hdfs管理界面:Summary部分,Configured Capacity: 0 B.正常应该不是0,而是显示系统分配给hdfs的剩余容量. 原因:NameNode的clusterID和DataNode的不一致,所以未能启动.之所以会这样,是因为我们执行了多次bin/hdfs namenode -format命令,导致NameNode的clusterID改变而DataNode却没变.有时也可能是因为data和name文件夹的权限问题. 网上解决步骤: 1 停止所有进程:sbin/stop-al

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

[恢复HDFS误删数据] HDFS会为每一个用户创建一个回收站目录:/user/用户名/.Trash/,每一个被用户通过Shell删除的文件/目录,在系统回收站中都一个周期,也就是当系统回收站中的文件/目录在一段时间之后没有被用户回复的话,HDFS就会自动的把这个文件/目录彻底删除,之后,用户就永远也找不回这个文件/目录了.  根据上面的介绍,用户通过命令行即HDFS的shell命令删除某个文件,这个文件并没有立刻从HDFS中删除.相反,HDFS将这个文件重命名,并转移到操作用户的回收站目录中(

HDFS下载数据机制的底层分析 Hadoop中的RPC(Remote Procedure Call)框架 hadoop中结点间的通信采用的是RPC. RPC框架的实现机制图解: 从hdfs下载数据的源码分析 在自行在客户端编写download方法的时候,如果不使用封装好的方法,较为底层的写法是: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:9000/&quo

原文链接:通过java读取HDFS的数据 通过JAVA直接读取HDFS中的时候,一定会用到FSDataInputStream类,通过FSDataInputStream以流的形式从HDFS读数据代码如下: import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡, HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝: 当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏, 所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉, 那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关. Datanode会定期将当前

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝:当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关.Datanode会定期将当前该结点上所

HDFS的组成 1.NameNode:存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(创建时间,文件权限,文件大小) 以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.类似于一本书的目录功能. 2.DataNode:在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和. 3.SecondaryNameNode: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. HDFS写数据流程 1.HDFS客户端向NameNode请求是否可以上传该文件 2.NameNode返回客户端可

一.HDFS 写数据流程 写的过程: CLIENT(客户端):用来发起读写请求,并拆分文件成多个 Block: NAMENODE:全局的协调和把控所有的请求,提供 Block 存放在 DataNode 上的地址: DATANODE:负责数据的存储,可以有很多个: 客户端想 NameNode 发出请求(包含 Blocksize 和 副本数): NameNode 经过计算,反馈给客户端相同副本数的 DataNode,切给出的 DataNode 有优先存储顺序要求:(数据与 DataNode 对应时,

hdfs如何让某些数据查询快,某些数据查询慢? hdfs冷热数据分层存储 本质: 不同路径制定不同的存储策略. hdfs存储策略 hdfs的存储策略 依赖于底层的存储介质. hdfs支持的存储介质: ARCHIVE:高存储密度但耗电较少的存储介质,例如磁带,通常用来存储冷数据 DISK:磁盘介质,这是HDFS最早支持的存储介质 SSD:固态硬盘,是一种新型存储介质,目前被不少互联网公司使用 RAM_DISK :数据被写入内存中,同时会往该存储介质中再(异步)写一份 存储策略可配置,可以设置全局的

HDFS副本摆放策略 不同的版本副本摆放策略可能并不一致,HDFS主要采用一种机架感知(rack-ware)的机制来实现摆放策略. 由于不同的机架上节点间通信要通过交换机(switches),同一机架上的通信带宽要优于不同机架. HDFS默认采用3副本策略(参考2.9.1 & 3.2.1): 1.若操作的机器(writer)为一个DataNode,则将一个副本放在该机器上,否则任选一个DataNode: 2.将第二个副本放在与第一个不同的机架上: 3.第三个副本放置在与第二个同一机架但不同的节点

HDFS写数据的流程 HDFS shell上传文件a.txt,300M 对文件分块,默认每块128M. shell向NameNode发送上传文件请求 NameNode检测文件系统目录树,看能否上传 NameNode向shell发送允许上传通知 shell向NameNode发送上传block1,备份为3的通知. NameNode检测DataNode信息池,查找的3台DataNode的IP,查找的IP有以下机制: 网络拓扑距离最近(经历交换机最少) 如果shell本身就是一个DataNode,本地会

1.概述 hadoop集群中文件的存储都是以块的形式存储在hdfs中. 2.默认值 从2.7.3版本开始block size的默认大小为128M,之前版本的默认值是64M. 3.如何修改block块的大小? 可以通过修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值. 注意:在修改HDFS的数据块大小时,首先停掉集群hadoop的运行进程,修改完毕后重新启动. 4.block块大小设置规则 在实际应用中,hdfs block块的大小设置为多少合适呢?为什么有的是64M,有的

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间总结整理了下数据从Kafka到Hdfs的一些pipeline,如下 1> Kafka -> Flume –> Hadoop Hdfs 常用方案,基于配置,需要注意hdfs小文件性能等问题. GitHub地址:  https://github.com/apache/flume 2> Kafka -> Kafka Hadoop Loader ->Hadoop Hdf

1. 通过Hive view CREATE EXTERNAL TABLE if not exists finance.json_serde_optd_table ( retCode string, retMsg string, data array<struct< secid:string,="" tradedate:date,="" optid:string,="" ticker:string,="" secsh

1.启动两个HDFS集群 hadoop0,hadoop1,都是伪分布式的集群 2.启动hadoop3的zookeeper与hbase 注意点:需要开启yarn服务,因为distcp需要yarn. 3.在hdfs上可以看到hadoop3上有表s1. 4.拷贝hadoop3上的s1到hadoop0 bin/hadoop distcp -i hftp://192.168.91.133:50070/hbase/data/default/s1 hdfs://192.168.91.130:8020/s1 5

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 一.hdfs中的数据是这样的 每一行的数据是这样的id name age gender birthday (my_python_env)[root@hadoop26 ~]# hadoop fs -cat /t1/* 1 zhangsan 10 male NULL 2 lisi NULL NULL NULL 3 wangwu NULL NULL NULL

1.开机启动Hadoop,输入命令:  检查相关进程的启动情况: 2.对Hadoop集群做一个测试:   可以看到新建的test1.txt和test2.txt已经成功地拷贝到节点上(伪分布式只有一个节点,如果是完全分布式,则会显示3个节点都拷贝成功).这证明HDFS工作正常,其中,hadoop dfs –put [本地地址] [hadoop目录] 代表将本地的地址目录存放到hadoop目录下:hadoop dfs –ls [文件目录] 则表示查看指定目录下的内容.更多Hadoop的常用指令请参考

hadoop是一个分布式的基础架构,利用分布式实现高效的计算与储存,最核心的设计在于HDFS与MapReduce,HDFS提供了大量数据的存储,mapReduce提供了大量数据计算的实现,通过Java项目实现hadoop job处理海量数据解决复杂的需求. 一.基本环境及相关软件的配置 具体配置说明:基本环境配置及权限申请 二.hadoop项目开发流程 hadoop基本的开发为job的初始化与分布式处理流程的开发. 1.任务基本配置 首相依据业务需求,须要在代码中配置job在每台机器上须要的ja