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HDFS与YARN在CentOS上的协同工作流程及配置如下：
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环境准备
- 安装JDK 1.8+并配置环境变量。
- 配置SSH免密登录，确保节点间通信。
- 关闭防火墙（测试环境），生产环境需按需开放端口。
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HDFS配置
- 编辑
core-site.xml，设置NameNode地址（如fs.defaultFS=hdfs://localhost:9000）。 - 编辑
hdfs-site.xml，配置副本数（dfs.replication）、数据存储路径等。 - 格式化NameNode：
hdfs namenode -format。 - 启动HDFS：
start-dfs.sh。
- 编辑
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YARN配置
- 编辑
yarn-site.xml，指定ResourceManager地址（yarn.resourcemanager.hostname）和NodeManager辅助服务（如mapreduce_shuffle）。 - 编辑
mapred-site.xml，设置mapreduce.framework.name=yarn以适配YARN。 - 启动YARN：
start-yarn.sh。
- 编辑
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协同工作流程
- 作业提交：客户端将任务（如MapReduce）提交至YARN的ResourceManager。
- 资源调度：ResourceManager分配Container资源给NodeManager，NodeManager启动任务。
- 数据访问：任务运行时从HDFS读取数据，处理结果写回HDFS。
- 状态监控：通过Web界面（HDFS：
http://namenode:50070；YARN：http://resourcemanager:8088）查看集群状态。
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验证集成
- 使用
jps命令检查进程：需看到NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等。 - 运行示例任务（如
wordcount）验证数据处理能力。
- 使用
关键组件协作：
- HDFS提供数据存储，通过NameNode管理元数据，DataNode存储实际数据块。
- YARN负责资源管理，通过ResourceManager全局调度资源，NodeManager在节点上执行任务。
- Container是资源抽象单位，封装CPU、内存等，承载任务执行。
参考来源：
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