目前来看，导致hdfs一直处于safemode模式最直接的原因是已成功复制的块的比例没有达到默认值，块的损坏也会造成一直处于安全模式。1)文件系统中有损坏的文件，使用fsck命令来查看 hadoop fsck / 以上是查看hdfs的根目录下的所有文件健康状况，如果有损坏的文件，就会提示： The filesystem under path '/' is CORRUPT(损坏) 接下来就是
【前言】对于hdfs而言，磁盘故障的处理或者节点的扩容是比较常见的运维操作。对于这种场景的运维操作是相对比较简单的，但关键在于如何快速的使数据在各个dn之间平衡，或者快速的使block数据达到指定的副本数，本文就来聊聊这个小技巧。【块平衡】在hdfs的实际使用过程中，难免会遇到DN的异常停止服务的时候。在这种情况下，当NN检测到DN处于异常后，为保证数据满足指定的副本数，因此会逐步为该DN上的所有
1 HDFS优缺点1.1 HDFS优点海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别数据。高容错性：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。 可构建在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展(随着节点数量的增加，集群的存储能力，计算能力随之增加)。大文件存储：HDFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储。1.2 H
1.数据错误 每个DataNode都向NameNode周期性地发送心跳包。网络切割可能会导致部分DataNode与NameNode失去联系。NameNode可通过心跳包的缺失检测到这一情况，并将这些DataNode标记为dead，不会向它们发送IO请求，寄存在dead DataNode上的任何数据将不再有效。DataNode的“死亡”可能引起一些Block的副本数目低于指定值，NameNode不断
hadoop命令fsck命令 查找 / 路径下损坏块和异常块 hdfs fsck -list-corruptfileblocks /删除/user/yantianyu/路径下的异常块 hdfs fsck -delete /user/yantianyu/ 删除成功具体命令介绍： -move: 移动损坏的文件到/lost+found目录下 -delete: 删除损坏的文件 -openforwrite:
无论是第一次，还是之后的每次数据块汇报，名字名字节点都会对汇报上来的数据块进行检测，看看其是否为损坏的数据块。那么，损坏数据块是如何被检测的呢？本文，我们将研究下损坏数据块检测的checkReplicaCorrupt()方法。 关于数据块及其副本的状态，请阅读《HDFS源码分析之数据块及副本状态Bloc
最近发生了一次因为hdfs的坏块导致的hive计算问题，因此写了个监控脚本用来监控hdfs的坏块，脚本如下：#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
#edit by ericni
#20140724
#monitor hdfs corrupt
import 
原创
2014-07-30 22:08:54
9933阅读
NameNode格式化——组件恢复，数据丢失前情提要过程记录准备工作停止HDFS进程删除数据删除日志和临时目录启动JournalNode服务格式化HDFS执行NameNode格式化恢复Standby NameNode启动Standby NameNode恢复依赖服务小结 前情提要近段时间测试环境被研发整了一个特别离谱的事情，因为HDFS重启没启动起来，直接执行了format操作，大言不惭说的是百度
查看文件目录的健康信息
执行如下的命令：
hdfs fsck /user/hadoop-twq/cmd
可以查看
/user/hadoop-twq/cmd
目录的健康信息：
其中有一个比较重要的信息，就是Corrupt blocks，表示损坏的数据块的数量
查看文件中损坏的块 (-list-corruptfileblocks)
[hadoop-twq@master ~]$
转载
2023-07-24 23:12:31
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大家都知道windows系统有一个磁盘快照的功能，在windows2003中系统恢复开始依赖于一个叫做硬盘快照服务(Volume Snapshot Service)的服务，他能够自动创建系统快照--包括正在使用的文件--然后将这些文件转换为可恢复的节点文件，在之后的文件系统NTFS这个格式的分区具有系统恢复快照功能快照可以保存，这样在磁盘误操作后就可以完成恢复系统了。linux有没有磁盘快照呢？他
主从集群优点
结构相对简单、主与从协作主：单点、数据一致好掌握两个独立的问题
主只有一个，当主出现故障后，从将不可用，导致整个集群无法工作主只有一个，从有数百台之多，都需要主来维持工作时，压力就过大。如果自身内存小，将无法按时工作（如延迟），只能排队工作，导致某些工作不能实时传送HDFS 解决方案分析分析一：单点故障
多个 NameNode、主备切换 H
目录 背景：所需知识：坏块处理：批量删除坏块总结：未解决疑问：背景：测试环境今天有人反馈有DataNode节点挂掉有部分block不能用的问题，看了下确实active的NN页面显示有52336个坏块，且看datanode节点列表有个节点是Dead状态，不过仔细一看发现stanby的NN的页面里该DataNode是正常的。所需知识：坏块：corruptReplicas，损坏的块
1 HDFS的设计目标 我们都知道，Hadoop是一种用来进行海量数据存储和计算的分布式系统基础架构，它具有高效、低成本、高可靠(容错)及高扩展(可伸缩)等优点。 （1）HDFS作为Hadoop的核心之一，它适合分布式存储超大文件，适合一次写入多次读取的文件访问模式，并且HDFS尤其具有高容错性和高吞吐量等优点。 （2）HDFS不适合用于存储大量 的小文件，因为namenode将文件系统的元数据存
HDD LLF Low Level Format Tool Commercial是一款商业版短小精悍的电脑硬盘低格工具，提供了快速擦除分区和MBR数据的选项，可以帮助广大用户彻底擦除并对SATA、IDE、SAS、SCSI或SSD硬盘驱动器进行低级格式化操作，可以
对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统，可以创建、删除、移动、重命名文件等等，其实，HDFS的架构是基于一组特定的结点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS
NameNode、SecondaryNameNode详解5.1 NN和2NN工作机制5.2 Fsimage和Edits解析5.3 CheckPoint时间设置5.4 NameNode故障处理5.5 集群安全模式5.6 NameNode多目录配置 5.1 NN和2NN工作机制思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行
文章目录HDFS组件及优略HDFS的优缺点NameNode(主)DataNode(从)SecondaryNameNodeJournalNode（共享文件的进程）HDFS读写流程HDFS文件系统读流程HDFS文件系统写流程HDFS集群高可用(HA)高可用的备份方式为什么HDFS要有HA存在 HDFS组件及优略HDFS的优缺点优点： 高可靠性:Hadoop存储和处理数据的能力强 高扩展性: 有效的分
场景1：故障目录容忍度大于等于数据目录数报错：org.apache.hadoop.util.DiskCheck$DiskErrorException: Invalid volume failure config value:1原因：dfs.datanode.data.dir只配了一个目录，但dfs.datanode.failed.volumes.tolerated配的是1；即只有一个目录
