元数据目录分析 在第一次部署好Hadoop集群的时候,我们需要在NameNode(NN)节点上格式化磁盘: $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format 格式化完成之后,将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构 current/ |-- VERSION |-- edits_* |-- fsimage_0000000000008547077 |-- fsimage_0000000000008547077.md5 `--

今天早上来公司发现cloudera manager出现了hdfs的警告,如下图: 解决的思路是: 1.首先解决简单的问题,查看警告提示的设置的阀值时多少,这样就可以快速定位到问题在哪了,果然JournalNode Sync Status提示最先消去: 2.然后解决Sync Status问题,首先找到提示语的解释,在官网上可见.然后查看配置参数有无问题,没问题就看log,果然在log中看到了报错信息: 3.最后可定位到该提示是由于JournalNode节点间同步文件没有保持一致,那么使用修复(优雅

转自:https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/51689398 HDFS metadata以树状结构存储整个HDFS上的文件和目录,以及相应的权限.配额和副本因子(replication factor)等.本文基于Hadoop2.6版本介绍HDFS Namenode本地目录的存储结构和Datanode数据块存储目录结构,也就是hdfs-site.xml中配置的dfs.namenode.name.dir和dfs.namenode.dat

背景 某天凌晨四点左右,HBase RegionServer 宕机自动拉起,查看日志发现是HDFS 在进行HA切换,15次重试仍连不上可写的active,于是挂了.所以根本问题是hdfs. 日志定位 通过日志定位,发现JournalNode一直在抛错,几乎打满了日志: 该链接CDH专家表示 ([Solved] hdfs journalnode fail, can not start) ,很可能是JN(JournalNode)文件损坏或HDFS升级后文件版本不一致,在我们这边升级这种原因可以排除.

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

1 异常信息 Received error when attempting to archive files ([class org.apache.hadoop.hbase.backup.HFileArchiver$FileablePath, file:hdfs://hdp:9000/hbase/.tmp/data/WMBIGDATA/LAT_LNG_INDEX/310c60128e85a5a2d1ee3b9fc3e085db/0, class org.apache.hadoop.hbase.b

     总所周知,HBase 是天生就是架设在 HDFS 上,在这个分布式文件系统中,HBase 是怎么去构建自己的目录树的呢? 这里只介绍系统级别的目录树. 一.0.94-cdh4.2.1版本 系统级别的一级目录如下,用户自定义的均在这个/hbase 下的一级子目录下 /hbase/-ROOT- /hbase/.META. /hbase/.archive /hbase/.corrupt /hbase/.hbck /hbase/.logs /hbase/.oldlogs /hbase/.sna

背景   平台HDFS数据存储规则是按照“数据集/天目录/小时目录/若干文件”进行的,其中数据集是依据产品线或业务划分的.   用户分析数据时,可能需要处理以下五个场景:   (一)分析指定数据集.指定日期.指定小时.指定文件的数据: (二)分析指定数据集.指定日期.指定小时的数据: (三)分析指定数据集.指定日期的数据(24个小时目录的数据): (四)分析多个数据集.多个日期或多个小时的数据: (五)多种存储格式(textfile.sequencefile.rcfile等).   目前我们平台

总所周知,HBase 是天生就是架设在 HDFS 上,在这个分布式文件系统中,HBase 是怎么去构建自己的目录树的呢? 第一,介绍系统级别的目录树. 一.0.94-cdh4.2.1版本 系统级别的一级目录如下,用户自定义的均在这个/hbase 下的一级子目录下 /hbase/-ROOT- /hbase/.META. /hbase/.archive /hbase/.corrupt /hbase/.hbck /hbase/.logs /hbase/.oldlogs /hbase/.snapshot

众所周知,HBase 是天生就是架设在 HDFS 上,在这个分布式文件系统中,HBase 是怎么去构建自己的目录树的呢? 这里只介绍系统级别的目录树: 一.0.94-cdh4.2.1版本 系统级别的一级目录如下,用户自定义的均在这个/hbase 下的一级子目录下 /hbase/-ROOT- /hbase/.META. /hbase/.archive /hbase/.corrupt /hbase/.hbck /hbase/.logs /hbase/.oldlogs /hbase/.snapshot

添加了一块硬盘,原来的DataNode已经把原有的硬盘占满:怎么办,想要把旧有的数据迁移到新的硬盘上面: 1. 在CDH中修改目录(在HDFS组件中搜索.dir),本例中,新加的硬盘挂载在/data上面,NameNode,DataNode,以及CheckPoint路径都前加一个“/data": 2. 重启HDFS,NameNode可能会出错,没有关系: 3. 关闭CDH的集群: 4. 切换到hdfs用户,将就有路径下的/dfs拷贝到/data下面:如果不是则拷贝完毕后,要把dfs下面所有的文件权

hadoop fs 更多用法,请参考官网:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html 以下是我的使用统计文件时使用的记录: [t@dv00938 ~]$ hadoop fs -ls /jc_rc/rc_hive_db/llcfpd_s_join_n_over0innerdoor_lishui // :: INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. Found items -rwxrwx-

hadoop fs 更多用法,请参考官网:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html 以下是我的使用hadoop fs -du统计文件时使用的记录: [t@dv00938 ~]$ hadoop fs -ls /jc_rc/rc_hive_db/llcfpd_s_join_n_over0innerdoor_lishui // :: INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. Found i

一.介绍 HDFS metadata以树状结构存储整个HDFS上的文件和目录,以及相应的权限.配额和副本因子(replication factor)等.本文基于Hadoop2.6版本介绍HDFS Namenode本地目录的存储结构和Datanode数据块存储目录结构,也就是hdfs-site.xml中配置的dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir 二.NameNode HDFS metadata主要存储两种类型的文件 1.fsimage:记录某一永久

1,安装fuse yum -y install hadoop-hdfs-fuse 2.修改环境变量 vi /etc/profile 增加如下配置: JAVA_HOME=/usr/jdk64/jdk1.8.0_60 HADOOP_HOME=/usr/hdp/2.4.0.0-169/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/hdp/2.4.0.0-169/usr/lib/:

HDFS Using QJM HA使用的是分布式的日志管理方式 一:概述 1.背景 如果namenode出现问题,整个HDFS集群将不能使用. 是不是可以有两个namenode呢 一个为对外服务->active 一个处于待机->standby 他们的之间共享的元数据交 nameservice 2.HDFS HA的几大中重点 1)保证两个namenode里面的内存中存储的文件的元数据同步 ->namenode启动时,会读镜像文件 2)变化的记录信息同步 3)日志文件的安全性 ->分布

随着信息技术的高度发展,数据量越来越多,当一个操作系统管辖范围存储不下时,只能将数据分配到更多的磁盘中存储,但是数据分散在多台磁盘上非常不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,因此诞生了分布式文件系统.HDFS(Hadoop Distribute File System)是一种能运行在通用硬件上的分布式文件系统,具有高度容错的特点,适合部署在廉价的机器上. 由于hadoop1和hadoop2版本差异较大,本文以下部分如未标记特殊说明则默认指的是hadoop2版本 HDFS基本概

step1:将安装包hadoop-2.2.0.tar.gz存放到某一个目录下,并解压 step2:修改解压后的目录中的文件夹/etc/hadoop下的xml配置文件(如果文件不存在,则自己创建) 包括hadoop-env.sh mapred-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml step3:格式化并启动hdfs step4:启动yarn注意事项:1,主备NameNode有多种配置方法,本课程使用JournalNode方式.为此需要至

一.所需软件 1. JDK版本 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/index.html 版本: jdk-7u79-linux-x64.gz 2. Hadoop软件 下载地址:http://hadoop.apache.org/releases.html 版本: hadoop-2.6.0.tar.gz 二.配置ssh免密码登陆: 查阅之前博客:http://www.cnblogs.com/yinchengzhe/p/4967928.

前提条件 先搭建 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5152004.html 的环境,然后在其基础上进行修改 一.安装Zookeeper 由于环境有限,所以在仅有的4台虚拟机上完成多个操作: a.在4台虚拟中选3台安装Zookeeper,我选 node5 node6 node7 b.在4台虚拟中选3台作为JournalNode的节点,我选node6  node7  node8 c..在4台虚拟中选2台作为NameNode ,我选node5(Active)

HA With QJM 目标 本指南概述了HDFS高可用性(HA)功能以及如何使用Quorum Journal Manager(QJM)功能配置和管理HA HDFS集群. 本文档假设读者对HDFS集群中的一般组件和节点类型有一般的了解.有关详细信息,请参阅HDFS架构指南. 本指南讨论如何使用Quorum Journal Manager(QJM)配置和使用HDFS HA,以在Active和Standby NameNodes之间共享编辑日志 背景 在Hadoop 2.0.0之前,NameNode是