一.Hadoop单点故障问题如何解决 Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成:MapReduce和HDFS,众所周知,这两个系统的设计缺陷是单点故障,即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题,该问题在很长时间内没有解决,这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算. Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS.MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase.Hive.Pig等,均是基于这三个系

重新格式化hdfs系统的方法: (1)查看hdfs-ste.xml <span style="font-size:18px;"><property> <name>dfs.name.dir</name> <value>/home/hadoop/hdfs/name</value> <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据</description> </pro

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摘要: 这篇文章会详细介绍HDFS是什么,HDFS的作用,适合和不适合的场景,我们该如何操作HDFS?   HDFS文件系统 Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统,专门存储超大数据文件,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务. 本章内容: 1) HDFS文件系统的特点,以及不适用的场景 2) HDFS文件系统重点知识点:体系架构和数据读写流程 3) 关于操作HDFS文件系统的一些基本用户命令 1. HDFS特点: HDFS专为解决大数据存储问

1. HDFS中的一些概念1.1 数据块1.2 NameNode和DataNode1.2.1 管理者:Namenode1.2.1 工作者:Datanode1.3 Secondary Namenode1.4 HDFS的优缺点2. HDFS的架构2.1 HDFS架构之NameNode和DataNode2.2 Namenode和Secondary Namenode运行关系3. HDFS文件的读写流程3.1 HDFS文件的读取3.2 HDFS文件的写入 1. HDFS中的一些概念 HDFS(Hadoop

一.思路 1.处理问题要求 2.一般思路 二.具体问题 1.网络问题 (1)网络不通 (2)网络很慢 2.硬件问题 3.操作系统问题 (1)系统无法正常启动 (2)系统运行慢或死机 4.服务或程序问题 5.其他 一.思路1.处理问题要求:思路清晰.问题明确.快速解决,长时间的积累形成自己的一套解决问题的“反射弧” 2.一般思路:(1)重视报错信息:定位基本问题基本方向(2)查询日志文件:报错信息有时只是问题的表象,想要更具体的了解问题,一般需要查看相应日志,如系统日志文件(/var/log).应

mount命令-手动挂载设备 格式: mount [options] [-t fstype] [-o option] 设备 挂载点 mount -n -o remount,rw / - Mount the file system and make it writeable mount -uw / - Make the filesystem read only again. mount -ur / 常用选项 [ options ] -t fstype(ext2.ext3.ext4.xfs.iso9

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

Linux系统无法启动故障解决方案 2011-09-27 09:42 佚名 比特网 我要评论(0) 字号:T | T 不管你多么喜爱你的Linux系统机器,有时候你都必须恢复你的系统.是的,即使一台Linux系统机器也可能遭受系统崩溃:不管是由于视频配置错误.内核更新出错.或是由于init脚本配置错误,这种情况都是必然的. AD:2014WOT全球软件技术峰会北京站 课程视频发布 当你的心爱的linux系统出现故障的时候,你是如何来解决的呢?没有操作系统能够确保100%可靠.终有一天,即使Lin

NameNode 学习目标 理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对 HDFS 工作原理的 理解,及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”.“namenode”故障问题的分析解决能力 问题场景 1.Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机,如何挽救集群及数据? 2.Namenode 是否可以有多个?namenode 内存要配置多大?namenode 跟集群数据存储能 力有关系吗? 3.文件的 blocksize 究竟调大好还是调小好?结合 map

NameNode 学习目标 理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对 HDFS 工作原理的 理解,及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”.“namenode”故障问题的分析解决能力 问题场景 1.Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机,如何挽救集群及数据? 2.Namenode 是否可以有多个?namenode 内存要配置多大?namenode 跟集群数据存储能 力有关系吗? 3.文件的 blocksize 究竟调大好还是调小好?结合 map

hadoop是用cloudra的官方yum源安装的,服务器是CentOS6.3 64位操作系统,自己写的mapreduce执行的时候hadoop会提示以下错误: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 网上说是这样的 Hadoop的native是在32 bit环境下编译的,在64

一.说明 从上一节可看出,虽然搭建好了HA架构,但是只能手动进行active与standby的切换: 接下来看一下用zookeeper进行自动故障转移: # 在启动HA之后,两个NameNode都是standby状态,可以利用zookeeper的选举功能,选出一个当Active # 监控 ZKFC FailoverController 二.配置 1.hdfs-site.xml #"开启自动转移功能",加入以下内容: <property> <name>dfs.ha

一.NameNode维护着2张表: 1.文件系统的目录结构,以及元数据信息 2.文件与数据块列表的对应关系 存放在fsimage中,在运行的时候加载到内存中的. 操作日志写到edits中   二.DataNode 使用block形式存储.在hadoop2中,默认的大小是128MB. 使用副本形式保存数据的安全,默认的数量是3个.   使用shell访问hdfs bin/hdfs dfs –xxx   三.RPC(remote procedure call) 远程过程调用要有一个服务端(对外暴露方

在解决这个问题的过程中,我又是积累了不少经验... 首先让我搞了很久的问题是,书上说进程全部启动的命令是/bin/start-all.sh,但是当我执行的时候显示command not found.后来才知道这个命令到了sbin文件中,应该是版本的原因.我装的是hadoop2.9. 所以正确的启动命令是:sbin/start-all.sh 但是当我执行完这个命令之后发现唯独DataNode未启动. 原因就是NameNode的clusterID和DataNode的不一致,所以未能启动.之所以会这样

原文写的很好:https://blog.arstercz.com/linux-%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%A4%84%E7%90%86%E5%90%8D%E7%A7%B0%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 简单介绍 在 Linux 系统中, 绝大多数程序依赖系统库函数来完成名称解析, 整个解析过程包含多个操作, 有些操作信息在启动程序时确定, 有些操作信息则在程序运行时确认, Linux 也提供了一些网络函数(由 glibc 提供)来控制这

1- start-all.sh and stop-all.sh: Used to start and stop hadoop daemons all at once. Issuing it on the master machine will start/stop the daemons on all the nodes of a cluster. 2- start.dfs.sh, stop.dfs.sh and start-yarn.sh, stop-yarn.sh: Same as abov

1.Secondary NameNode目录结构 Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照. 在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/current这个目录中查看SecondaryNameNode目录结构. edits_0000000000000000001- fsimage_0000000000000000002 fsimage_0000000000000000

问题描述: 在hadoop启动hdfs的之后,使用jps命令查看运行情况时发现hdfs的DataNode并没有打开. 笔者出现此情况前曾使用hdfs namenode -format格式化了hdfs 如有三个hadoop集群,分别为hadoop102,hadoop103,hadoop104 其问题情况如下 可见三个机器均没有将DataNode启动. 问题分析: 进入hadoop根目录的logs中查看DataNode的日志文件 可以看见报错信息 java.io.IOException: Incom

出现这个问题,是因为默认的超级用户是hdfs ,我的是hadoop用户登录的, 也就是说首次登录hadoop这个用户是我的超级用户 此时只需要将hue.ini配置改为 然后重启即可.

站在DataNode的视角,看看pipeline写的流程,本文不分析客户端部分,从客户端写数据之前拿到了3个可写的block位置说起. 每个datanode会创建一个线程DataXceiverServer,接收上游过来的TCP连接,对于每个新建的TCP连接,都会创建一个叫做DataXceiver的线程处理这个连接. 这个线程不断的从TCP连接中读op,然后调用processOp(op)处理这个op,这里以write block 这个op为例. 对于datanode来说,write block操作