『转载』hadoop2.x常用端口、定义方法及默认端口
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：
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参数名称
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默认值
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进程名称
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配置文件
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含义说明
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| 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 |