启动HDFS 启动hdfs,进入sbin目录,也可以执行./start-all.sh - $cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin - $./start-dfs.sh 在此之前要进行NameNode的格式化 - $cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/ - $./bin/hdfs namenode -format 格式化是个巨大的坑,慎用!当我们进行多次格式化的时候,会出现datanode无法启动.原因在于多格式化之后,datanode的cluster

这是因为格式化namenode之后,namenode节点中VERSION的ClusterID会改变!!! 解决办法: 1.打开namenode节点的hdfs-site.xml文件,查看你的namenode的元数据存储位置和datanode数据存储位置: 2.然后到对应的的目录下找到VERSION文件: 3.打开namenode的VERSION文件,复制其中的ClusterID,粘贴到所有datanode节点VERSION文件的ClusterID后,再次启动集群即可!

在HDFS集群的运维过程中,肯定会遇到DataNode的新增和删除,即上线与下线.这篇文章就详细讲解下DataNode的上线和下线的过程. 背景 在我们的微职位视频课程中,我们已经安装了3个节点的HDFS集群,master机器上安装了NameNode和SecondaryNameNode角色,slave1和slave2两台机器上分别都安装了DataNode角色. 我们现在来给这个HDFS集群新增一个DataNode,这个DataNode是安装在master机器上 我们需要说明的是:在实际环境中,N

hdfs集群启动的常见问题 1.用浏览器访问namenode的50070端口,不正常,需要诊断问题出在哪里: a.在服务器的终端命令行使用jps查看相关进程 观察节点是否存活 b.如果已经知道了启动失败的服务进程,进入到相关进程的日志目录下,查看日志,分析异常的原因 1)配置文件出错,saxparser exception; ——找到错误提示中所指出的配置文件检查修改即可 2)unknown host——主机名不认识,配置/etc/hosts文件即可,或者是配置文件中所用主机名跟实际不一致 (注

集群启动/停止Hadoop集群:start-all.sh    stop-all.sh 1) 启动NameNode, DataNode 2) 启动JournalNode, JournalNode在hdfs-site.xml中指定edits log存储的位置,主备NameNode共享数据,方便同步 3) 启动DFSZKFailoverController, HA会启用ZooKeeper Failover Controller 4) 启动YARN守护进程ResourceManager, NodeMa

配置好Hadoop.HDFS.YARN.Zookeeper集群后,需要按照顺序启动. 前期准备 配置好Hadoop.HDFS.YARN.Zookeeper集群 先stop掉所有的hadoop服务 使用jps命令查看进程,确保只有Jps进程存在,没有其他的Hadoop服务进程.若存在Hadoop服务进程,使用命令kill -9 进程id来关闭进程. 1. 启动zookeeper集群(分别在master.slave1.slave2上启动zk) 在~/zookeeper-3.4.5/bin/下执行 .

#profile变量追加到.bashrc中 cat /etc/profile >> ~/.bashrc #start-all-cluster.sh  启动脚本 #!/bin/bash echo "===================正在启动所有集群节点,请稍等...=======================" echo "===================启动Zookeeper节点...==================================

最近有安装了一次hadoop集群,NameNode启动失败,查看日志,找到以下原因: 遇到的异常1: org.apache.hadoop.hdfs.server.common.InconsistentFSStateException: Directory /tmp/hadoop-javoft/dfs/name is in an inconsistent state: storage di rectory does not exist or is not accessible.at org.apa

集群重启后启动ambari-server访问Web页面无法启动集群解决 使用ambari部署的集群重新启动后,必须手动重启ambari-server和所有集群主机上的ambari-agent. ambari-server服务器上执行: $ sudo ambari-server start 所有集群节点主机上执行: $ sudo ambari-agent start

启动Spark集群 spark@master $ ./sbin/start-all.sh 也可以一台一台启动,先启动 master spark@master $ ./sbin/start-master.sh 启动两台 slave, spark@worker01 $ ./sbin/start-slave.sh 1 spark://master:7077 spark@worker02 $ ./sbin/start-slave.sh 2 spark://master:7077 其中,1, 2 是 wo

redis版本:redis-5.0.3.tar.gz 操作系统:完全新安装的centos7.6系统 使用一台虚拟机模拟6个redis节点,3个master,3个slave,虚拟机IP为192.168.220.11 和使用不同的IP创建集群基本过程一致,为了方便,就不创建多个虚拟机了. 开始搭建: yum install -y wget gcc systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service cd /opt

启动kafka集群,关闭kafka集群脚本 在$KAFKA_HOME/bin下新建如下脚本文件 start-kafka.sh #!/bin/bash BROKERS="mini41 mini42 mini43" APPHOME="/home/hadoop/apps/kafka" APP_NAME="kafka_2.10-0.10.1.0" for i in $BROKERS do echo "Starting ${APP_NAME} o

一.准备工作 1.准备几台机器,我这里使用VMware准备了四台机器,一个name node,三个data node. VMware安装虚拟机:https://www.cnblogs.com/nijunyang/p/12001312.html 2.Hadoop生态几乎都是用的java开发的,因此四台机器还需要安装JDK. 3.集群内主机域名映射,将四台机器的IP和主机名映射分别写到hosts文件中(切记主机名不要带非法字符,图片中的下划线”_”请忽略) vim /etc/hosts 配好一个之后

前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群.接下来这篇我详细的分享一下HDFS. HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析. 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务. 分布式文件系统: 问题引发:海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解决方案:对数据分区存储与若干台物

1-> 集群的准备工作 1)关闭防火墙(进行远程连接) systemctl stop firewalld systemctl -disable firewalld 2)永久修改设置主机名 vi /etc/hostname 注意:需要重启生效->reboot 3)配置映射文件 vi /etc/hosts #127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #::1         loca

阅读目录(Content) 一.HDFS概述 1.1.HDFS概述 1.2.HDFS的概念和特性 1.3.HDFS的局限性 1.4.HDFS保证可靠性的措施 二.HDFS基本概念 2.1.HDFS主从结构体系 2.2.数据块(DataBlock) 2.3.名字节点(主节点:NameNode) 2.4.数据节点(从节点:DataNode) 2.5.SecondaryNameNode 2.6.总结NameNode和DataNode 四.单点故障(单点失效)问题 4.1.单点故障问题 4.2.解决方案

转载请标注原链接 http://www.cnblogs.com/xczyd/p/8570437.html 2018年3月从新司重新起航了.之前在某司过了的蛋疼三个月,也算给自己放了个小假了. 第一个小目标,从腾讯云上的hdfs集群拷贝一些文件到本地.唔唔,听上去似乎很简单的样子. 于是新建了一个Java的Maven工程,在pom.xml中添加如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artif

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce (1)观察集群配置情况 [root@master ~]# hdfs dfsadmin -report (2)web界面观察集群运行情况 使用netstat命令查看端口监听 [root@

0.规划   两个节点:   ip 部署的程序 备注 192.168.56.2/bigdata.lzf namenode,datanode,NodeManager,hive,presto,mysql,hive-metastore,presto-cli 主节点 192.168.56.3/bigdata.dn1.lzf secondarynode,resourceManager,NodeManager,hive,presto,presto-cli 资源管理节点   hive由于不存在主从的问题,虽然

Hadoop集群环境搭建(一)   1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群: 负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager 本集群搭建案例,以3节点为例进行搭建,角色分配如下: hdp-node-01 NameNode SecondaryNameNode

使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群 集群环境: hadoop1.0.0 hbase0.92.1 zookeeper3.4.3 hive0.8.1 sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar 首先,当然前提是Hadoop集群环境已经搭建好了.如没有搭建好,可以参考上期日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7605939 将hadoop,Hbase,zookeeper以及Oracle j