这是因为多次格式化namenode节点出现的问题 1.先运行stop-all.sh 2.删除原目录,即core-site.xml下配置的<name>hadoop.tmp.dir</name>所指向的目录,重新建立配置的空目录 格式化namdenode,hadoop namenode -format 3.运行start-all.sh

用Xshell连接腾讯cloud里的虚拟机后,jps命令查无namenode导致过滤排序程序跑不起来,如图: 解决方案: Google之,说需要重启,格式化后再启动Hadoop.但鉴于本人不知道实现的命令,想着再问助教 然后忽然想起来向上翻阅曾使用命令,发现助教用的是 stop-all.sh start-all.sh 也就是关闭后重启,自己试了一下,发现成了.namenode出来了!!但多了一个,标准是6个. 虽然跑起来了,但之后会卡在一处不动,问题有待解决.

最近由于项目需要开始接触hadoop,在配置伪分布式启动后,jps查询进程发现少了namenode,而DataNode却存在. 下面是我的core-site.xml和hdfs-site.xml配置: core-site.xml <configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value> <desc

Hadoop分布式集群部署 系统系统环境: OS: CentOS 6.8 内存:2G CPU:1核 Software:jdk-8u151-linux-x64.rpm hadoop-2.7.4.tar.gz hadoop下载地址: sudo wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz 主机列表信息: 主机名 IP 地址 安装软件 Hadoop role Node role

最近在跟着一个大佬学习Hadoop底层源码及架构等知识点,觉得有必要记录下来这个学习过程.想到了这个废弃已久的blog账号,决定重新开始更新. 主要分以下几步来进行源码学习: 一.搭建源码阅读环境二.源码项目结构概览及hdfs源码包结构简介三.NameNode介绍 第一步,搭建源码阅读环境. 把Hadoop源码包导入到开发工具,eclipse或者idea都行.这里我的环境是mac os,使用的工具是idea,Hadoop版本为2.6.5. 首先,解压缩Hadoop源码包,可以选择移动解压之后的源

启动过程没有发现错误,但是jps查看进程时,发现少了NameNode,而DataNode却存在: 原因: 是端口9000已经被占用,解决办法有两个, 第一种:查找占用端口的进程,kill掉它. hadoop@hadoop:~$ sudo netstat -anp|grep 9000 hadoop@hadoop:~$ sudo kill -9 7056(7056是端口号) 最后重新执行启动脚本,jps就可以看到NameNode了 如果已占用进程需要使用9000端口,可用第二种方法:修改core-s

启动hadoop报错: 解决方法: 我发现没有9000端口被占用,也不知道9000到哪去了,但是也没有NameNode,于是,直接把NameNode格式化了,再重启HDFS即可. 格式化命令:

本节内容: 环境规划 配置集群各节点hosts文件 安装JDK1.7 安装依赖包ssh和rsync 各节点时间同步 安装Zookeeper集群 添加Hadoop运行用户 配置主节点登录自己和其他节点不需要输入密码 安装hadoop 启动hadoop 停止hadoop 一.环境规划 主机名 IP地址 操作系统版本 安装软件 hadoop16   172.16.206.16  CentOS 7.2 JDK1.7.hadoop-2.7.2  hadoop26  172.16.206.26  CentO

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/46353211 近期遇到了一个问题,运行start-all.sh的时候发现JPS一下namenode没有启动 每次开机都得又一次格式化一下namenode才干够         事实上问题就出在tmp文件,默认的tmp文件每次又一次开机会被清空,与此同一时候namenode的格式化信息就会丢失         于是我们得又一次配置一个tmp文件文件夹         首先在home

Google在2004年创造了MapReduce,MapReduce系统获得成功的原因之一是它为编写需要大规模并行处理的代码提供了简单的编程模式.MapReduce集群可包括数以千计的并行操作的计算机.同时MapReduce允许程序员在如此庞大的集群中快速的转换数据并执行数据.它受到了Lisp的函数编程特性和其他函数式语言的启发.MapReduce和云计算非常相配.MapReduce的关键特点是它能够对开发人员隐藏操作并行语义 — 并行编程的具体工作方式. HDFS(Hadoop Distrib

HDFS架构 HDFS也是按照Master和Slave的结构,分namenode,secondarynamenode,datanode这几个角色. Namenode:是maseter节点,是大领导.管理数据快映射;处理客户端的读写请求: Datanode:slave节点,负责存储cliet发来的数据块block: secondarynamenode:分担namenode的任务量,属于namenode的冷备份 问题介绍 在hadoop集群搭建好之后,通过使用hdfs dfs -put /abc.t

集群格式化hdfs后,在主节点运行启动hdfs后,发现namenode启动了,而datanode没有启动,在其他节点上jps后没有datanode进程!原因: 当我们使用hdfs namenode -format格式化namenode时,会在namenode数据文件夹中保存一个current/VERSION文件,记录clusterID,而datanode中保存的current/VERSION文件中的clustreID的值是第一次格式化保存的clusterID,刚好有进行了一次格式化,在namen

NameNode对三大协议接口(NamenodeProtocol.ClientProtoco.DatanodeProtocol)进行实现,利用ipc::Server通过三个协议分别向SNN.Client.DN提供RPC服务(参考:Hadoop IPC): NameNode的核心是FSNamesysem: FSNamesystem持有几大主要数据结构:FSDirectory维护系统目录结构.BlocksMap维护数据块信息.LeaseManagr维护租约信息:此外,还通过DatandeDescri

启动的时候,一直要求输入namenode密码: 查看namenode的日志如下: 2019-03-28 18:38:08,961 INFO org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: datanode1/192.168.197.136:8485. Already tried 47 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=1

老规矩,还是分三步走,分别为源码调用分析.伪代码核心梳理.调用关系图解. 一.源码调用分析 根据上篇的梳理,直接从initialize()方法着手.源码如下,部分代码的功能以及说明,已经在注释阐述了. protected void initialize(Configuration conf) throws IOException { // 可以通过找到下面变量名的映射,在hdfs-default.xml中找到对应的配置 if (conf.get(HADOOP_USER_GROUP_METRICS

NameNodeHttpServer启动源码剖析,这一部分主要按以下步骤进行: 一.源码调用分析 二.伪代码调用流程梳理 三.http server服务流程图解 第一步,源码调用分析 前一篇文章已经锁定到了NameNode.java类文件,搜索找到main(),可以看到代码只有寥寥几行,再筛除掉一些参数校验以及try-catch逻辑代码, 剩下的核心的代码甚至只有两行,如下: public static void main(String argv[]) throws Exception { if

1.bin/hdfs namenode -format ** 注意事项 1.在配置好了配置文件之后,首次启动之前,做初始化操作 2.在后续启动的时候,不需要再初始化 3.初始化的一些影响 一.初始化操作 @_为什么要初始化,它到底做了哪些事情? 答:初始化的时候,会新建文件夹,dfs/name,文件夹的名字是dfs,在他下面会新建一个文件夹,名字是name ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××

配置core-site.xml 配置hdfs-site.xml 配置mapred-site.xml 配置yarn-site.xml 纷发至其他节点 修改RM 2 ..N 上面的节点信息 格式化ZK hdfs zkfc -formatZK 初始化journalnode : hdfs namenode -initializeSharedEdits 操作之前需要先启动各journalnode节点的进程, 否则格式化不成功. 从非HA转成HA不需要重新格式化数据.按此操作即可.

本篇内容关注NameNode启动之前,active状态和standby状态的一些后台服务及准备工作,即源码里的CommonServices.主要包括磁盘空间检查. 可用资源检查.安全模式等.依然分为三部分:源码调用分析.伪代码核心梳理.调用关系图解. 第一部分,源码调用分析. 接着上篇RpcServer启动之后开始梳理,进入到了initialize()方法中. protected void initialize(Configuration conf) throws IOException { /

上篇内容分析了http server的启动代码,这篇文章继续从initialize()方法中按执行顺序进行分析.内容还是分为三大块: 一.源码调用关系分析 二.伪代码执行流程 三.代码图解 一.源码调用关系分析 上一篇内容是NameNode启动http server的分析,是根据锁定NameNode的main()入口,发现了该入口仅有两行核心代码,先进入到了第一行核心代码 createNameNode()中,发现默认情况是new了一个NameNode对象.在NameNode的构造方法中,有一些很

hadoop启动后jps没有namenode 一般都是由于两次或两次以上格式化NameNode造成的,有两种方法可以解决: 1.删除DataNode的所有资料 2.修改每个DataNode的namespaceID(位于/home/hdfs/data/current/VERSION文件中)或修改NameNode的namespaceID(位于/home/hdfs/name/current/VERSION文件中), 目的是两者一致. 但是查看后,两者的ID是一样的, 于是查看/usr/local/ha