一、Yarn的基本架构 YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一应用程序时,需要提供一用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceMana
# 启动 Hadoop 两个 NameNode 的科普文章 Hadoop 是一广泛使用的分布式存储和处理框架,其中的 HDFS(Hadoop Distributed File System)负责管理文件的存储。在 Hadoop 的 HDFS 中,NameNode 是一核心组件,用于管理文件系统的元数据。为了提高系统的可用性和容错性,Hadoop 支持主备(Active/Standby)模式,
原创 2024-09-29 04:58:15
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# Hadoop两个NameNode文件上传指南 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能指导你如何实现在Hadoop集群中使用两个NameNode进行文件上传。以下是整个流程的详细步骤和代码示例。 ## 流程步骤 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 配置Hadoop集群 | | 2 | 启动Hadoop集群 | | 3 | 准备要上传的文件 | | 4 | 使用`h
原创 2024-07-19 08:07:34
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使用3台服务器,恢复yarn快照。1 NameNode故障处理  出现NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,怎么恢复NameNode。故障模拟:(1)kill掉NameNode的进程:kill -9 进程ID(2)删除NameNode的数据:/opt/module/hadooop-3.3.1/data/dfs/namerm -rf /opt/module/hadooop-3.3.1/da
转载 2023-11-13 16:54:49
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Hadoop2.x基本原理与架构Apache Hadoop 是一开源软件框架,可安装在一商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据。最初,Hadoop 包含以下两个主要组件:Hadoop Distributed File System (HDFS) 和一分布式计算引擎,该引擎支持以 MapReduce 作业的形式实现和运行程序。 MapReduce
hadoop是用于管理海量数据,且能够对海量数据进行高效率处理的一种系统框架。其特点有:1.  扩容性:能可靠的存储和处理海量数据 2.成本低:普通的机器就能够组成服务器集群来进行数据的存储和处理3. 高效性:通过分发数据,hdoop可以再数据所在的节点上并行的处理它们4. 可靠性:hadoop能自动地维护数据的多份副本,当计算任务失败后能自动重新部署计算任务。hadoop两个核心项目
转载 2023-07-12 11:41:21
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翻译自Facebook Hadoop架构师(Dhruba Borthakur)的一篇文章 [b]我们遇到的情况[/b] Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction lo
转载 2024-10-12 11:14:15
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在使用Hadoop集群时,有时会遇到“两个Namenode初始化失败”的问题。这一问题通常会影响整个集群的可用性,导致数据访问和处理的延迟。在此博文中,我们将详细记录解决这一问题的过程,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。 ### 环境准备 在进行任何故障排除步骤之前,首先确保安装了Hadoop及其相关的前置依赖。以下是对环境的要求: - **操作系统**: 各种
原创 5月前
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HDFS采用master/slave架构。一HDFS集群是由一Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一节点一,负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,一文件其实被分成一
转载 2023-07-12 13:56:35
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1. 说明 Hadoop分布式的架构,它将海量数据处理工作分配到集群中的多个机器上运行。前篇介绍了Hadoop的安装,在安装过程中会产生一些疑问,比如NameNode是什么东西?本篇就以问题&解答的方式介绍Hadoop的相关概念及其原理。2. NameNode,DataNode,以及Secondary NameNode 把Hadoop分为HDFS和MapReduce。HDFS为数据
转载 2023-09-12 11:32:35
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日志信息hdfs haadmin -transitionToActive nn1 报错2019-10-18 03:49:21,586 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.EditLogTailer: Triggering log roll on remote NameNode note02/192.168.18.101:9000201...
原创 2021-06-05 23:44:21
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日志信息hdfs haadmin -transitionToActive nn1 报错2019-10-18 03:49:21,586 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.EditLogTailer: Triggering log roll on remote NameNode note02/192.168.18.101:9000201...
原创 2022-02-15 18:21:49
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# Hadoop HA 的 Namenode 格式化指南 在部署 Hadoop 集群进行高可用性(HA),一重要的步骤是配置两个 Namenodes。许多人在进行这一过程时会有一疑问:“Hadoop HA 的两个 Namenode 都需要格式化吗?”在这篇文章中,我们将详细了解这个问题以及整个流程的步骤。 ## 流程概述 在设置 Hadoop 高可用性时,需要进行以下几个关键步骤: |
原创 7月前
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# 如何在Hadoop中实现两个Key 在Hadoop中实现两个Key(即复合Key)通常用于处理复杂的数据格式,如 (key1, key2) 的形式。这种处理方式常应用于MapReduce、Hive等场景。在本文章中,我们将详细介绍实现这一功能的完整流程。 ## 实现流程概述 以下是实现两个Key的基本流程: | 步骤 | 描述
原创 9月前
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一、Hadoop是什么?Hadoop是一能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多的小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中,一准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”。此外,Hadoop提供的分布式文件系
本文将结合hadoop2.7.0版本的源码与UML图对NameNode的启动流程进行深入剖析,旨在更深入地理解NameNode启动的整体逻辑第一、二步:找到NameNode的启动入口main()方法,进入方法体createNameNode()public static void main(String argv[]) throws Exception { if (DFSUtil.parseHe
转载 2023-08-06 00:51:47
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# Hadoop 设置两个副本的科普文章 ## 引言 Hadoop 是一开源的分布式计算框架,广泛应用于大数据的存储和处理。Hadoop 的核心文件系统叫做 Hadoop 分布式文件系统(HDFS),它将数据分成块并在集群中的多个节点上存储,通过数据的冗余备份来提高数据的安全性和可用性。在本文中,我们将讨论如何在 Hadoop 中设置副本数量,特别是设置两个副本的具体步骤以及相关的代码示例。
原创 9月前
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Hadoop JournalNode是Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的一关键组件,它负责记录文件系统的元数据变更操作。在一Hadoop集群中,通常会有多个JournalNode实例以保证数据的高可用性和容错性。 本文将介绍JournalNode的概念、功能和使用方法,并提供相应的代码示例。首先,我们需要了解JournalNode的作用和原理。 ## 1. JournalNode的
原创 2024-02-02 07:31:32
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1. 分布式文件系统,即为管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上。HDFS的构建思路为:一次写入、多次读取是最高效的访问模式。数据集通常由数据源生成或从数据源赋值而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析。每次分析都涉及该数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比第一条记录的时间延迟更重要。
转载 2023-07-07 10:21:27
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hadoop部署好了之后是不能马上应用的,而是对配置的文件系统进行格式化。这里的文件系统,在物理上还未存在,或者用网络磁盘来描述更加合适;还有格式化,并不是传统意义上的磁盘清理,而是一些清除与准备工作。namemode是hdfs系统中的管理者,它负责管理文件系统的命名空间,维护文件系统的文件树以及所有的文件和目录的元数据,元数据的格式如下:同时为了保证操作的可靠性,还引入了操作日志,所以,nam
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