昨天在进行Hadoop实验时遇到一个问题,在sbin目录下输入jps命令,查看当前节点的状态时,意外发现DataNode节点不见了!!于是回忆了一下自己之前的操作过程,大概是因为将自己进入文件夹,将某些存储有DataNode节点的信息删除了.. Search了很多方法,说法各异,现在说一下自己的具体解决方法(需要格式化,) 格式化HDFS.进入bin,执行命令:$ hdfs namenode -format: 停止HDFS服务.进入sbin,执行命令:$ ./stop-dfs.sh: 进入文件夹

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

1. hadoop 是什么 以及解决的问题 (自行百度) 2.基本概念的讲解 1. NodeName  master 节点(NN) 主节点 保存了metaData(元数据信息) 包括文件的owener和permission ,文件包换哪些block,block保存在哪个DataNode NameNode的metaData信息在启动时会加载 到内存 ,操作文件的日志信息,edit文件,同时不断合并edit和fsimage 这两个文件就可以记录 HDFS 上所有文件的信息 2.secondary N

虽然hadoop经历了多年的发展,作为技术人员都或多或少的使用过或者了解过.这里还是做一个简单的总结,主要原因是之前主要是做hadoop的开发,对hadoop的运维知之甚少,但真正的接触到hadoop运维的工作的时候,其实会发现,对hadoop的一整套框架和理论知识都需要系统的学习,才能把工作做得更好,同时做基于hadoop的数据分析工作的时候,也时常会涉及到一些hadoop参数的调优.因此,在这里做一个简单的总结.由于是自己查阅资料并结合工作进行总结的,不免有疏漏或者错误之处,遇到了敬请一并指

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

一.HDFS初识 hdfs的概念: HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树定位文件,其次,他是分布式的,由很多服务器联合起来 实现功能,集群中的服务器各有各自的角色 HDFS设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析,并不适合做网盘等应用 HDFS的组成: HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary NameNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件) 所对应的数据块信息 DataNod

HDFS是一个分布式文件存储系统 Client  提交读写请求(拆分blocksize) NameNode 全局把控(知道blocksize的地址) dataNode 存储数据(将数据存储进去,且以Pipeline的方式把数据写完) 1.如果你要把数据写到HDFS上去,的流程是 发起请求-client(接受数据,blocksize(64或182M),副本因子默认3个)-发起请求到dataNode(blocksize,副本因子)-dataNode(计算空闲的dataNode,并且按照距离的远近进行

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub精选文章,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 上一篇已经讲解了「大数据入门」的相关基础概念和知识了,这篇我们来学学HDFS.如果文章有错误的地方,不妨在评论区友善指出~ 一.HDFS介绍 上篇文章已经讲到了,随着数据量越来越大,在一台机器上已经无法存储所有的数据了,那我们会将这些数据分配到不同的机器来进行存储,但是这就带来一个问题:不方便管理和维护 所以,我们就希望有一个系统可以将这些分布在

.namenode 如何判断datanode节点是否宕机? 先决条件: datanode每隔一段时间像namenode汇报,汇报的信息有两点 ()自身datanode的状态信息: ()自身datanode所持有的所有的数据块的信息. 如果namenode连续十次没有收到datanode的汇报,那么namenode就会认为该datanode存在宕机的可能. datanode启动以后会专门启动一个进程负责给namenode发送心跳数据包,如果datanode没有问题,仅仅只是发送信息数据包的进程挂了

    HDFS是以NameNode和DataNode管理者和工作者模式运行的.          NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据.从架构设计上看,元数据大致分成两个层次:Namespace管理层,负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系:块管理层,负责管理文件系统中文件的物理块与实际存储位置的映射关系BlocksMap,如图1所示[1].Namespace管理的元数据除内存常驻外,也会周期Flush到持久化设备上FsImage文件:BlocksMap元数据

今天集群节点一下子挂了5台,hbase的数据块也损坏. hadoop日志 .0.15:36642 dest: /ip:50010 2014-08-26 15:01:14,918 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: DataNode is out of memory. Will retry in 30 seconds. java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new nativ

DataNode 目录 DataNode DataNode工作机制 数据完整性 DataNode掉线时限参数设置 DataNode工作机制 一个数据块在DataNode上以文字形式存储在磁盘上,包括一下两个文件. 1.DataNode启动后告诉NameNode本机的块信息(块是否完好),并周期性(默认6个小时)上报所有块消息(块是否完好). 如DataNode1中Block1的数据长度.校验和.时间戳,Block3的数据长度.校验和.时间戳 DN先扫描自己节点块信息列表,默认6小时扫描一次,扫描

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

面试官是个中国人,给我是全英文面试,总之是做HP的外包业务,说得很好的工作环境,里面都是一些老外在工作. 首先是要用英文介绍了下自己,我自己觉得自己也还是不错的吧,然后就说了一通(其实我好久没说英文了,都是上学的时候再说). 然后又用英文问了我懂什么技术,搞.NET多久了,工作多久了. 其实我感觉面试官是一个很装B的人(个人看法),不知道为什么他一直在纠结.NET 和ASP.NET,我说了不下3,4遍.NET,都被他纠正过来,说不是.NET,是ASP.NET,叫我分清楚区别. 然后后面主要问了3

http://wiki.apache.org/hadoop/FAQ#On_an_individual_data_node.2C_how_do_you_balance_the_blocks_on_the_disk.3F 关于这个问题,Hadoop暂时未提供自动解决的方案,已经提上日程,jira上有记录. hadoop wiki上提到了手动处理的解决方案.如上链接如示. 问题描述,一个datanode节点的datanode.dir会配置多个磁盘或目录,而如果因某些原因,如坏盘更换或磁盘选择策略的问题

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

问题描述: 在集群模式下更改节点后,启动集群发现 datanode一直启动不起来. 我集群配置:有5个节点,分别为master slave1-5 . 在master以Hadoop用户执行:start-all.sh jps查看master节点启动情况: NameNode JobTracker SecondaryNameNode 均已经正常启动,利用 master:50070 , Live Nodes 为0, 随进入 slave1: ssh slave1,  输入命令 jps ,发现只有 TaskT

一个常见的问题:格式化namenode,造成无法启动datanode的问题.     问题描述:   无法启动datanode,查看日志,datanote尝试n次启动无效后,会出现这个语句 INFO org.apache.hadoop.ipc.RPC: Server at localhost/127.0.0.1:9000 not available yet, Zzzzz...     解决办法:   1.先清空tmp目录下的所有文件.因为每次namenode format会重新创建一个namen

我们会看到左边"iOS Apps"下面有四个选项:"Certificates"."Identifiers"."Devices"."Provisioning Profiles"(Tips:如果没有该选项或者为空,则说明该开发者账号不是针对于iOS手机app开发的,如,当前演示的开发者账号,是用来做iOS开发的,故此中间的Mac Apps为空,该模块是在开发者账号申请的时候选择的,这里不过多赘述) 在一个BFC

hadoop部署完成后datanode无法启动问题解决 1.检查是否有遗留的hadoop进程还在运行,如果有的话,先stop-all.sh或kill杀掉: 2.在master节点上,删除/tmp/hadoop-XXX/下的所有文件: 3.在slave节点上,删除/tmp/hadoop-XXX/下的所有文件: 4.格式化namenode,bin/hadoop namenode -format 5.bin/start-all.sh启动hadoop,检查.

datanode 的配置可以在线更新了,http://blog.cloudera.com/blog/2015/05/new-in-cdh-5-4-how-swapping-of-hdfs-datanode-drives/ 在大的hadoop生产集群中,每一台机器都会配置多块硬盘,而硬盘的损坏也是常态,如何让硬盘的损坏不影响正常的生产呢? 如果在hdfs-site.xml中把 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated  设置为 大于0的数字,则datanode 允