『转载』hadoop2.x常用端口、定义方法及默认端口

时间：2017-06-07 14:34:32 阅读：285 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

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1.问题导读

DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？

NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？

journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？

ResourceManager的http服务端口是哪个？

NodeManager的http服务端口是哪个？

Master的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？

3888是谁的端口，用来做什么？

Hadoop集群的各部分一般都会使用到多个端口，有些是daemon之间进行交互之用，有些是用于RPC访问以及HTTP访问。而随着Hadoop周边组件的增多，完全记不住哪个端口对应哪个应用，特收集记录如此，以便查询。

这里包含我们使用到的组件：HDFS, YARN, HBase, Hive, ZooKeeper:

组件	节点	默认端口	配置	用途说明
HDFS	DataNode	50010	dfs.datanode.address	datanode服务端口，用于数据传输
HDFS	DataNode	50075	dfs.datanode.http.address	http服务的端口
HDFS	DataNode	50475	dfs.datanode.https.address	https服务的端口
HDFS	DataNode	50020	dfs.datanode.ipc.address	ipc服务的端口
HDFS	NameNode	50070	dfs.namenode.http-address	http服务的端口
HDFS	NameNode	50470	dfs.namenode.https-address	https服务的端口
HDFS	NameNode	8020	fs.defaultFS	接收Client连接的RPC端口，用于获取文件系统metadata信息。
HDFS	journalnode	8485	dfs.journalnode.rpc-address	RPC服务
HDFS	journalnode	8480	dfs.journalnode.http-address	HTTP服务
HDFS	ZKFC	8019	dfs.ha.zkfc.port	ZooKeeper FailoverController，用于NN HA
YARN	ResourceManager	8032	yarn.resourcemanager.address	RM的applications manager(ASM)端口
YARN	ResourceManager	8030	yarn.resourcemanager.scheduler.address	scheduler组件的IPC端口
YARN	ResourceManager	8031	yarn.resourcemanager.resource-tracker.address	IPC
YARN	ResourceManager	8033	yarn.resourcemanager.admin.address	IPC
YARN	ResourceManager	8088	yarn.resourcemanager.webapp.address	http服务端口
YARN	NodeManager	8040	yarn.nodemanager.localizer.address	localizer IPC
YARN	NodeManager	8042	yarn.nodemanager.webapp.address	http服务端口
YARN	NodeManager	8041	yarn.nodemanager.address	NM中container manager的端口
YARN	JobHistory Server	10020	mapreduce.jobhistory.address	IPC
YARN	JobHistory Server	19888	mapreduce.jobhistory.webapp.address	http服务端口
HBase	Master	60000	hbase.master.port	IPC
HBase	Master	60010	hbase.master.info.port	http服务端口
HBase	RegionServer	60020	hbase.regionserver.port	IPC
HBase	RegionServer	60030	hbase.regionserver.info.port	http服务端口
HBase	HQuorumPeer	2181	hbase.zookeeper.property.clientPort	HBase-managed ZK mode，使用独立的ZooKeeper集群则不会启用该端口。
HBase	HQuorumPeer	2888	hbase.zookeeper.peerport	HBase-managed ZK mode，使用独立的ZooKeeper集群则不会启用该端口。
HBase	HQuorumPeer	3888	hbase.zookeeper.leaderport	HBase-managed ZK mode，使用独立的ZooKeeper集群则不会启用该端口。
Hive	Metastore	9083	/etc/default/hive-metastore中export PORT=<port>来更新默认端口
Hive	HiveServer	10000	/etc/hive/conf/hive-env.sh中export HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT=<port>来更新默认端口
ZooKeeper	Server	2181	/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中clientPort=<port>	对客户端提供服务的端口
ZooKeeper	Server	2888	/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn]，标蓝部分	follower用来连接到leader，只在leader上监听该端口。
ZooKeeper	Server	3888	/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn]，标蓝部分	用于leader选举的。只在electionAlg是1,2或3(默认)时需要。

补充一些内容：
需要知道的默认配置，在Hadoop 2.2.0中，YARN框架有很多默认的参数值，如果你是在机器资源比较不足的情况下，需要修改这些默认值，来满足一些任务需要。

NodeManager和ResourceManager都是在yarn-site.xml文件中配置的，而运行MapReduce任务时，是在mapred-site.xml中进行配置的。下面看一下相关的参数及其默认值情况：

参数名称	默认值	进程名称	配置文件	含义说明
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	8192	NodeManager	yarn-site.xml	从节点所在物理主机的可用物理内存总量
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores	8	NodeManager	yarn-site.xml	节点所在物理主机的可用虚拟CPU资源总数（core）
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio	2.1	NodeManager	yarn-site.xml	使用1M物理内存，最多可以使用的虚拟内存数量
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	1024	ResourceManager	yarn-site.xml	一次申请分配内存资源的最小数量
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8192	ResourceManager	yarn-site.xml	一次申请分配内存资源的最大数量
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores	1	ResourceManager	yarn-site.xml	一次申请分配虚拟CPU资源最小数量
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores	8	ResourceManager	yarn-site.xml	一次申请分配虚拟CPU资源最大数量
mapreduce.framework.name	local	MapReduce	mapred-site.xml	取值local、classic或yarn其中之一，如果不是yarn，则不会使用YARN集群来实现资源的分配
mapreduce.map.memory.mb	1024	MapReduce	mapred-site.xml	每个MapReduce作业的map任务可以申请的内存资源数量
mapreduce.map.cpu.vcores	1	MapReduce	mapred-site.xml	每个MapReduce作业的map任务可以申请的虚拟CPU资源的数量
mapreduce.reduce.memory.mb	1024	MapReduce	mapred-site.xml	每个MapReduce作业的reduce任务可以申请的内存资源数量
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores	8	MapReduce	mapred-site.xml	每个MapReduce作业的reduce任务可以申请的虚拟CPU资源的数量

原文地址：http://www.aboutyun.com/thread-7513-1-1.html

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原文地址：http://www.cnblogs.com/landiljy/p/6956347.html

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