前提条件: 添加机器安装jdk等,最好把环境都搞成一样,示例可做相应改动 实现目的: 在hadoop集群中添加一个新增数据节点. 1. 创建目录和用户  mkdir -p /app/hadoop groupadd hadoop useradd licz -g hadoop -d /app/hadoop chown licz:hadoop /app/hadoop passwd licz 注:如果出现下面的问题 [root@dbserver22 ~]# su - licz-bash-3.2$ 解决办

假设集群操作系统均为:CentOS 6.7 x64 Hadoop版本为:2.6.3 一.动态增加DataNode 1.准备新的DataNode节点机器,配置SSH互信,可以直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorized_keys和id_rsa 2.复制Hadoop运行目录.hdfs目录及tmp目录至新的DataNode 3.在新DataNode上启动hadoop ..sbin/hadoop-daemon.sh start datanode ..sbin/yarn-daemon

转载:https://www.cnblogs.com/marility/p/9362168.html 1.测试环境 ip 主机名 角色 10.124.147.22 hadoop1 namenode 10.124.147.23 hadoop2 namenode 10.124.147.32 hadoop3 resourcemanager 10.124.147.33 hadoop4 resourcemanager 10.110.92.161 hadoop5 datanode/journalnode 1

1.测试环境 ip 主机名 角色 10.124.147.22 hadoop1 namenode 10.124.147.23 hadoop2 namenode 10.124.147.32 hadoop3 resourcemanager 10.124.147.33 hadoop4 resourcemanager 10.110.92.161 hadoop5 datanode/journalnode 10.110.92.162 hadoop6 datanode 10.122.147.37 hadoop7

动态添加 DataNode 节点 hadoop环境是必须的 需要加入新的 DataNode 节点,前提是已经配置好 SSH 无密登录:直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorizedkeys和idrsa. 在新DataNode上启动hadoop hadoop-daemon.sh start datanode yarn-daemon.sh start datanode 在NameNode上刷新节点 hdfs dfsadmin -refreshNodes 数据平衡使用: start

最近发现hdfs的一个问题,每当集群开启的时候,有一个节点上的可用空间就一直在减少,并且速度很快,发现是data目录下的dncp_block_verification.log.curr文件在一直变大,查了日志没有发现什么可疑的原因,只在datanode的日志上发现有几条日志如下非常可疑: -- ::, INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetAsyncDiskService: Deleted BP--

当前集群 主机名称 IP地址 角色 统一安装目录 统一安装用户 sht-sgmhadoopnn-01 172.16.101.55 namenode,resourcemanager /usr/local/hadoop(软连接) /usr/local/hadoop-2.7.4 /usr/local/zookeeper(软连接) /usr/local/zookeeper-3.4.9 root sht-sgmhadoopnn-02 172.16.101.56 namenode,resourcemanag

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /var/lib/hadoop-0.20/cache/hdfs/dfs/data: namenode namespaceID = 240012870; datanode namespaceID = 1462711424 . 问题:Namenode上namespaceID与datanode上

hadoop fs -put上传文件失败 报错信息:(test文件夹是已经成功建好的) [root@master ~]# hadoop fs -put test1.txt /test // :: WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /test/test1.txt._COPYING_ could only be rep

用三台centos操作系统的机器搭建了一个hadoop的分布式集群.启动服务后失败,查看datanode的日志,提示错误:ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /var/lib/hadoop-0.20/cache/hdfs/dfs/data: namenode namespaceID = 240012870; datanode

DataNode工作机制 1)一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳. 2)DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集群运行中

DataNode心跳机制的作用讲解了DataNode的三个作用: register:当DataNode启动的时候,DataNode需要将自身的一些信息(hostname, version等)告诉NameNode,NameNode经过check后使其成为集群中的一员,然后信息维护在NetworkTopology中 block report:将block的信息汇报给NameNode,使得NameNode可以维护数据块和数据节点之间的映射关系 定期的send heartbeat 告诉NameNode我

Hadoop Datanode节点无法启动(All directories in dfs.data.dir are invalid) java.io.IOException: All directories in dfs.datanode.data.dir are invalid: "/usr/local/hadoop-2.4.0/dfs/data" at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.checkStorageLocat

直接上问题:这两天为了试验,安装了两套集群: (1)32位hadoop1集群(5个节点); (2)64位hadoop2集群(6个节点) 两个集群中都遇到过这种问题:在namenode正常启动hadoop集群后,查看datanode是正常的显示存在进程,可是在web界面中查看的时候,发现数据节点所有属于宕机,或者就是干脆直接没有datanode.还有种情况,datanode启动后,jps查看是在的,可是一会再去查看,发现挂掉了.还有就是,存储空间显示占用100% 事实上这两个集群问题是一样的,都是

启动HDFS 启动hdfs,进入sbin目录,也可以执行./start-all.sh - $cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin - $./start-dfs.sh 在此之前要进行NameNode的格式化 - $cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/ - $./bin/hdfs namenode -format 格式化是个巨大的坑,慎用!当我们进行多次格式化的时候,会出现datanode无法启动.原因在于多格式化之后,datanode的cluster

HDFS Namenode&Datanode HDFS 机制粗略示意图 客户端写入文件流程: NN && DN Namenode(NN)工作机制 NN是整个文件系统的管理节点.维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表(管理元数据).接收用户的操作请求. fsimage:元数据镜像文件.存储某一时段NN内存元数据信息 edits:操作日志文件 fstime:保存最近一次checkpoint的时间 (以上文件保存在linux文件系统中) 主流程 客户

[故障背景] DataNode进程正常启动,但是网页上不显示,并且DataNode节点为空. /etc/hosts   的ip和hostname配置正常,各个机器之间能够ping通. [日志错误信息] 2018-06-11 17:29:08,165 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Block pool BP-591370997-192.168.243.12-1528711881217 (Datanode Uuid nul

1.DataNode工作机制 1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳. 2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集群运

一. namenode工作机制 1. 客户端上传文件时,namenode先检查有没有同名的文件,如果有,则直接返回错误信息.如果没有,则根据要上传文件的大小以及block的大小,算出需要分成几个block,指定每个block存在哪个datanode上,之后把这些元数据写到edits log中并返回给客户端. 2. 客户端拿到元数据后,驱动会把上传的文件分block,并把各个block上传到对应的datanode上,如果上传成功的话,客户端会收到上传成功信息,全部上传成功之后,客户端会把成功信息返

hadoop datanode节点超时时间设置 datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长.HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒.如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为: timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval. 而默认的heartbeat.reche

-- ::, INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: supergroup = supergroup -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.CallQueueManager: Using callQueue: class java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue queueCapacity: -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.