概述：使用过HDFS的同学都知道，HDFS有垃圾回收站的功能，当你误删除文件的时候，HDFS会把文件存储到你所在用户的垃圾回收站中，想要恢复文件，只需要从垃圾回收站中找回，当然必须在垃圾回收站的指定日期中。这个是正常的操作。下面我说一个不正常的操作，如果你的垃圾回收站的间隔日期设置的比较大，当你需要执行大量MR任务时候，就会存在很多垃圾日志存储到你的回收站中，这样就占用了系统大量的存储资。为了解决
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2023-09-20 10:49:03
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Hadoop 是什么： &
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2023-05-19 16:39:37
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电脑突然黑屏，重启后集群上的1个datanode节点消失了，但虚拟机上用jps查询进程仍可看到NodeManager进程。重启服务还是不行，格式化后重启也不行最终发现是clusterID不一至导致的，而且在多次格式化服务后更是会出现这个问题只需将datanode节点的version文件中的clusterID与namenode节点的clusterID修改一致就可 &
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2023-12-11 17:22:42
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在现代大数据管理中，Hadoop作为一款强大的大数据处理框架，因其高可扩展性和容错性而被广泛使用。然而，尽管Hadoop设计为可支持故障恢复，实际操作中却可能面临节点故障等挑战。本篇博文将详细探讨“Hadoop节点故障如何恢复”的问题，借助实际案例和流程图，帮助读者掌握故障恢复的有效方法。
## 问题背景
在某金融公司，Hadoop集群用于处理用户交易数据和日志分析。由于节点故障导致某些计算任
HDFS中三种节点的功能：一、NameNode（NN）-- NameNode主要功能：接受客户端的读写服务-- NameNode保存元数据（metadata）信息，主要包括 （1）文件拥有者和权限 （2）文件包含哪些块 （3）每个块保存在哪个DataNode上（由DataNode启动时上报）解释：每个块保存在哪个Data
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2023-07-12 11:42:02
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在处理Hadoop名称节点的故障问题时，恢复过程至关重要。通过一系列步骤，能够有效地识别、分析和解决名称节点故障，从而确保Hadoop集群的稳定性和高可用性。以下是我整理的关于“Hadoop名称节点故障怎么恢复”的详细过程。
### 问题背景
Hadoop是一个分布式存储和处理体系结构，名称节点（NameNode）负责管理文件系统的元数据。当名称节点发生故障时，整个Hadoop集群将受影响，无法
Hadoop是一个分布式计算框架，由于其具有高容错性和可扩展性的特点，使得节点误删后的恢复变得比较容易。下面我将逐步介绍Hadoop中节点误删后的恢复过程。
在Hadoop中，一个集群通常由多个节点组成，每个节点都包含了数据块和元数据信息。节点误删后的恢复过程主要包括以下几个步骤：
1. 停止集群的运行
在节点误删后，第一步是停止集群的运行。这可以通过执行以下命令来实现：
```
原创
2023-07-22 00:02:56
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管理文件系统的命名空间，他维护着文件系统树及整棵树上所有的文件和目录，这些信息以两个文件形式永久的保存在本地磁盘上，命名空间镜像文件(fsimage)和(Editlogs)
fsimage：namenode启动时，对整个文件系统的快照
editlogs：namenode启动以后，对文件系统的改动序列
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2023-07-31 16:27:26
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我们的hadoop是2.7版本的，取得当时最新的版本，唉，不稳定呀，中间波折好多。当前集群是1个namenode，4个datanode。服务器是虚拟机，配置太差，需要增加节点。悲催的hadoop集群，我同时增加了3个datanode节点，原来集群有4个数据节点，可能因为加的太多了，执行balancer的时候，很快将服务器资源耗尽了。查了一下，服务器上设置了进程最大个数是1024个，而balanc
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2024-02-26 22:28:35
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本文约1500字，建议阅读5分钟。在本文中，大数据专家将为您介绍如何使用HDFS以及如何利用HDFS创建HDFS集群节点。我们将从HDFS、Zookeeper、Hbase和OpenTSDB上的系列博客开始，了解如何利用这些服务设置OpenTSDB集群。在本文中，我们将探究HDFS。HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)是一种基于Java的分布式文件系统，它具有容错性、可伸缩性和易扩展性等优
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2023-09-06 20:54:25
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一、hadoop介绍1.The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It is d
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2023-08-18 20:53:15
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Hadoop简介（记）是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集
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2023-10-01 18:39:28
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Haoop的HA基本介绍Hadoop High Availability，HA(High Available), 高可用，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，分为活动节点（Active）及备用节点（Standby）。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到
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2023-11-24 00:24:21
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在HDFS集群的运维过程中，肯定会遇到DataNode的新增和删除，即上线与下线。这篇文章就详细讲解下DataNode的上线和下线的过程。背景在我们的微职位视频课程中，我们已经安装了3个节点的HDFS集群，master机器上安装了NameNode和SecondaryNameNode角色，slave1和slave2两台机器上分别都安装了DataNode角色。我们现在来给这个HDFS集群新增一个Dat
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2023-07-12 13:25:21
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一、HDFS简介 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器
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2023-11-18 23:18:41
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一、HDFS简介hadoop 官网下载地址http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/可下载包使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Mast
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2023-07-30 14:14:22
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Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。一、HDFS基本概念1、数据块HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块，这个数据块可以理解和一般的文件
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2023-07-24 10:32:44
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数据块存储数据节点的磁盘目录文件结构 在第一次启动HDFS集群前，需要通过如下命令对名字节点进行格式化，让名字节点建立对应的文件结构：bin/hadoop namenode–format 数据节点可以管理多个数据目录，被管理的目录通过配置项${dfs.data.dir}指定，如果该配置项的值为“/data/datanode,/data2/datanode”，则数据节点会管理这两个目录，并把它们作为
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2023-10-03 11:50:25
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hadoop安装部署一.hadoop简介二.安装hadoop三.部署伪分布式hadoop四.部署分布式hadoop五. 部署分布式资源管理框架yarn 一.hadoop简介HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，可以被广泛的部署于廉价的PC上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。 HDFS的架构如图所示。HDFS架构
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2023-09-06 09:54:43
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目录一、什么是HDFS二、HDFS的特点三、HDFS的读写过程四、HDFS的常用指令一、什么是HDFSHDFS是基于Java的分布式文件系统，允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNo
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2023-09-01 08:32:09
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