背景：（測試環境）只有兩台機器一臺namenode一臺namenode,但集群只有一個結點感覺不出來效果，在namenode上掛一個datanode就有兩個節點，弊端見最後

操作非常簡單（添加獨立節點參照：http://www.cnblogs.com/pu20065226/p/8493316.html）

1.修改namenode節點的slave文件,增加新節點信息

[hadoop@hadoop-master hadoop]$ pwd
/usr/hadoop/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
[hadoop@hadoop-master hadoop]$ cat slaves
slave1
hadoop-master
[hadoop@hadoop-master hadoop]$ 

2.啟動新datanode的datanode和nodemanger進程

先確認namenode和當前的datanode中，etc/hoadoop/excludes文件中無待加入的主機，再進行下麵操作

[hadoop@slave2 hadoop-2.7.5]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
starting datanode, logging to /usr/hadoop/hadoop-2.7.5/logs/hadoop-hadoop-datanode-slave2.out
[hadoop@slave2 hadoop-2.7.5]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
starting datanode, logging to /usr/hadoop/hadoop-2.7.5/logs/yarn-hadoop-datanode-slave2.out
[hadoop@slave2 hadoop-2.7.5]$
91284 SecondaryNameNode
90979 NameNode
91519 ResourceManager
41768 DataNode
41899 NodeManager
41999 Jps
[hadoop@slave2 ~]$

3.在NameNode上刷新節點

[hadoop@hadoop-master ~]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
[hadoop@hadoop-master ~]$sbin/start-balancer.sh

4.在namenode查看當前集群情況,

確認節點已經正常加入

[hadoop@hadoop-master hadoop-2.7.5]$ hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 58663657472 (54.63 GB)
Present Capacity: 35990061540 (33.52 GB)
DFS Remaining: 35989540864 (33.52 GB)
DFS Used: 520676 (508.47 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 12
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0

-------------------------------------------------
Live datanodes (2):

Name: 192.168.48.129:50010 (hadoop-master)
Hostname: hadoop-master
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 38588669952 (35.94 GB)
DFS Used: 213476 (208.47 KB)
Non DFS Used: 16331292188 (15.21 GB)
DFS Remaining: 22257164288 (20.73 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 57.68%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Mar 19 19:54:45 PDT 2018


Name: 192.168.48.132:50010 (slave1)
Hostname: slave1
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20074987520 (18.70 GB)
DFS Used: 307200 (300 KB)
Non DFS Used: 6342303744 (5.91 GB)
DFS Remaining: 13732376576 (12.79 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 68.41%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Mar 19 19:54:46 PDT 2018

網頁查看

弊端(來源網路)：首先NameNode將文件命名空間的狀態保存在狀態中，比如哪個文件塊在哪個datanode上，由於在較大的hadoop集群中，會存在很多文件塊，這樣就會占用NameNode很大的記憶體，所以不會浪費NameNode的計算資源 其次，對於長時間運行的集群來說，NameNode一致將命名空間的狀態變化寫入edits日誌文件，時間久了該文件也會很大，只要將NameNode的存儲規劃的合理，是不會浪費存儲的

hadoop集群重要的是保證namdenode的長期穩定運行，把datanode放在namenode上，增加了namenode的負擔，datanode占用大量的磁碟io，網路流量可能導致hdfs響應慢，錯誤率增加，要進行大量錯誤恢復，這影響集群的穩定性。

至於namenode是否浪費資源，namenode要維護整個集群的（一，二級關係）一、目錄樹，文件元信息，二、塊到數據節點的映射。對於一定規模的集群要消耗大量的記憶體，cpu資源。namenode還會把一級關係持久化到鏡像文件中，並且用編輯日誌保證數據被持久化。這也會占用大量的存儲資源，同事，有大量的datanode節點，可能還有大量的客戶端同namenode進行網路通信。綜上，namenode資源並沒浪費！