阅读本文可以带着下面问题： 1.map /reduce程序卡住的原因是什么？2.根据原因，你是否能够想到更好的方法来解决？（企业很看重个人创作力）
map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多
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2024-03-11 22:42:48
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Hadoop Datanode 块坏的问题通常会影响整个 Hadoop 集群的性能和数据可靠性。在实际的运维过程中，我们需要设计合理的备份策略、恢复流程，以及灾难场景的应急预案，以确保数据的安全性和系统的稳定性。下面将详细介绍这一过程的各个环节。
### 备份策略
在面对 Hadoop Datanode 块坏的状况之前，建立有效的备份策略显得尤为重要。我们采用了周期性的备份机制，以保证数据的一
摘要：OpenStack与Hadoop被誉为继Linux之后最有可能获得巨大成功的开源项目。这二者如何结合成为更猛的新方案？业内给出两种答案：Hadoop跑在OpenStack上或OpenStack部署到Hadoop上。Steve Markey教授重点介绍了后者。
这两种答案都有企业在实践。“Hadoop跑在OpenStack上”可以参考《Project Savanna：让Hadoop
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2023-11-21 15:42:16
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Hadoop开发第期---HDFS 的shell操作
一、HDFS的shell命令简介 我们都知道HDFS 是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS 的操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权限等，文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS 的操作命令类似于lLinux 的shell 对文件的操作，如ls、mkdir、rm 等。 我们在执行HDFS的shell操作的时
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2023-08-11 17:55:49
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1.1 MapReduce定义 优缺点
1.2.1 优点
1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。3）第二个阶段的R
01-Hadoop-HA-概述：HA1）所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。通过双NameNode消除单点故障4）NameNode主要在以下两个方面影响HDF
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2024-04-19 12:01:02
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什么是NameNode 的HA机制，在早期的Hadoop1.x中,网满都知道对外提供的的主要服务是Namenide提供,早期的Hadoop中并没有实现Namenode的高可用策略,即Namenode的Ha机制，当Namenode所在的机器宕机，整个Hadoop应用将面临奔溃问题,由此在Hadoop2.x中出现Namenode的Ha机制 ，主要实现方式有2种
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2023-12-05 14:11:51
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一、NameNode 故障处理注意：采用三台服务器即可，恢复到 Yarn 开始的服务器快照。1）需求：NameNode 进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复 NameNode2）故障模拟（1）kill -9 NameNode 进程[atguigu@hadoop102 current]$ kill -9 19886（2）删除 NameNode 存储的数据（/opt/module/hadoop-3
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2023-08-07 10:52:42
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datanode 进程死亡或者网络故障造成 datanode 无法与 namenode 通信，namenode 不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS 默认的超时时长为 10 分钟+30 秒。
原创
2022-02-24 17:57:53
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datanode 进程死亡或者网络故障造成 datanode 无法与 namenode 通信，namenode 不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS 默认的超时时长为 10 分钟+30 秒。如果定义超时时间为 timeout，则超时时长的计算公式为：timeout = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interva...
原创
2021-06-05 23:30:58
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描述Ambari管理的Hadoop生产集群开启了HA，在运行期间，namenode1(nn1)为活跃(active)namenode，namenode2(nn2)为备用(standby)namenode。nn1主机在运行期间宕机，nn2切换为active namenode，重启nn1主机，系统启动失败。硬件检测正常，排除硬件问题。最优的解决方案是修复操作系统，尝试多种方法，结果失败。这时，集群故障
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2023-07-14 15:39:16
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# Hadoop 机器宕机重启方案
在大数据领域，Hadoop 是一个广泛应用的分布式计算框架。然而，机器宕机是不可避免的，特别是在大规模集群中。本文将探讨如何有效管理 Hadoop 机器的宕机和重启过程，以维持集群的稳定性和数据可靠性。
## 问题背景
Hadoop 集群由多个节点组成，任何一个节点的宕机都可能导致数据丢失或处理延迟。当发生宕机时，需要及时重启这些节点，以便恢复集群的正常运
原创
2024-10-16 06:54:24
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# Hadoop 的 NameNode 宕机解决方案
在使用 Hadoop 进行大数据处理时，NameNode 作为集群的管理节点，负责存储文件系统的元数据和对文件的管理。NameNode 的宕机会导致整个 HDFS 的不可用，从而影响数据的访问和处理。因此，了解如何解决 NameNode 的宕机问题显得尤为重要。本文将为你提供一份详细的解决方案，包括代码示例和状态图。
## 一、NameNo
NameNode 的主备切换实现NameNode 主备切换主要由 ZKFailoverController、HealthMonitor 和 ActiveStandbyElector 这 3 个组件来协同实现： ZKFailoverController 作为 NameNode 机器上一个独立的进程启动 (在 hdfs 启动脚本之中的进程名为 zkfc)，启动的时候会创建 HealthMonitor
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2023-11-27 12:47:19
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第1章 简介Flink高可用集群，有多种模式，本章介绍：Standalone独立集群模式的高可用部署，及其使用。下面先引用一张Flink官网的图：可以看到Standalone集群的高可用其实就是JobManager的高可用。一个Leader JobManager，以及其他多个Standby JobManager，Leader和Standby之间的切换是依赖于zookeeper，所以部署之前必须安装
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2024-02-26 22:27:40
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文章目录一、HA概述二、HDFS-HA工作机制2.1 HDFS-HA工作要点2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制三、HDFS-HA集群配置3.1 环境基础3.2 集群规划3.3 配置HDFS-HA集群3.4 启动HDFS-HA集群3.5 配置HDFS-HA自动故障转移3.6 故障转移失败四、YARN-HA配置4.1YARN-HA工作机制4.2配置YARN-HA集群 一、HA概述HA（Hig
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2023-12-15 06:02:58
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总体上涉及了心跳检测、副本移除线程、副本恢复线程。当datanode发生宕机或者datanode中的某个storage（如一块硬盘）发生的错误时，namenode会根据datanode发送的心跳进行检测。但namenode并没有在心跳检测的汇报中进行即时反应，而是先记录对应的心跳信息，由另一个定期检测线程移除DatanodeManager和BlockManager中对应的block信息，并记录需要
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2023-07-11 18:55:08
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2.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决先分析宕机后的损失，宕机后直接导致client无法访问，内存中的元数据丢失，但是硬盘中的元数据应该还存在，如果只是节点挂了，重启即可，如果是机器挂了，重启机器后看节点是否能重启，不能重启就要找到原因修复了。但是最终的解决方案应该是在设计集群的初期就考虑到这个问题，做namenode的HA。3.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复Data
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2023-08-31 18:22:27
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在这篇文章中，我将详细记录如何处理“Hadoop集群宕机一台机器”这一问题。我们将通过分析背景，观察错误现象，研究根因，提出解决方案，并进行验证测试，最后讨论预防优化措施。
### 问题背景
在某次业务高峰期间，Hadoop集群中的一台机器宕机，导致数据处理效率下降，给业务带来了以下影响：
> “在紧急处理客户需求的过程中，这台宕机机器承载了30%的处理任务，导致后续任务延误，并对客户满意度
Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在K8S中，宕机和宕机是两个非常关键的概念，因为容器在一个集群中可能会遇到各种故障情况，如节点故障、容器故障等。在本文中，我们将深入探讨K8S中宕机和宕机的概念，并演示如何通过代码来实现宕机和宕机。
一、概念解析
1. 宕机（Pod Crash）：当一个Pod遇到故障或无法正常运行时，我们称其为宕机。宕机可能
原创
2024-05-17 11:45:19
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