Hadoop 日常运维问题及其解决方法1.如何下线一个 datanode 节点?当一个 datanode 节点所在的服务器故障或者将要退役时,你需要在 Hadoop 中下线这个节点,下线一个 datanode 节点的过程如下。(1)修改 hdfs-site.xml 文件如下选项,找到 namenode 节点配置文件 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml:<proper
初始状态fsck健康检查参数说明:Status:代表这次hdfs上block检测的结果 Total size : hdfs集群存储大小,不包括复本大小。如:4568974435B/1024/1024/1024 = 4.26GB Total dirs:代表检测的目录下总共有多少个目录 Total blocks (validated) : 总共的块数量,不包括复本。212 * 21551766B /
转载 2023-08-07 11:08:30
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1、问题背景操作系统:CentOS7 64位 Hadoop版本:Hadoop2.7.3 JDK:1.8.0_652、问题描述使用start-all.sh脚本或者先后执行start-dfs.sh、start-yarn.sh脚本启动Hadoop后,通过jps命令检测DataNode节点进程发现有DataNode进程,数秒后DataNode进程莫名其妙“消失”了,只有Jps、NodeManager两个进
转载 2023-11-08 17:45:30
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定义      Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。metastore  &
  Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成:MapReduce和HDFS,众所周知,这两个系统的设计缺陷是单点故障,即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题,该问题在很长时间内没有解决,这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算。HDFS、MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase、Hive、Pig等
大数据集群坏盘问题的一种处理实践前言正文思路描述实现记录修复脚本服务端脚本试行结果优化思路结语 前言在规模比较大的HDFS集群里,每天最容易出现的问题便是磁盘问题,我们的大集群1700+的DataNode节点,基本上每天都有磁盘损坏(虽然我也不知道是不是和磁盘的质量有关),有时候是磁盘直接读写错误,有时候是磁盘直接报废,无论怎样,这种情况都需要人工介入处理,如果某几天维护人员都很忙,或者碰到那种
转载 2023-10-19 10:07:55
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问题:在hadoop的1.2.0中由于单个磁盘故障导致datanode节点失效,生产环境中datanode节点大多都有多块磁盘,我们现在需要一种方法,让datanode不会被单块磁盘的故障导致整个节点失效。解决方法及适用场景: 1、修改hadoop源代码(介个在作者能力之外)2、修改hdfs-site.xml中的dfs.data.dir的值,将故障盘的挂载点删除并重启(推荐在手动部署的hadoop
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HDFS2.X提出的HA和Federation分别对应解决两个问题 –解决单点故障 HDFS HA:通过主备NameNode解决,当主NameNode出现故障时,快速切换到备NameNode上。 –解决内存受限 HDFS Federation(联邦),多个NameNode水平扩展,每一个分管一部分目录,所有的NameNode共享所有DataNode存储资源。一、先说内存受限问题,这里主要讲
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
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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 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
转载 2023-09-01 08:32:09
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数据节点 DataNode 在 HDFS 文件系统中处于从属的地位, 但是其结构却比处于主导地位的查名节点 NameNode 更复杂。这是因为:虽然 NameNode 起着目录的作用,但是文件的内容却是存储在 DataNode 上的,读写文件时一旦知道了哪一个块在什么节点上,或者指定存放在什么节点上,下面就不需要 NameNode 的介入了。而块的存取,却是颇为复杂的操作。再说 NameNode
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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
转载 2023-09-06 09:54:43
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1.Namenode   目录的管理者,每一个集群都有一个,记录实时的数据变化,如果没有namenode,HDFS就无法工作,系统中的文件将会全部丢失,就无法将位于不同datanode上的文件快(blocks)重建文件。因此它的容错机制很有必要。它主要负责:接收用户的请求;维护文件系统的目录结构;管理文件与Block之间的练习;2.Datanode是文件系统的工作节点
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
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
转载 2023-10-03 11:50:25
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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
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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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
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
转载 2023-07-12 13:25:21
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