.authentication. simple.anonymous.allowed (排版调整，实际配置不要回车) |
true | false | 简单验证专用，默认允许匿名访问，true |
|
hadoop.http.authentication. |
HTTP/localhost@$LOCALHOST | Kerberos验证专用，参加认证的实体机必须使用HTTP作为K的Name |
| hadoop.http.authentication. kerberos.keytab (排版调整，实际配置不要回车) |
/home/xianglei/hadoop.keytab | Kerberos验证专用，密钥文件存放位置 |
| hadoop.security.authorization | true|false | Hadoop服务层级验证安全验证，需配合hadoop-policy.xml使用，配置好以后用dfsadmin,mradmin -refreshServiceAcl刷新生效 |
| io.file.buffer.size | 131072 | 用作序列化文件处理时读写buffer的大小 |
| hadoop.security.authentication | simple | kerberos | hadoop本身的权限验证，非http访问，simple或者kerberos |
| hadoop.logfile.size | 1000000000 | 设置日志文件大小，超过则滚动新日志 |
| hadoop.logfile.count | 20 | 最大日志数 |
| io.bytes.per.checksum | 1024 | 每校验码所校验的字节数，不要大于io.file.buffer.size |
| io.skip.checksum.errors | true | false | 处理序列化文件时跳过校验码错误，不抛异常。默认false |
| io.serializations |
org.apache.hadoop.io. (排版需要。实际配置不要回车) |
序列化的编解码器 |
| io.seqfile.compress.blocksize | 1024000 | 块压缩的序列化文件的最小块大小，字节 |
| webinterface.private.actions | true | false | 设为true，则JT和NN的tracker网页会出现杀任务删文件等操作连接，默认是false |
hdfs-site.xml
| name | value | Description |
| dfs.default.chunk.view.size | 32768 | namenode的http访问页面中针对每个文件的内容显示大小，通常无需设置。 |
| dfs.datanode.du.reserved | 1073741824 | 每块磁盘所保留的空间大小，需要设置一些，主要是给非hdfs文件使用，默认是不保留，0字节 |
| dfs.name.dir | /opt/data1/hdfs/name, /opt/data2/hdfs/name, /nfs/data/hdfs/name |
NN所使用的元数据保存，一般建议在nfs上保留一份，作为1.0的HA方案使用，也可以在一台服务器的多块硬盘上使用 |
| dfs.web.ugi | nobody,nobody | NN,JT等所使用的web tracker页面服务器所使用的用户和组 |
| dfs.permissions | true | false | dfs权限是否打开，我一般设置false，通过开发工具培训别人界面操作避免误操作，设置为true有时候会遇到数据因为权限访问不了。 |
| dfs.permissions.supergroup | supergroup | 设置hdfs超级权限的组，默认是supergroup，启动hadoop所使用的用户通常是superuser。 |
| dfs.data.dir | /opt/data1/hdfs/data, /opt/data2/hdfs/data, /opt/data3/hdfs/data, ... |
真正的datanode数据保存路径，可以写多块硬盘，逗号分隔 |
| dfs.datanode.data.dir.perm | 755 | datanode所使用的本地文件夹的路径权限，默认755 |
| dfs.replication | 3 | hdfs数据块的复制份数，默认3，理论上份数越多跑数速度越快，但是需要的存储空间也更多。有钱人可以调5或者6 |
| dfs.replication.max | 512 | 有时dn临时故障恢复后会导致数据超过默认备份数。复制份数的最多数，通常没什么用，不用写配置文件里。 |
| dfs.replication.min | 1 | 最小份数，作用同上。 |
| dfs.block.size | 134217728 | 每个文件块的大小，我们用128M，默认是64M。这个计算需要128*1024^2，我碰上过有人直接写128000000，十分浪漫。 |
| dfs.df.interval | 60000 | 磁盘用量统计自动刷新时间，单位是毫秒。 |
| dfs.client.block.write.retries | 3 | 数据块写入的最多重试次数，在此次数之前不会捕获失败。 |
| dfs.heartbeat.interval | 3 | DN的心跳检测时间间隔。秒 |
| dfs.namenode.handler.count | 10 | NN启动后展开的线程数。 |
| dfs.balance.bandwidthPerSec | 1048576 | 做balance时所使用的每秒最大带宽，使用字节作为单位，而不是bit |
| dfs.hosts | /opt/hadoop/conf/hosts.allow | 一个主机名列表文件，这里的主机是允许连接NN的，必须写绝对路径，文件内容为空则认为全都可以。 |
| dfs.hosts.exclude | /opt/hadoop/conf/hosts.deny | 基本原理同上，只不过这里放的是禁止访问NN的主机名称列表。这在从集群中摘除DN会比较有用。 |
| dfs.max.objects | 0 | dfs最大并发对象数，HDFS中的文件，目录块都会被认为是一个对象。0表示不限制 |
| dfs.replication.interval | 3 | NN计算复制块的内部间隔时间，通常不需写入配置文件。默认就好 |
| dfs.support.append | true | false | 新的hadoop支持了文件的APPEND操作，这个就是控制是否允许文件APPEND的，但是默认是false，理由是追加还有bug。 |
| dfs.datanode.failed.volumes.tolerated | 0 | 能够导致DN挂掉的坏硬盘最大数，默认0就是只要有1个硬盘坏了，DN就会shutdown。 |
| dfs.secondary.http.address | 0.0.0.0:50090 | SNN的tracker页面监听地址和端口 |
| dfs.datanode.address | 0.0.0.0:50010 | DN的服务监听端口，端口为0的话会随机监听端口，通过心跳通知NN |
| dfs.datanode.http.address | 0.0.0.0:50075 | DN的tracker页面监听地址和端口 |
| dfs.datanode.ipc.address | 0.0.0.0:50020 | DN的IPC监听端口，写0的话监听在随机端口通过心跳传输给NN |
| dfs.datanode.handler.count | 3 | DN启动的服务线程数 |
| dfs.http.address | 0.0.0.0:50070 | NN的tracker页面监听地址和端口 |
| dfs.https.enable | true | false | NN的tracker是否监听在HTTPS协议，默认false |
| dfs.datanode.https.address | 0.0.0.0:50475 | DN的HTTPS的tracker页面监听地址和端口 |
| dfs.https.address | 0.0.0.0:50470 | NN的HTTPS的tracker页面监听地址和端口 |
| dfs.datanode.max.xcievers | 2048 | 相当于linux下的打开文件最大数量，文档中无此参数，当出现DataXceiver报错的时候，需要调大。默认256 |
mapred-site.xml
| name | value | Description |
| hadoop.job.history.location | job历史文件保存路径，无可配置参数，也不用写在配置文件里，默认在logs的history文件夹下。 | |
| hadoop.job.history.user.location | 用户历史文件存放位置 | |
| io.sort.factor | 30 | 这里处理流合并时的文件排序数，我理解为排序时打开的文件数 |
| io.sort.mb | 600 | 排序所使用的内存数量，单位兆，默认1，我记得是不能超过mapred.child.java.opt设置，否则会OOM |
| mapred.job.tracker | hadoopmaster:9001 | 连接jobtrack服务器的配置项，默认不写是local，map数1，reduce数1 |
| mapred.job.tracker.http.address | 0.0.0.0:50030 | jobtracker的tracker页面服务监听地址 |
| mapred.job.tracker.handler.count | 15 | jobtracker服务的线程数 |
| mapred.task.tracker.report.address | 127.0.0.1:0 | tasktracker监听的服务器，无需配置，且官方不建议自行修改 |
| mapred.local.dir | /data1/hdfs/mapred/local, /data2/hdfs/mapred/local, ... |
mapred做本地计算所使用的文件夹，可以配置多块硬盘，逗号分隔 |
| mapred.system.dir | /data1/hdfs/mapred/system, /data2/hdfs/mapred/system, ... |
mapred存放控制文件所使用的文件夹，可配置多块硬盘，逗号分隔。 |
| mapred.temp.dir | /data1/hdfs/mapred/temp, /data2/hdfs/mapred/temp, ... |
mapred共享的临时文件夹路径，解释同上。 |
| mapred.local.dir.minspacestart | 1073741824 | 本地运算文件夹剩余空间低于该值则不在本地做计算。字节配置，默认0 |
| mapred.local.dir.minspacekill | 1073741824 | 本地计算文件夹剩余空间低于该值则不再申请新的任务，字节数，默认0 |
| mapred.tasktracker.expiry.interval | 60000 | TT在这个时间内没有发送心跳，则认为TT已经挂了。单位毫秒 |
| mapred.map.tasks | 2 | 默认每个job所使用的map数，意思是假设设置dfs块大小为64M，需要排序一个60M的文件，也会开启2个map线程，当jobtracker设置为本地是不起作用。 |
| mapred.reduce.tasks | 1 | 解释同上 |
| mapred.jobtracker.restart.recover | true | false | 重启时开启任务恢复，默认false |
| mapred.jobtracker.taskScheduler | org.apache.hadoop.mapred. CapacityTaskScheduler org.apache.hadoop.mapred. JobQueueTaskScheduler org.apache.hadoop.mapred. FairScheduler |
重要的东西，开启任务管理器，不设置的话，hadoop默认是FIFO调度器，其他可以使用公平和计算能力调度器 |
| mapred.reduce.parallel.copies | 10 | reduce在shuffle阶段使用的并行复制数，默认5 |
| mapred.child.java.opts |
-Xmx2048m -Djava.library.path= |
每个TT子进程所使用的虚拟机内存大小 |
| tasktracker.http.threads | 50 | TT用来跟踪task任务的http server的线程数 |
| mapred.task.tracker.http.address | 0.0.0.0:50060 | TT默认监听的httpIP和端口，默认可以不写。端口写0则随机使用。 |
| mapred.output.compress | true | false | 任务结果采用压缩输出，默认false，建议false |
| mapred.output.compression.codec | org.apache.hadoop.io. compress.DefaultCodec |
输出结果所使用的编解码器，也可以用gz或者bzip2或者lzo或者snappy等 |
| mapred.compress.map.output | true | false | map输出结果在进行网络交换前是否以压缩格式输出，默认false，建议true，可以减小带宽占用，代价是会慢一些。 |
| mapred.map.output.compression.codec | com.hadoop.compression. lzo.LzoCodec |
map阶段压缩输出所使用的编解码器 |
| map.sort.class | org.apache.hadoop.util. QuickSort |
map输出排序所使用的算法，默认快排。 |
| mapred.hosts | conf/mhost.allow | 允许连接JT的TT服务器列表，空值全部允许 |
| mapred.hosts.exclude | conf/mhost.deny | 禁止连接JT的TT列表，节点摘除是很有作用。 |
| mapred.queue.names | ETL,rush,default | 配合调度器使用的队列名列表，逗号分隔 |
| mapred.tasktracker.map. tasks.maximum |
12 | 每服务器允许启动的最大map槽位数。 |
| mapred.tasktracker.reduce. tasks.maximum |
6 | 每服务器允许启动的最大reduce槽位数 |
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