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

hadoop出现namenode running as process 18472. Stop it first.等等,类别似几个的出现. namenode running as process 32972. Stop it first. 127.0.0.1: ssh: connect to host 127.0.0.1 port 22: No error 127.0.0.1: ssh: connect to host 127.0.0.1 port 22: No error jobtracker

hadoop启动namenode日志报这个错,首先说怎么看日志, 启动namenode会有这个,ubuntu: starting namenode, logging to /home/xiaoye/hadoop/logs/hadoop-xiaoye-namenode-ubuntu.out 这是hadoop启动时会自动帮助写日志,并告诉我们日志的目录,我直接tail -200 /home/xiaoye/hadoop/logs/hadoop-xiaoye-namenode-ubuntu.out 看日

运行Hadoop程序时,有时候会报以下错误: org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot delete /user/hadoop/input. Name node is in safe mode 这个错误应该还满常见的吧(至少我运行的时候是这样的) 那我们来分析下这个错误,从字面上来理解: Name node is in safe mode 说明Hadoop的NameNode处在安全模式下. 那什么是Hadoop的安全模式呢? 在分布式文件系统

hadoop切换namenode为active 进入hadoop/bin目录下 ./yarn rmadmin -transitionToActive --forcemanual rm1 重新启动zkfc ,hadoop/sbin下 ./hadoop-daemon.sh stop zkfc ./hadoop-daemon.sh start zkfc 查看50070端口发现切换完毕.

hadoop及NameNode和SecondaryNameNode工作机制 1.hadoop组成 Common MapReduce Yarn HDFS (1)HDFS namenode:存放目录,最重要的(主机) datanode:存放数据.(从机) 2namenode:"助手" (2)YARN ResourceManager NodeManager ApplicationMaster Container NameNode和SecondaryNameNode工作机制 思考:NameNo

有一段时间没有关注公司服务器上自己搭的三台小型hadoop集群了,上星期公司机房停电了,这次上去start了集群,但是发现start之后无法工作了. 查看了jps发现该有的进程都有了,敲入 hadoop fs -ls / 报错内容如下: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state st

配置双namenode的目的就是为了防错,防止一个namenode挂掉数据丢失,具体原理本文不详细讲解,这里只说明具体的安装过程. Hadoop HA的搭建是基于Zookeeper的,关于Zookeeper的搭建可以查看这里hadoop.zookeeper.hbase.spark集群环境搭建,本文可以看做是这篇文章的补充.这里讲一下Hadoop配置安装. 配置Hadoop文件 需要修改的配置文件在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下面,具体修改内容如下: core-site.xm

1.jps发现namenode启动失败 每次开机都要重新格式化一下namenode才可以 其实问题出现自tmp文件上,因为每次开机就会被清空,所以现在我们配置一个tmp文件目录. 如果之前没有配置过,默认是在 /tmp 根目录下的tmp文件下,我的tmp没啥重要文件所以在配置之前,把里面的文件清空了: sudo rm -rf /tmp/* 说明:用户名为: hadoop 首先创建一个tmp目录,我是在/home/hadoop中创建了一个hadoop_tmp目录 sudo mkdir /home/

情景再现: 在修复hadoop集群某一个datanode无法启动的问题时,搜到有一个答案说要删除hdfs-site.xml中dfs.data.dir属性所配置的目录,再重新单独启动该datanode即可: 问题就出在这个误删除上,当时是在namenode的hadoop/hdfs/目录下,然后就执行了一个可怕的命令 rm -rf data rm -rf name #存储namenode永久性元数据目录 当时还不知道删除这个的可怕,以为只是误删除了普通数据而已,然后再转到datanode下再次执行删

jps发现namenode启动失败 每次开机都要重新格式化一下namenode才可以 其实问题出现自tmp文件上,因为每次开机就会被清空,所以现在我们配置一个tmp文件目录. 如果之前没有配置过,默认是在 /tmp 根目录下的tmp文件下,我的tmp没啥重要文件所以在配置之前,把里面的文件清空了 首先创建一个tmp目录,我是在/home/hadoop中创建了一个hadoop_tmp目录 sudo mkdir /home/hadoop/hadoop_tmp 然后去hadoop安装目录下的etc/h

一.系统环境:  Hadoop 0.20.2.JDK 1.6.Linux操作系统 二.使用背景  网上关于Hadoop的集群配置,很多情况下,都是把namenode和secondnamenode部署在同一服务器上.为了降低风险,一个大的集群环境,最好是把这两个配置到不同的服务器上. 三.操作  要达到这要求,需要对conf/master.conf/hdfs-site.xml和conf/core-site.xml这三个配置文件进行设置. 1.conf/master文件:  Hadoop的官网和大多

<ignore_js_op> 1)NameNode.DataNode和Client         NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者,主要负责管理文件系统的命名空间.集群配置信息和存储块的复制等.NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中,这些信息主要包括了文件信息.每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等.DataNode是文件存储的基本单元,它将Block存储在本地文件系统中,保存了Block的Meta-data,同时周期性地

今天布置hadoop集群,尝试单独将secondarynamenode分属到一台独立的虚拟机上, 当格式化后,start-dfs.sh.namenode没启动.查看日志.报错例如以下 查看权限才发现,/current/VERSION是隶属root的.须要更改用户. 之后.再start-dfs.sh,依旧提示no [master](网上有人说是hosts下的hostname的问题,可是我核对多次,没有问题), 可是namenode进程确实起开了. 版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转

一.背景介绍 当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(partition)并存储到多台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统(distributed filesystem).该系统架构于网络之上,势必引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通文件系统更为复杂.Hadoop有一个称为HDFS的分布式文件系统,在非正式或旧文档中也会简称DFS.HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统. HDFS特点 以流式数据访问来存储超大文件,运

将hdfs里name与data清空,和将tmp清空 然后在hadoop目录下运行 hadoop namenode -format 启动   sbin/start-all.sh

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

Secondary namenode 首先,我们假设如果存储在Namenode节点的磁盘中,因为经常需要进行随机访问,还有响应客户请求,必然是效率过低.因此,元数据需要存放在内存中.但如果只存在内存中,一旦断点,元数据丢失,整个集群就无法工作了!!!因此必须在磁盘中有备份,在磁盘中的备份就是fsImage,存放在Namenode节点对应的磁盘中.当在内存中的元数据更新时,如果同时更新fsImage镜像文件(文件的随机读写),会导致效率过低,但如果不更新,就会发生一致性问题,一旦Namenode节

Namenode 故障后,可以采用如下两种方法恢复数据. 方法一:将 SecondaryNameNode 中数据拷贝到 namenode 存储数据的目录: 方法 二: 使用 -importCheckpoint 选项 启动 namenode 守 护 进 程 , 从 而 将SecondaryNameNode 中数据拷贝到 namenode 目录中. ----------------------------------------------------------------------------

安装hadoop集群时,启动集群,发现master节点的namenode没有启动成功.这一般都是没有格式格式化namenode的缘故.格式化一下就可以,格式化namenode的命令:在hadoop安装文件夹的bin下输入./hadoop namenode -format. 有时hadoop集群非首次启动时也无法启动namenode,而格式化以后,namenode能够启动了.可是datanode又无法启动,这时仅仅须要删除全部slave节点的data/curren文件夹下的VERSION文件,然后