1樓：老王從來不扯淡
乙個節點需要執行的命令 答：（1）hadoop job clist 得到job的id，然後執 行 hadoop job -kill jobid就可以殺死乙個指定jobid的job工作了。 （2）hadoop fs -rmr /tmp/aaa 3 增加乙個新的節點在新的幾點上執行 hadoop daemon.
sh start datanode hadooop daemon.sh start tasktracker 然後在主節點中執行 hadoop dfsadmin -refreshnodes 刪除乙個節點的時候，只需要在主節點執行 hadoop mradmin -refreshnodes 請列出你所知道的hadoop排程器，並簡要說明其工作方法 答：fifo schedular :
預設，先進先出的原則 capacity sc
hadoop上傳檔案效率特別慢，怎麼解決
2樓：
一、讀寫機制
首先來看檔案讀取機制：儘管datanode實現了檔案儲存空間的水平擴充套件和多副本機制，但是針對單個具體檔案的讀取，hadoop預設的api介面並沒有提供多datanode的並行讀取機制。基於hadoop提供的api介面實現的雲盤客戶端也自然面臨同樣的問題。
hadoop的檔案讀取流程如下圖所示：
使用hdfs提供的客戶端開發庫，向遠端的namenode發起rpc請求；
namenode會視情況返回檔案的部分或者全部block列表，對於每個block，namenode都會返回有該block拷貝的datanode位址；
客戶端開發庫會選取離客戶端最接近的datanode來讀取block；
讀取完當前block的資料後，關閉與當前的datanode連線，並為讀取下乙個block尋找最佳的datanode；
當讀完列表的block後，且檔案讀取還沒有結束，客戶端開發庫會繼續向namenode獲取下一批的block列表。
讀取完乙個block都會進行checksum驗證，如果讀取datanode時出現錯誤，客戶端會通知namenode，然後再從下乙個擁有該block拷貝的datanode繼續讀取。
這裡需要注意的關鍵點是：多個datanode順序讀取。
其次再看檔案的寫入機制：
使用hdfs提供的客戶端開發庫，向遠端的namenode發起rpc請求；
namenode會檢查要建立的檔案是否已經存在，建立者是否有許可權進行操作，成功則會為檔案建立乙個記錄，否則會讓客戶端丟擲異常；
當客戶端開始寫入檔案的時候，開發庫會將檔案切分成多個packets，並在內部以"data queue"的形式管理這些packets，並向namenode申請新的blocks，獲取用來儲存replicas的合適的datanodes列表， 列表的大小根據在namenode中對replication的設定而定。開始以pipeline（管道）的形式將packet寫入所有的replicas中。開發庫把packet以流的方式寫入第乙個 datanode，該datanode把該packet儲存之後，再將其傳遞給在此pipeline中的下乙個datanode，直到最後乙個 datanode，這種寫資料的方式呈流水線的形式。
最後乙個datanode成功儲存之後會返回乙個ack packet，在pipeline裡傳遞至客戶端，在客戶端的開發庫內部維護著"ack queue"，成功收到datanode返回的ack packet後會從"ack queue"移除相應的packet。
如果傳輸過程中，有某個datanode出現了故障，那麼當前的pipeline會被關閉，出現故障的datanode會從當前的 pipeline中移除，剩餘的block會繼續剩下的datanode中繼續以pipeline的形式傳輸，同時namenode會分配乙個新的 datanode，保持replicas設定的數量。
二、解決方案
1.檔案整體層面：採用並行訪問多執行緒（多程序）份多檔案並行讀取。
2.block塊讀取：改寫hadoop介面擴充套件，多block並行讀取。
2.上傳效率優化
上傳效率優化只能採用檔案整體層面的並行處理，不支援分block機制的多block並行讀取。
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