[转]hadoop2.x常用端口及定义方法

端口

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。

所有端口协议均基于TCP。

URL

对于存在Web UI（HTTP服务）的所有hadoop daemon，有如下url：

/jmx?get=MXBeanName::AttributeName 查询指定bean指定属性的值，例如/jmx?get=Hadoop:service=NameNode,name=NameNodeInfo::ClusterId 会返回ClusterId。 这个请求的处理类：org.apache.hadoop.jmx.JMXJsonServlet

/logs ： 日志文件列表，用于下载和查看

/logLevel ： 允许你设定log4j的日志记录级别，类似于hadoop daemonlog

/stacks ： 所有线程的stack trace，对于debug很有帮助

/jmx ： 服务端的Metrics，以JSON格式输出。

/jmx?qry=Hadoop:*会返回所有hadoop相关指标。

NameNode: http://:50070/
/dfshealth.jsp： HDFS信息页面，其中有链接可以查看文件系统

/dfsnodelist.jsp?whatNodes=(DEAD|LIVE)： 显示DEAD或LIVE状态的datanode

/fsck： 运行fsck命令，不推荐在集群繁忙时使用！

DataNode: http://:50075/
/blockScannerReport： 每个datanode都会指定间隔验证块信息

RPC

RPC（Remote Procedure Call Protocol）——远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。

RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。

有多种 RPC模式和执行。最初由 Sun 公司提出。IETF ONC 宪章重新修订了 Sun 版本，使得 ONC RPC 协议成为 IETF 标准协议。现在使用最普遍的模式和执行是开放式软件基础的分布式计算环境（DCE）。

Hadoop IPC

IPC

实现RPC的一种方法，具有快速、简单的特点。 它不像Sun公司提供的标准RPC包，基于Java序列化。

IPC无需创建网络stubs和skeletons。

IPC中的方法调用要求参数和返回值的数据类型必须是Java的基本类型，String和Writable接口的实现类，以及元素为以上类型的数组。接口方法应该只抛出IOException异常。

使用模型

采用客户/服务器模型

Server：它把Java接口暴露给客户端。指定好监听端口和接受远程调用的对象实例后，通过RPC.getServer()可以得到Server实例。

Client：连接Server，调用它所暴露的方法。Client必须指定远程机器的地址，端口和Java接口类，通过RPC.getClient()可以得到Client实例。

Server不可以向Client发出调用，但在Hadoop中，有双向调用的需求。 比如在DFS，NameNode和DataNode需要互相了解状态。