# Hadoop动态拓展Datanode和Nodemanager
## 简介
在大规模数据处理中，Hadoop是一个非常受欢迎的分布式存储和计算框架。它提供了高容错性、高可用性和高扩展性的特性。Datanode和Nodemanager是Hadoop集群中的重要组件，用于存储和处理数据。本文将介绍如何动态拓展Datanode和Nodemanager，并提供相应的代码示例。
## 动态拓展Data
原创
2023-08-14 11:33:24
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# Hadoop 动态扩缩容 DataNode
在大数据处理的领域，Hadoop 是一个非常流行的开源框架，用于处理海量数据。Hadoop 的架构由许多组件组成，其中最重要的是 HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS 是一个分布式文件系统，它由多个节点组成，其中一个节点是 NameNode，其余节点是 DataNode。本文将探讨如何对 DataNod
原创
2024-10-05 03:45:21
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目录1.DataNode是什么？2.DataNode做什么？3.DataNode怎么做？1.DataNode是什么？Datanode是HDFS文件系统的工作节点，它们根据客户端或者是namenode的调度进行存储和检索数据，并且定期向namenode发送它们所存储的块(block)的列表。2.DataNode做什么？Datanode以存储数据块(Block)的形式保存HDFS文件响应客户端的读写文
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2023-07-24 11:02:18
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从架构角度而言，hadoop HDFS 是一个master/slave架构的系统。 NameNode类似于master的身份，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件meta信息的访问。所谓meta信息，就是指文件存储路径，复制因子，名称等信息以及修改日志等。同时NameNode还通过侦听客户端发送过来的心跳信息，维护整个hadoop Cluster的节点状态。 
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2023-07-23 21:48:31
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/78255746假设集群操作系统均为：CentOS 6.7 x64Hadoop版本为：2.6.3一、动态增加DataNode1、准备新的DataNode节点机器，配置SSH互信，可以直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorized_keys和id_rsa...
原创
2017-10-16 23:21:37
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有的时候， datanode或者tasktracker crash，或者需要向集群中增加新的机器时又不能重启集群。下面方法也许对你有用。
1.把新机器的增加到conf/slaves文件中（datanode或者tasktracker crash则可跳过）
2.在新机器上进入hadoop安装目录
$bin/hadoop-daemon.sh start datanode
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2011-07-11 16:42:22
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# 实现Hadoop Datanode
## 简介
在Hadoop中，Datanode是一个节点，主要负责存储实际的数据块，以及对数据块的读写操作。在一个Hadoop集群中，通常会有多个Datanode节点，它们与一个或多个NameNode节点组合成了Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
### 实现步骤
下面将介绍如何在Kubernetes中实现Hadoop Datanode节点。我们将
原创
2024-05-24 10:17:28
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1. hdfs-site.xmldfs.name.dir NameNode 元数据存放位置 默认值：使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/namedfs.block.size 对于新文件切分的大小，单位byte。默认是64M,建议是128M。每一个节点都要指定，包括客户端。 默认值：128Mdfs.data.dir DataNode在本地磁盘存放bloc
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2023-07-14 15:54:38
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周围的障碍扫清以后，我们可以开始分析类DataNode。类图如下： publipublic class DataNode extends Configured
implements InterDatanodeProtocol, ClientDatanodeProtocol, FSConsta nts, Runnable 上面给出了DataNode 的继承关系，我们发现，DataNode
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2024-08-02 13:03:55
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搞hadoop一段时间了，总的来说一些东西都是零零总总，没有形成一个系统总结一下，在今后的blog中，总结相关内容是将会是接下来的内容。 先从概述来讲一下hadoop hdfs的结构，hdfs由四部分组成，分别是1、Namenode(包括有INode，blockMap，FSNamesystem,FSDirectory等结构)；2、Datanode(Datanode,FS
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2024-01-10 22:15:33
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假设集群操作系统均为：CentOS 6.7 x64Hadoop版本为：2.6.3一、动态增加DataNode1、准备新的DataNode节点机器，配置SSH互信，可以直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorized_keys和id_rsa...
原创
2022-04-22 17:11:56
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1， 从集群中移走节点，需要对移走节点的数据进行备份：在主节点的hdfs-site.xml配置文件中添加如下内容：<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/home/lqh/hadoop/excludes</value>
</prope
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2023-06-25 20:38:33
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1、hdfs-site.xml 参数配置 – dfs.name.dir– NameNode 元数据存放位置– 默认值：使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name– dfs.block.size– 对于新文件切分的大小，单位byte。默认是64M,建议是128M。每一个节点都要指定，包括客户
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2023-11-23 23:18:11
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前言 搭建一个HDFS集群，用了3台虚拟机，1台虚拟机是node1作为NameNode节点；3台虚拟机(另外两台虚拟机分别为node2，node3)分别启动DataNode节点，详情参考Hadoop集群环境搭建。1. 问题描述 HDFS集群搭建并启动成功，一
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2023-07-14 15:56:00
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动态添加datanode节点，主机名node14.cnshell>hadoop-daemon.shstartdatanodeshell>jps#查看datanode进程是否已启动发现DataNode进程启动后立即消失，查询日志发现一下记录：2018-04-1500:08:43,158INFOorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode:
原创
2018-04-15 01:13:17
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第126讲：Hadoop集群管理之Datanode目录元数据结构详解学习笔记namenode是管理hdfs文件系统的元数据datanode是负责当前节点上的数据的管理，具体目录内容是在初始阶段自动创建的。在用hdfs dfs namenode format时并没有对datanode进行format。在datanode中目录是按文件信息存储的。datanode存在于具体
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2024-03-01 20:02:19
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Hadoop从这里开始!和我一起学习下使用Hadoop的基本知识，下文将以Hadoop Tutorial为主体带大家走一遍如何使用Hadoop分析数据!这个专题将描述用户在使用Hadoop MapReduce(下文缩写成MR)框架过程中面对的最重要的东西。Mapreduce由client APIs和运行时(runtime)环境组成。其中client APIs用来编写MR程序，运行时环境提供MR运行
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2023-07-21 14:25:32
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## 查看 Hadoop Datanode 的流程
本文将介绍如何查看 Hadoop Datanode 的流程，以及每一步需要做什么，涉及的代码和其注释。
### 流程表格
以下是查看 Hadoop Datanode 的流程，包括步骤和关键操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 登录到 Hadoop 的主节点上 |
| 2. | 找到 Data
原创
2023-12-11 07:18:36
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# Hadoop DataNode 优化指南
Hadoop 是一个分布式存储和处理大数据的框架，其中 DataNode 负责存储数据。优化 DataNode 的性能是保证 Hadoop 系统高效运行的重要环节。本文将详细介绍如何优化 Hadoop DataNode，并为你提供每一步所需的代码及其解释。
## 优化步骤概述
首先，我们来看一下 Hadoop DataNode 优化的主要步骤：
## Hadoop设置Datanode
在Hadoop中，Datanode是指存储数据的节点，它负责存储数据块并响应来自NameNode的指令。在Hadoop集群中，多个Datanode节点共同存储数据，提高了数据的可靠性和处理能力。在本文中，我们将介绍如何设置Hadoop的Datanode，并提供相应的代码示例。
### 步骤一：安装Hadoop
首先，我们需要在每个节点上安装Hadoop
原创
2024-04-29 05:26:35
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