重启HA集群后,两个NameNode无缘无故挂掉,查看日志时显示错误如下: 原因:journalnode的端口是8485,默认情况下是先NameNode启动后再启动journalnode,如果在NameNode启动10s后journalnode还没有启动,就会造成NameNode挂掉 解决方法:由于服务还没有启动完成就出现了连接超时的问题,只要修改core-sit.xml中的ipc参数的值即可,将maxRetries=10改成100,当然也有可能有其他的原因造成NameNode挂掉. <!--设

问题1:namenode进程故障 Namenode挂掉,Namenode gc日志里面YGC报错promotion failed 现象描述 NameNode进程挂掉,Namenode gc日志里面YGC报错promotion failed. 可能原因 Young gc的时候,需要复制eden区和from区内的对象到to区,如果此时to区满了,就会使用悲观策略复制到old区,而此时old区也满了,就会报promotion failed. 定位思路 GC参数设置不合理 进程内存分配过少 处理方式 方

如题出现Namenode经常挂掉 IPC's epoch 9 is less than the last promised epoch 10, 2019-01-03 05:36:14,774 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* allocate blk_1073741949_1131{UCState=UNDER_CONSTRUCTION, truncateBlock=null, primaryNodeIndex=-1, replicas

一.Service RPC port NameNode默认使用8020端口侦听所有的RPC请求(HDP版本),包括客户端数据请求,DataNode心跳和block上报,ZKFC模块监控检查和切换控制.当集群规模越和RPC请求来越大时,RPC请求响应时间也变得越来越长. NameNode也给DataNode提供了专用的Service RPC port用于上报数据块和心跳状态,这样可以减少和客户端应用程序RPC队列请求的竞争.这个端口默认没有开启,需要手动配置参数. Service RPC port

Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理   Hadoop的1.X架构的介绍   在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题.   包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na

在Hadoop1(版本<=0.22)中,由于NameNode和JobTracker存在单点中,这制约了hadoop的发展,当集群规模超过2000台时,NameNode和JobTracker已经不堪重负.于是,全新架构的hadoop2(版本>=0.23)诞生了,可以支持分布式NameNode.NameNode HA(NameNode High Available),实现了NameNode的横向扩展,使得集群规模最大可支持上万个节点. 一.Hadoop2介绍 1.Hadoop1局限性  NameN

假设我们有3台虚拟机,主机名分别是hadoop01.hadoop02和hadoop03. 这3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划如下: 3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划 hadoop01 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenode zkfc hadoop02 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenod

转自:http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/32916445 六.Hadoop1.x与Hadoop2的区别 1.变更介绍 Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: l HDFS的NameNodes可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和可用性: l MapReduce将JobTracker中

六.Hadoop1.x与Hadoop2的差别 1.变更介绍 Hadoop2相比較于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了非常大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: l HDFS的NameNodes能够以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和可用性: l MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another R

hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA.YARN等.最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA   注意:apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库, 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译     前期准备就不详细说了 1.修改Linux主机名 2.修改IP 3.修改主机名和IP的映射关系 ######注意######如果你们公司

虽然hadoop经历了多年的发展,作为技术人员都或多或少的使用过或者了解过.这里还是做一个简单的总结,主要原因是之前主要是做hadoop的开发,对hadoop的运维知之甚少,但真正的接触到hadoop运维的工作的时候,其实会发现,对hadoop的一整套框架和理论知识都需要系统的学习,才能把工作做得更好,同时做基于hadoop的数据分析工作的时候,也时常会涉及到一些hadoop参数的调优.因此,在这里做一个简单的总结.由于是自己查阅资料并结合工作进行总结的,不免有疏漏或者错误之处,遇到了敬请一并指

Apache Hadoop 2.9.2 的HDFS High Available 模式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道,当NameNode进程挂掉后,可以通过SecondName进行补救,我们可以快速进行恢复操作.但是其效率极低,可能等你启动集群成功后,半小时就过去了,会严重影响业务!这个时候我们就需要对NameNode做高可用.我们可以通过双NameNode消除单点故障. 一.HA概述 1>.所谓High Available,简称HA,即高可用(

一.前言 1.上文中我们已经搭建好了Hadoop和Zookeeper的集群,这一文来将Hadoop集群变得高可用 2.由于Hadoop集群是主从节点的模式,如果集群中的namenode主节点挂掉,那么集群就会瘫痪,所以我们要改造成HA模式(High Avaliable,高可用性)的集群,说白了就是设置一个备用的namenode节点,当线上使用的namenode挂掉后,会切换备用节点,让集群可以继续运行 二.HA模式配置 HA模式原理:比如设置两个namenode节点,一个active,一个sta

原文链接:HDFS架构及原理 引言 进入大数据时代,数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力,我们需要对数据进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上,也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统:分布式文件系统(distributed filesystem).基于hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)具备高容错.高吞吐量等特性,在大数据和AI时代得以广泛应用. HDFS设计 HDFS设计初衷: 低成本:HDFS

Call to localhost/127.0.0.1:9000 failed on connection exception:java.net.ConnectException的解决方案 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在启动hadoop时,出现了如下错误: Call From java.net.UnknownHostException: ubuntu-larntin: ubuntu-larntin to localhost:90

可能大家会问,oracle和HDFS属于不同场景的存储系统,它们之间为什么会有联系呢?确实,从技术本身来看,他们确实无关联,但利用“整体学习”的思想,跳出技术本身,可以发现Oracle的缓冲区和HDFS的edit logs都是为了解决频繁IO而出现的,可以解决因频繁读写磁盘而导致性能低的问题.如下图所示: 一.Oracle的缓冲区机制 Oracle的缓冲区主要有两种:数据库缓冲区缓存(data buffer cache,后面简称DB chche)和日志缓冲区(redo log)(对oracle实

一.外部表和内部表的区别 (1)创建表时指定external关键字,就是外部表,不指定external就是内部表 (2)内部表删除后把元数据和数据都删除了,外部表删除后只是删除了元数据,不会删除hdfs上的数据文件 (3)外部表创建表时通过location指定存放表数据的hdfs上的路径,而内部表是默认存放在hive-site.xml中 设置的warehouse中,会在warehouse这个目录下以表名创建文件夹,数据就存放在这里.   二..hive表分区   hive表分区其实就是分目录,表

1.  背景介绍 谈到分布式系统,就不得不提到Google的三驾马车:GFS[1],MapReduce[2]和BigTable[3]. 虽然Google没有开源这三个技术的实现源码,但是基于这三篇开源文档, Nutch项目子项目之一的Yahoo资助的Hadoop分别实现了三个强有力的开源产品:HDFS,MapReduce和HBase.在大数据时代的背 景下,许多公司都开始采用Hadoop作为底层分布式系统,而Hadoop的开源社区日益活跃,Hadoop家族不断发展壮大,已成为IT届最炙手可热的

Hadoop架构的初略总结(2) 回顾一下前文,我们总结了以下几个方面.我们为什么需要Hadoop:Hadoop2.0生态系统的构成:Hadoop1.0中HDFS和MapReduce的结构模型. 我们大致了解了1.0,现在我们来说说2.0. 首先,我们需要理清以下几个问题: 1.Hadoop1.0自身有哪些缺陷呢? 解:从两个大的方面来说,HDFS和MapReduce. HDFS: 1)    NameNode中的单点故障问题. 针对Hadoop1.0中HDFS单点故障进行以下解释: HDFS仿

一.对于CDH的小总结: CDH:是Cloudera公司在Apache开源项目hadoop的基础上发型的,共有五个版本前两个已不再更新,最经的两个分别是CDH4(基于hadoop2.0.0版本演化而来).CDH5(每隔一段时间就会有更新) CDH与Apache hadoop的区别:1.CDH的版本更加清晰,现在只有两个版本CDH3(基于hadoop1.0)和CDH4(基于hadoop2.0),hadoop的版本相对较混乱,CDH比Apache hadoop在兼容性.安全性.稳定性上有所增强: 2