已解决: 需要重新格式化hdfs. 1.停止hdfs: 2.删除hdfs的相关文件目录(hdfs-site.xml中配置的存放文件的目录). 3.启动journalnode:sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode: 4.格式化namenode:hdfs namenode -format; 5.hdfs zkfc -formatZK: 6.启动hdfs:sbin/start-dfs.sh

IDEA 远程调试 Hadoop 两大特色:一是采用maven的pom配置:二是直接连接hdfs:9000端口,无须另外在服务端配置参数. 其实内容包含了两种方式:本地与远程调试.这里仅仅只是使用远程的hdfs,相当于在使用远程的数据库,并未调试部署在远程的JAR包程序.这对于开发而言,已经能够满足开发环境的测试了.但是,在其它的帖子上锁看到设置服务端hadoop的启动脚本,并在其中开启jvm的debug接口之类的做法,不知在此是否也要进行设置.如果仅仅只是在本地跑程序看结果,而不需要去debu

Flume是什么 收集.聚合事件流数据的分布式框架 通常用于log数据 采用ad-hoc方案,明显优点如下: 可靠的.可伸缩.可管理.可定制.高性能 声明式配置,可以动态更新配置 提供上下文路由功能 支持负载均衡和故障转移 功能丰富 完全的可扩展 核心概念 Event Client Agent Sources.Channels.Sinks 其他组件:Interceptors.Channel Selectors.Sink      Processor 核心概念:Event Event是Flume数

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

at org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider.<init>(FsHistoryProvider.scala:) at org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider.<init>(FsHistoryProvider.scala:) ... more Caused by: java.io.FileNotFoundException: File does not exist:

问题描述: org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://Master:9000/user/hadoop/input at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:323) at org.apac

1.当时初学Sqoop的时候,mysql导入到hdfs导入命令执行以后,在hdfs上面没有找到对应的数据,今天根据这个bug,顺便解决这个问题吧,之前写的http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8039128.html. [hadoop@slaver1 sqoop--cdh5.3.6]$ bin/sqoop import \ > --connect jdbc:mysql://slaver1:3306/test \ > --username root \ >

1. 按照apache的官网的文档配置hdfs 2. 在 core-site.xml 中配置了 fs.defaultFS 的值为 hdfs://0.0.0.0:9000 3. 执行 start-dfs.sh 4. 执行 netstat -nptl,发现9000端口没有被监听 5. 后来不知做了什么,发现端口又被监听了.

14/07/21 17:49:59 ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:chenlongquan cause:org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://ubuntu:9000/output09 already exists Exception in thread "main" o

今天用阿里的服务器搭了个伪分布式的HDFS,格式化后启动hdfs,发现只有dataNode启动了,查看启动日志发现异常: 2019-01-22 15:54:50,507 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: Failed to start namenode.java.net.BindException: Problem binding to [node01:9000] java.net.BindException: Cann

2018-01-09 09:47:38,297 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to controller/192.168.1.183:9000. Exiting. java.io.IOException: Incompatible cluster

    最近学习Hadoop 时发现在本机访问 hadoop 9000 端口没有问题,但是远程机器访问 9000端口时不能访问,通过telnet 命令诊断发现发现无法访问端口,经过网上搜索解决方案结合自己实践,总结解决办法一般有以下几点. 首先,利用netstat -tpnl查看的端口开放情况 下图中9000端口只能本机访问 下图中的9000端口可以通过192.168.1.105访问 1.防火墙未关闭或防火墙打开但是为开放9000端口 解决办法:通过 service iptables stop

一般在对文件操作的时候可能出现这个问题,可能是打开文件的时候出错,也可能是对文件夹进行遍历的时候出问题. 出现这样的问题通常是在eclipse中执行hadoop的时候出现,直接切换到shell下发送命令.可能不会出现这个问题. 如果当前在eclipse的项目文件夹下,详细解决的方法例如以下: cp $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml ./bin cp $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml ./bin 接着在eclips

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,

该文来自百度百科,自我收藏. Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架

HDFS操作 1.shell 1.1 创建目录 hadoop fs -mkdir 目录名(其中/为根目录) 1.2 遍历目录 hadoop fs -ls 目录名 1.3 删除目录 hadoop fs -rmr 目录名 1.4 修改目录 hadoop fs -mv 原目录 目标目录 1.5 上传文件 hadoop fs -put 文件原路径 文件HDFS路径 1.6 查看文件 hadoop fs -cat 文件名(需包含目录) 1.7 删除文件 hadoop fs -rmr 文件名 1.8 修改文

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来

Hdfs的访问方式有两种,第一:类似linux命令,hadoop shell.第二:java API方式. 先看第一种. FS Shell cat chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal cp du dus expunge get getmerge ls lsr mkdir movefromLocal mv put rm rmr setrep stat tail test text touchz FS Shell 调用文件系统(FS)Shell命令

1.列出HDFS中的文件 package com.hdfs.test; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs

今天想通过一些数据,来测试一下我的<基于信息熵的无字典分词算法>这篇文章的正确性.就写了一下MapReduce程序从MSSQL SERVER2008数据库里取数据分析.程序发布到hadoop机器上运行报SQLEXCEPTION错误 奇怪了,我的SQL语句中没有LIMIT,这LIMIT哪来的.我翻看了DBInputFormat类的源码, protected RecordReader<LongWritable, T> createDBRecordReader(DBInputSplit

环境:window7+eclipse+vmware虚拟机+搭建好的hadoop环境(master.slave01.slave02) 内容:主要是在windows环境下,利用eclipse如何来操作hdfs,如上传文件.删除文件.创建文件夹.查看节点信息等. eclipse开发环境的搭建,请参考:http://www.cnblogs.com/bookwed/p/4816521.html 1.新建maven项目,(主要是因为要引入一些jar包,除非是特别清楚要引入哪些jar包可以不用建maven项目