问题描述: 在hadoop启动hdfs的之后,使用jps命令查看运行情况时发现hdfs的DataNode并没有打开. 笔者出现此情况前曾使用hdfs namenode -format格式化了hdfs 如有三个hadoop集群,分别为hadoop102,hadoop103,hadoop104 其问题情况如下 可见三个机器均没有将DataNode启动. 问题分析: 进入hadoop根目录的logs中查看DataNode的日志文件 可以看见报错信息 java.io.IOException: Incom

在用$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh启动HDFS时发现只有NameNode和SecondaryNameNode启动,没有DataNode. 查看logs下的DataNode日志中显示如下错误: WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: IOException in offerService java.io.EOFException: End of File Exception between local

介绍 在大型系统开发调试中,跨系统之间联调开始变得不好使了.莫名其妙一个错误爆出来了,日志虽然有记录,但到底是哪里出问题了呢? 是Ios端参数传的不对?还是A系统或B系统提供的接口导致?相信有不少人遇到这种情况,大多数问题往往不大,但排查起来比较费劲. 下面介绍下怎么通过上下文跟踪的方法,最快定位到其问题. 阅读目录: 概述 web环境 多线程环境 异步环境 性能,大数据量,隐私安全 总结 概述 简单介绍就是,通过一个TraceId把整个业务请求逻辑相关联起来,根据时间顺序形成一个完整的调用链.

写程序的首要问题就是要打印日志,因为只有将日志输出才能真正了解程序的运行状态. 日志输出有两种方式 1.console输出 console.log("测试一下") console.error("SQL Error - ",error); 2.alert对话框输出 alert('测试一下'); 如何查看到日志呢 我们知道如何输出日志了,可是日志怎么能够查到呢.其实很简单直接运行如下命令即可. 1.运行ios模拟器 ionic emulate ios -lc 2.运行a

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

前面我们说了用oracle自带的审计功能可以实现记录用户登录失败日志到数据表中(链接:http://www.54ok.cn/6778.html).今天我们来分享一下如何把用户登录失败信息记录到alert.log日志文件中. 使用sys账号登录数据库,然后创建触发器. CREATE OR REPLACE TRIGGER logon_denied_to_alert  AFTER servererror ON DATABASEDECLARE  message   VARCHAR2(168);  ip 

在Linux服务器上配置WEB应用程序日志到指定文件   服务器环境是 RedHat Linux, 其上运行的是 Apache + Tomcat,容器中运行的是我们公司的壹个小型电子商务网站,原来项目里的日志信息都是直接随着 Tomcat 容器壹起打印到 /tomcat/logs/catalina.out 中,与服务器本身的日志混合在壹起,特别难看,尤其当日志信息很多时,总是把重要的信息给冲掉了.感觉特别不爽.应用程序原来使用的是 LOG4J 来打印日志信息,查了下相关资料,最后我决定选用 Ro

  在Hadoop分布式模式部署完毕后,通过start-dfs.sh启动NameNode.DataNode.SecondaryNameNode,在master节点通过jps命令查看,看到NameNode.SecondaryNameNode已启动,在slave节点通过jps命令查看,DataNode也已经启动.(此时颇为欣喜,首次全然分布式部署即成功,可是...) 1 发现问题   准备好WordCount測试用例所需文件,通过hadoop fs -put file /命令上传文件,发现竟然报错,

Log4j现在已经被大家熟知了,所有细节都可以在网上查到,Log4j支持Appender,其中DailyRollingFileAppender是被经常用到的Appender之一.在讨论今天的主题之前,我们先看下另外一个Appender. 最常用的Appender——RollingFileAppender 下面是RollingFileAppender的一个Log4j配置样例(配置1): log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender lo

问题描述:第一次启动输入jps都有,第二次没有datanode 日志如下: 查看日志如下: -- ::, INFO org.mortbay.log: Started HttpServer2$SelectChannelConnectorWithSafeStartup@ -- ::, INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: dnUserName = root -- ::, INFO org.apache.hadoop.hdfs.se

转发:http://www.chedong.com/tech/rotate_merge_log.html   内容摘要:你完全不必耐心地看完下面的所有内容,因为结论无非以下2点:1 用 cronolog 干净,安全地轮循apache"日"志2 用 sort -m 合并排序多个日志或者用: clfmerge合并日志 根据个人的使用经历:1 先介绍apache日志的合并方法:2 然后根据由此引出的问题说明日志轮循的必要性和解决方法,介绍如何通过cronolog对apache日志进行轮循:中

目录 xBIM 应用与学习 (一) xBIM 应用与学习 (二) xBIM 基本的模型操作 xBIM 日志操作 XBIM 3D 墙壁案例 xBIM 格式之间转换 xBIM 使用Linq 来优化查询 xBIM IFC 输出 Excel 报表 xBIM IFC 层次结构 xBIM 多个IFC文件合并 xBIM 插入复制功能 XBIM 基于 WexBIM 文件在 WebGL 浏览和加载 一.日志操作 xBIM 使用Log4Net组件来处理错误和警告信息,同时也在xBIM 几何引擎中用于记录所有的几何错

在Hadoop中,有些log信息在正常情况下是不打印出来的.比如datanode发送heartbeat的日志. 代码位于BPServiceActor#sendHeartBeat方法中,如下图: 由于默认心跳间隔时间为3s,默认打印该日志的话,日志文件会很大. 一.使用命令 可以使用命令hadoop daemonlog来获取和修改指定类的Log级别. [hadoop@hadoop001 logs]$ hadoop daemonlog Usage: General options are: [-ge

1.总结 "Slow ReadProcessor" 和"Slow BlockReceiver"往往是因为集群负载比较高或者某些节点不健康导致的,本文主要是帮助你确认是因为集群负载高导致的还是因为某些节点的硬件问题. 2.症状 1.作业比以前运行的时间变长 2.Job的日志中有以下WARN的信息 2018-04-18 00:16:11,632 WARN [ResponseProcessor for block BP-<pool_id>:blk_<bl

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

一 .约束 python中约束有两种 第一种,通过抛异常进行约束,这种是子类不按我要求的来,我就给你抛异常(推荐) 操作:提取一个父类. 在父类中给出一个方法.但在方法中不给出任何代码,直接抛异常 # 贴吧 # 项目经理(级别高一点儿) class Base: def login(self): # 强制子类做xxxx事 raise NotImplementedError("子类没有实现该方法") # 报错. 抛异常 # 1. 普通账号 --> 翔哥 class Normal(Ba

最近在调试代码时,需要查看当前操作执行的sql,在日志里没查到,经过修改logback配置后成功,现记录如下:一.Mybatis版本是3.0.6(我正在用的版本)该版本只需要修改logback.xml <logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG" /> <logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG" />

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 任何时候日志都是定位问题的关键,spark也不会例外,合适的配置和获取spark的driver,am,及executor日志将会提升问题定位的效率,这里初步整理了spark的一些配置,更好的日志配置还需要根据实际的情况. 1)dirver日志的配置,可以通过spark.driver.extraJavaOptions设置加载log4j.properties文件的路径,如: spark.driver.extra

一 .约束 python中约束有两种 第一种,通过抛异常进行约束,这种是子类不按我要求的来,我就给你抛异常(推荐) 操作:提取一个父类. 在父类中给出一个方法.但在方法中不给出任何代码,直接抛异常 # 贴吧 # 项目经理(级别高一点儿) class Base: def login(self): # 强制子类做xxxx事 raise NotImplementedError("子类没有实现该方法") # 报错. 抛异常 # 1. 普通账号 --> 翔哥 class Normal(Ba

最近在整理项目中的日志问题,查了一些关于 “CI 框架中的日志处理 以及 404异常处理” 的东西,顺便记录一下: 关于错误日志: 1. 在CI框架中的 system/core/CodeIgniter.php  中注册了处理函数(这个是PHP7之后的异常处理机制:可以使用set_error_handler来注册自己的错误处理方法来代替php的标准错误处理方式) 详见:https://blog.csdn.net/zhang197093/article/details/75094816 set_er

一般namenode只格式化一次,重新格式化不仅会导致之前的数据都不可用,而且datanode也会无法启动.在datanode日志中会有类似如下的报错信息: java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /tmp/hadoop-root/dfs/data: namenode clusterID = CID-7f25bc20-e822-4b15-9063-4da48884cb60; datanode clusterID = CID-911d3bd8