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

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,

Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群. 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说.他们还没开

从字面上来看,ZooKeeper表示动物园管理员,这是一个十分奇妙的名字,我们又想起了Hadoop生态系统中,许多项目的Logo都采用了动物,比如Hadoop采用了大象的形象,所以我们可以猜测ZooKeeper就是对这些动物进行一些管理工作的. 一.ZooKeeper基础介绍 1.1 动物园也要保障安全 zookeeper是hadoop下面的一个子项目,用来协调跟hadoop相关的一些分布式的框架,如hadoop, hive, pig等, 其实他们都是动物,所以叫zookeeper ——“动物园

Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: (1)HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别是:HDFS Federation与HA: (2)MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another Resourc

阅读目录 序 里程碑 Hadoop1.x与Hadoop2.x 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们使用Maven构建了我的MapReduce程序,并且成功的运行了Job.那么大家可能会觉得为什么要这么做,有没有些理论依据,毕竟对hadoop的功能,特点有了了解后,做事情会心里稍微有点底.所以我们开始补些理论知识. 下面,我们就开始比较下Hadoop1.x与

经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架,也是Hadoop第一版成熟的商用框架,简单易用是它的特点,来看一幅图架构图: 上面的这幅图我们暂且可以称谓Hadoop的V1.0版本,思路很清晰,各个Client提交Job给一个统一的Job Tracker,然后Job Tracker将Job拆分成N个Task,然后进行分发到各个节点(Node)进行并行协同运行,然后再将各自的运行结果反馈至Job Tracker,进而输出结果. 但是,这种框架有它自身的限制性和局限,我们来简单的

一.HDFS概述         优点:高容错性.适合批处理.适合大数据处理.流式文件访问:一次写入,多次读取.         缺点:不适合低延迟数据访问.不适合小文件存取(受限于NameNode).不适合并发写入. 二.HDFS基本架构和原理         考虑一个问题:如何实现一个分布式文件系统?         业务场景:目前有几个T级别的大文件,有数个大容量存储主机.         初期思路:将每个文件创建几个副本,通过冗余机制,分别存放到不同的机器上.另外,通过一台专门的主机ma

HDFS-NameNode Tuning: dfs.namenode.handler.count: NameNode可开启的thread number,thread为从NameNode到DataNode的RPC请求.Default值为30(CM,Non CM is 10).推荐设置为集群node数量*20 再取log.如果设置的太小,当DataNode试图从NameNode上获取block信息时,DataNode log会报“connect refused”.   HDFS-DataNode T

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

Hadoop原理 分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job

问题排查方式  一般的错误,查看错误输出,按照关键字google 异常错误(如namenode.datanode莫名其妙挂了):查看hadoop($HADOOP_HOME/logs)或hive日志 hadoop错误 1.datanode无法正常启动 添加datanode后,datanode无法正常启动,进程一会莫名其妙挂掉,查看namenode日志显示如下:  -06-21 18:53:39,182 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK*

配置IP,修改主机名,关闭防火墙,配置SSH免密码登录

博文已转移,请借一步说话http://www.weixuehao.com/archives/596 简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默

颜色区别: 蓝色:hive,橙色:Hbase.黑色hadoop 请简述hadoop怎样实现二级排序． 你认为用Java,Streaming,pipe 方式开发map/reduce,各有哪些优缺点: 6. 请列出在你以前工作中所使用过的开发map /reduce的语言java:scala:python:shell: 7.当前日志采样格式为a,b,c,db,b,f,ea,a,c,f请用最熟悉的语言编写一个map/reduce 程序,计算第四列每个元素出现的个数: 14.某个目录下有两个文件a.txt

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重. 因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件, 包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 N

在Hadoop1(版本<=0.22)中,由于NameNode和JobTracker存在单点中,这制约了hadoop的发展,当集群规模超过2000台时,NameNode和JobTracker已经不堪重负.于是,全新架构的hadoop2(版本>=0.23)诞生了,可以支持分布式NameNode.NameNode HA(NameNode High Available),实现了NameNode的横向扩展,使得集群规模最大可支持上万个节点. 一.Hadoop2介绍 1.Hadoop1局限性  NameN

最初接触Docker是在2013年初,当时Docker才刚起步不久,知之甚少.在不到一年的时间里,Docker已经家喻户晓,成为时下最热门的云计算技术之一,出现了许多围绕docker的新兴产品(仅供参考): Flynn:一个使用go语言编写的开源PaaS平台,目标是简化分布式环境中应用的部署和维护,可以通过git push命令,将应用部署到Docker,从而省去复杂的配置和操作. CoreOS:一种新的架构体系重新设计的Linux发型版,可以运行在既有的硬件活着云服务器上.CoreOS不提供类似

当数据集超过一个单独的物理计算机的存储能力时,便有必要将它分不到多个独立的计算机上.管理着跨计算机网络存储的文件系统称为分布式文件系统.Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS,它 是为 以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统. “超大文件”是指几百 TB 大小甚至 PB 级的数据: 流式数据访问:HDFS 建立在这样一个思想上 - 一次写入.多次读取的模式是最高效的.一个数据集通常由数据源生成或者复制,接着在此基础上进行各种各样的分析.HDFS 是为了达到高数据吞吐量而优化的,这有

在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪