数据量越来越多,在一台PC的范围存不下了,那么就分配到更多的PC,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。分布式文件管理系统很多,Hadoop的HDFS只是其中一种。HDFS主要分为两大角色,NameNode与DataNode,NameNode主要负责管理元数据,DataNode主要负责存储文件块。NameNode来管理datanode与文件块
转载 2023-08-18 19:50:40
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集群节点布置方案 我会按照以上表格的表格进行集群节点的布置。 关于以上的节点是什么意义,请看第一篇所讲的基础内容,这里只做简单的说明:HDFS层面 DataNode:具体的存储节点 NameNode:可理解为管理整个存储的目录,也就是哪个文件存到了具体的哪个DataNode上 SecondaryNameNode:对NameNode的备份,防止挂掉Yarn层面 NodeManager:具体的资源管理
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今日内容概要名称空间名字的查找顺序python作用域global与nonlocal关键字函数名的多种用法函数的嵌套今日内容详细一、名称空间定义:是名称到对象的映射,其实就是存放变量名与变量值绑定关系的地方 类似于民政局、警察局…名称空间的分类(内置、全局、局部)内置名称空间 python解释器提前给我们定义好的,包含python的内置函数,内置名称空间在 Python 解释器启动时就创建了,直到
最近因为女神的原因,做什么都无精打采。最蛋疼的时候是,今天搞集群时也无i精打采的,导致bug、exception满天飞。为此付出的代价就是调了一个晚上,最后是看日志一步一步的解决的。在这里建议大家,其实日志就是最好解决问题的工具。一下附上我在解决问题是参考了的一部分文档执行start-all.sh的时候发现JPS一下namenode没有启动        每次开机都得重新格式化一下
原创 2013-05-02 23:39:14
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当启动hadoop时,其他进程都启动了,就namenode进程无法。查看了日志,
原创 2021-11-30 14:46:27
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Hadoop常见问题任何配置文件的修改尽量先关闭集群centos 无网络 重启 network.service 显示以下情况    原因 :NetworkManager是fedora上的一个网络地址服务,它会自动地检测目前网络上的设置,并自动修改设置文件的内容,如无线网络的检测等。但当它无法识别时,就会产生无法联机的状
1.hadoop:找不到命令原因:没有配置环境变量 解决办法: 在Linux环境内下输入export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin,检查hadoop命令是否可用 输入hadoop version 使hadoop命令永久生效方法:如果第二次开机后,仍旧提示“hadoop:未找到命令”,那就是上次修改的$PATH 路径没有保存。解决这个问题,就是直接将其添加到配置文
转载 2023-07-12 12:06:10
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本地HDFS的javaAPI访问云服务器Hadoop问题解决1. 初始问题使用云上的虚拟环境搭建好的测试集群,在本地IDEA做调试,但是发现本地IDEA无法连接测试环境导入一些数据,本地HDFS的JavaAPI访问云服务器上的Hadoop服务时,终端展现IP地址的形式:outUrl hdfs://公网ip地址:9000/root/output1/这里的ip,是云服务器的网关ip,所以在访问的时候,
http://trinea.iteye.com/blog/1196400   1、jps的作用jps类似linux的ps命令,不同的是ps是用来显示进程,而jps只显示java进程,准确的说是当前用户已启动的部分java进程信息,信息包括进程号和简短的进程command。   2、某个java进程已经启动,用jps却显示不了该进程进程号这个问题已经碰到过两次了,所
问题1 由于多次format namenode节点导致  namdenode 的 namespaceID 与  datanode的namespaceID 不一致,从而导致namenode和 datanode的断连。 解决: 1、先将Hadoop所有服务停止,stop-all.sh 2、在自己设置的临时文件夹(tmp/dfs/)中将data文件夹删除 3、重新启
一、Hadoop启动报错问题:1.hadoop启动时datanode报错Shutting down DataNode at java.net.UnknownHostException: master1.hadoop: master1.hadoop: 未知的名称或服务2.java.net.UnknownHostException: localhost.localdomain: localhost.l
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云环境(hdfs、yarn、spark)搭建过程在三台机器上(一个主节点两个从节点)使用docker容器部署云环境一、Hdfs搭建过程(By jbh)1、准备1. 安装docker,镜像站daocloud提供一键安装命令: curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 2. 在镜像站daocloud拉取centos7镜像: docker pull
问题描述:启动Hbase集群RegionServer后,通过JPS无法查看到该进程号,导致无法通过jstat来查看regionserver的内存情况,来做一些JVM参数调优。在网上查询到的一些信息来看:java程序启动后,默认(请注意是默认)会在/tmp/hsperfdata_userName目录下以该进程的id为文件名新建文件,并在该文件存储jvm运行的相关信息,其中的userName为当前
Ubuntu16.04安装Hadoop2.7.3 教程作者:秦景坤日期:2017-4-20本文档适合于原生Hadoop2,参考相关文档,亲自动手实践来一步一步搭建环境。转载请指明出处。环境本教程使用Ubuntu16.04 64位作为系统环境,包括桌面版和server版,其他版本系统,若有差异请自行百度安装教程系统。 本教程基于原生Hadoop2,安装的版本是Hadoop 2.7.3版本。使用本教程
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HRegionServer是HBase中最主要的组件,负责table数据的实际读写,管理Region。在分布式集群,HRegionServer一般跟DataNode在同一个节点上,目的是实现数据的本地性,提高读写效率。1 RegionServer的组件1.1 WAL:Write Ahead Log1.1.1 主要特点为一个文件0.94之前叫做HLog,存储在/hbase/.logs/目录0.
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重启hadoop集群报错Cannot obtain block length for LocatedBlock故障分析和解决数据存放在Hive,通过hue工具查询hive的表报Cannot obtain block length for LocatedBlock异常,这样无法访问hdfs文件的问题必须解决一.问题背景问题产生的原因可能是由于前几日Hadoop集群维护的时候,操作不当,重启Had
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hadoop运行MapReduce失败原因及其解决方法刚开始接触在hadoop集群上运行MapReduce,但由于自己能力有限,一开始运行时便遇见了各种各样的bug,最终靠重装hadoop解决了所有问题。本文便是对之前遇见的各种各样bug进行一个总结错误一: 在输入完指令:hadoop jar original-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar remove.TestWord
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文章目录1.无法在HDFS创建目录,上传文件等2.MapReduce输出结果不会覆盖之前的文件,会报输出文件夹已存在的错误3.提示 @Override must override a superclass method4.Spark集群启动时部分worker启动失败5.连接HDFS失败6.提交远程服务器上的Spark任务7.Eclipse异常关闭后无法启动8.运行Spark项目时有警告 log
问题导读:1、hadoop 完全分布式 和伪分布式下 datanode无法启动的原因?2、怎么解决?问题描述: 在集群模式下更改节点后,启动集群发现 datanode一直启动不起来。 我集群配置:有5个节点,分别为master slave1-5 。 在master以hadoop用户执行:start-all.sh jps查看master节点启动情况: 1. NameNode 2
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Hadoop is a popular framework for distributed storage and processing of large datasets. It provides a reliable and scalable solution for handling big data. However, when using Hadoop in a virtual mach
原创 2023-08-16 07:16:22
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