Hadoop系统为了保证数据的一致性,会对文件生成相应的校验文件(.crc文件),并在读写的时候进行校验,确保数据的准确性.在本地find -name *.crc -print 看 比如我们遇到的这个Case: 执行的命令: hadoop jar dw-hadoop-2010_7_23.jar jobDriver -files tb_steps_url_path_dim.txt  multisteps_output 2011-01-25 出错日志的提示: org.apache.hadoop.fs

1.如果Core节点有Down掉,ActiveNodes少于Core节点数. 处理: a.登陆到Master节点,到目录 /opt/apps/hadoop-2.7.2/sbin b.执行 ./stop-all.sh ./start-all.sh,重启所有服务 c.观察日志,看服务是否正常启动,如果异常,根据日志逐步排查 2.如果Hive不可用, 排查如下: ps axu | grep HiveMeta ps axu | grep HiveServer 查看相关服务是否正常在RUN,且查看相关日志

I/O操作中的数据检查 校验和方式是检查数据完整性的重要方式.一般会通过对比新旧校验和来确定数据情况,如果两者不同则说明数据已经损坏.比如,在传输数据前生成了一个校验和,将数据传输到目的主机时再次计算校验和,如果两次的校验结果不同,则说明数据已经损坏.因为Hadoop采用HDFS作为默认的文件系统,因此具有两方面的数据完整性. 1.本地文件I/O的检查  本地文件系统的数据完整性由客户端负责,重点是在存储和读取文件时进行校验和的处理.每当Hadoop创建文件a时,Hadoop就会同时在同一文件夹

发现一篇不错的文章,转一下.http://www.cnblogs.com/xuekyo/p/3386610.html HDFS导论(转)   1.流式数据访问 HDFS的构建思想是这样的:一次写入,多次读取是最高效的访问模式.数据集通常有数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析.每次分析都将设计数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条数据的时间延迟更重要. 2.关于时间延迟的数据访问 要求低时间延迟数据访问的应用,例如几十毫秒的范围,不适合在H

linux配置ssh无密码登录 配置ssh无密码登录,先要安装openssh,如下: yum install openssh-clients 准备两台linux服务器或虚拟机,设置两台linux的hosts为: 1 [root@hadoop1 ~]# vim /etc/hosts 2 192.168.1.110 hadoop1 3 192.168.1.111 hadoop2 再按照如下步骤: 01 [root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t rsa 02 Generating

Hadoop 面试题,看看书找答案,看看你能答对多少(2) 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储.a)NameNode  b)Jobtracker  c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的 block 默认保存几份?a)3 份 b)2 份c)1 份d)不确定 答案A默认3分 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动?a)SecondaryNameNode b)DataNode

检测损坏数据的常用方法是第一次进入系统时计算数据的校验和,然后和传输后新生成的校验和进行匹配.若匹配失败,则认为数据被损坏了.常用CRC-32(cyclic redundancy check,循环冗余检查)计算一个32位的任何大小输入的证书校验和 HDFS会在读取数据时校验和,针对数据的每个io.bytes.per.checksum字节都会创建一个单独的校验和,默认为512字节.因此CRC-32校验和是4个字节长,存储开销都小于1%.数据节点负责在存储数据及其校验和验证它们收到的数据.客户端写入

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默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

Hadoop集群-HDFS集群中大数据运维常用的命令总结 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客会简单涉及到滚动编辑,融合镜像文件,目录的空间配额等运维操作简介.话不多少,直接上命令便于以后查看.   一.查看hadf的帮助信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ hdfs Usage: hdfs [--config confdir] [--loglevel loglevel] COMMAND where COMMAND is one of: dfs

一.HDFS是什么 HDFS是hadoop集群中的一个分布式的我文件存储系统.他将多台集群组建成一个集群,进行海量数据的存储.为超大数据集的应用处理带来了很多便利. 和其他的分布式文件存储系统相比他有以下优点: 高容错:即在HDFS运行过程中,若其中一台机器宕机了,也无需担心数据的丢失,因为在存储的过程中进行了备份,备份数量可以选择,这个将在后面的博客说明. 成本低:即使配置条件不足的情况下,都可以搭建一个HDFS,对硬件的要求不高. 易扩展:若出现集群容量不足的情况,直接添加机器,进行配置即可

目录(?)[+] Author :岑文初 Email: wenchu.cenwc@alibaba-inc.com msn: cenwenchu_79@hotmail.com blog: http://blog.csdn.net/cenwenchu79/ 引 What is Hadoop Why is hadoop How to Use Hadoop & Tips 环境: 部署考虑: 实施步骤: Hadoop Command Hadoop基本流程以及简单应用的开发 基本流程: 代码范例: Hado

HDFS API的高级编程 HDFS的API就两个:FileSystem 和Configuration 1.文件的上传和下载 package com.ghgj.hdfs.api; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HDFS_GET_AND_PUT { public st

一 HDFS概述 1.1 HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统管辖的范围内存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统.HDFS只是分布式文件管理系统中的一种. 1.2 HDFS概念 HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件:其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色. HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co

(本文引用了microheart,ggjucheng的一些资料,在此感谢.charles觉得知识无价,开源共享无价) 这一次我们接着分析文件IO校验的相关代码,看看最底层是如何实现这种大数据集的文件校验的,不得不说设计这个系统的程序员是世界上最具有智慧的一群人,面对复杂难解的问题总是可以找到很好的解决方法. 其实对于文件校验这件事情,hadoop为什么重要上一篇文章讲过几个方面,提到的bit rot衰减其实很多人没有直观感受.我就举一个直观的例子以便于普通人感受一下bit rot的影响.一个磁盘

本文结合hadoop : the definitive guide精心而作,包含作者的心血,希望可以帮助大家理解一点hdfs的皮毛,足矣.(charles@xingbod.cn) hadoop本身自带原始的数据IO操作,包括数据处理的完整,压缩等等.但是面对大数据集,还是需要特殊考虑,还包含hadoop tools中的一些组件,例如序列化框架,硬盘数据存储结构等. 因为数据要在HDFS中分散多处,那么,数据其实不应该有丢失或者损坏.但是,每个磁盘或者网络IO都有可能对读写操作引入错误,但数据变得

其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了,不过这里既然写了就再多写一点,同时有一些细节需要注意的也说明一下,其实也就是这些细节会让人摸索半天.Hadoop可以单机跑,也可以配置集群跑,单机跑就不需要多说了,只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可.这里主要重点说一下集群配置运行的过程. 环境 7台普通的机器,操作系统都是Linux.内存和CPU就不说了,反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精.JDK必须是1.5以上的,这个切记.7台机器的机器名务必不同,后续会谈

(本文引用了microheart,ggjucheng的一些资料,在此感谢.charles觉得知识无价,开源共享无价) 这一次我们接着分析文件IO校验的相关代码,看看最底层是如何实现这种大数据集的文件校验的,不得不说设计这个系统的程序员是世界上最具有智慧的一群人,面对复杂难解的问题总是可以找到很好的解决方法. 其实对于文件校验这件事情,hadoop为什么重要上一篇文章讲过几个方面,提到的bit rot衰减其实很多人没有直观感受.我就举一个直观的例子以便于普通人感受一下bit rot的影响.一个磁盘

本文结合hadoop : the definitive guide精心而作,包含作者的心血,希望可以帮助大家理解一点hdfs的皮毛,足矣.(charles@xingbod.cn) hadoop本身自带原始的数据IO操作,包括数据处理的完整,压缩等等.但是面对大数据集,还是需要特殊考虑,还包含hadoop tools中的一些组件,例如序列化框架,硬盘数据存储结构等. 因为数据要在HDFS中分散多处,那么,数据其实不应该有丢失或者损坏.但是,每个磁盘或者网络IO都有可能对读写操作引入错误,但数据变得

初识Hadoop.关于MapReduce Hadoop宏观介绍 相对于其他系统的优势 关系型数据库管理系统 为什么不能用配有大量硬盘的数据库进行大规模分析?为什么需要Hadoop? 因为计算机硬盘的发展趋势是:寻址时间的提升远远不如传输速率的提升,如果访问包含大量地址的数据,读取就会消耗很多时间,如果使用Hadoop,更好的利用传输速率,读取花费的时间远远小于传输的时间,提高分析效率. Hadoop发展历史 起源于开源网络搜索引擎Apache Nutch,该项目开始于2002年, 2003年,谷