问题导读：
1.DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？
2.NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？
3.journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？
4.ResourceManager的http服务端口是哪个？
5.NodeManager的http服务端口是哪个？
6.Master的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？
7.3888是谁的端口，用来做什么？
扩展：
hadoop1.X对应端口是哪个？
9000、9001分别对应是hadoop2.X的那个端口？
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。
对于存在Web UI（HTTP服务）的所有hadoop daemon，有如下url：
/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。
/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
而特定的Daemon又有特定的URL路径特定相应信息。
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
这里在补充一些：
表 1. 新旧 Hadoop 脚本 / 变量 / 位置变化表
| 改变项 | 原框架中 | 新框架中（Yarn） | 备注 |
| 配置文件 位置 |
${hadoop_home_dir} /conf |
${hadoop_home_dir} /etc/hadoop/ |
Yarn 框架也兼容老的${hadoop_home_dir}/conf 位置配置，启动时会检测是否存在老的 conf 目录，如果存在将加载 conf 目录下的配置，否则加载 etc 下配置 |
| 启停脚本 | ${hadoop_home_dir} /bin/start（stop）-all.sh |
${hadoop_home_dir} /sbin/start（stop）-dfs.sh ${hadoop_home_dir}/bin |
新的 Yarn 框架中启动分布式文件系统和启动Yarn 分离，启动 / 停止分布式文件系统的命令位于 ${hadoop_home_dir}/sbin 目录下，启动/ 停止 Yarn 框架位于${hadoop_home_dir}/bin/ 目录下 |
| JAVA_HOME 全局变量 |
${hadoop_home_dir} /bin/start-all.sh 中 |
${hadoop_home_dir}/etc /hadoop/hadoop-env.sh ${hadoop_home_dir}/etc /hadoop/Yarn-env.sh |
Yarn 框架中由于启动 hdfs 分布式文件系统和启动 MapReduce 框架分离，JAVA_HOME 需要在hadoop-env.sh 和 Yarn-env.sh 中分别配置 |
| HADOOP_LOG_DIR全局变量 | 不需要配置 | ${hadoop_home_dir}/etc /hadoop/hadoop-env.sh |
老框架在 LOG，conf，tmp 目录等均默认为脚本启动的当前目录下的 log,conf，tmp 子目录Yarn 新框架中 Log 默认创建在 Hadoop 用户的 home 目录下的 log 子目录，因此最好在${hadoop_home_dir}/etc/hadoop/hadoop-env.sh配置 HADOOP_LOG_DIR，否则有可能会因为你启动hadoop 的用户的 .bashrc 或者 .bash_profile 中指定了其他的 PATH 变量而造成日志位置混乱，而该位置没有访问权限的话启动过程中会报错 |
由于新的 Yarn 框架与原 Hadoop MapReduce 框架相比变化较大，核心的配置文件中很多项在新框架中已经废弃，而新框架中新增了很多其他配置项，看下表所示会更加清晰：
表 2. 新旧 Hadoop 框架配置项变化表
| 配置文件 | 配置项 | Hadoop 0.20.X 配置 | Hadoop 0.23.X 配置 | 说明 |
| core-site.xml | 系统默认分布式文件 URI | fs.default.name | fs.defaultFS | |
| hdfs-site.xml | DFS name node 存放 name table 的目录 | dfs.name.dir | dfs.namenode.name.dir | 新框架中 name node 分成 dfs.namenode.name.dir( 存放 naname table 和 dfs.namenode.edits.dir（存放 edit 文件），默认是同一个目录 |
| DFS data node 存放数据 block 的目录 | dfs.data.dir | dfs.datanode.data.dir | 新 框架中 DataNode 增加更多细节配置，位于 dfs.datanode. 配置项下，如dfs.datanode.data.dir.perm（datanode local 目录默认权限）；dfs.datanode.address（datanode 节点监听端口）；等 | |
| 分布式文件系统数据块复制数 | dfs.replication | dfs.replication | 新框架与老框架一致，值建议配置为与分布式 cluster 中实际的 DataNode 主机数一致 | |
| mapred-site.xml | Job 监控地址及端口 | mapred.job.tracker | 无 | 新 框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项，新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离，归入单独的mapreduce.jobtracker.jobhistory 相关配置， |
| 第三方 MapReduce 框架 | 无 | mapreduce.framework.name | 新框架支持第三方 MapReduce 开发框架以支持如 SmartTalk/DGSG 等非 Yarn 架构，注意通常情况下这个配置的值都设置为 Yarn，如果没有配置这项，那么提交的 Yarn job 只会运行在 locale 模式，而不是分布式模式。 | |
| Yarn-site.xml | The address of the applications manager interface in the RM | 无 | Yarn.resourcemanager.address | 新框架中 NodeManager 与 RM 通信的接口地址 |
| The address of the scheduler interface | 无 | Yarn.resourcemanager.scheduler.address | 同上，NodeManger 需要知道 RM 主机的 scheduler 调度服务接口地址 | |
| The address of the RM web application | 无 | Yarn.resourcemanager.webapp.address | 新框架中各个 task 的资源调度及运行状况通过通过该 web 界面访问 | |
| The address of the resource tracker interface | 无 | Yarn.resourcemanager.resource-tracker.address | 新框架中 NodeManager 需要向 RM 报告任务运行状态供 Resouce 跟踪，因此 NodeManager 节点主机需要知道 RM 主机的 tracker 接口地址 |
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：
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 |