Hadoop HA（High Available）通过同时配置两个处于Active/Passive模式的Namenode来解决上述问题，分别叫Active Namenode和Standby Namenode. Standby Namenode作为热备份，从而允许在机器发生故障时能够快速进行故障转移，同时在日常维护的时候使用优雅的方式进行Namenode切换。Namenode只能配置一主一备，不能多
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2024-04-05 18:56:47
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通过联合使用在多个文件系统中备份namenode的元数据和通过备用namenode创建监测点能防止数据丢失，但是依旧无法实现文件系统的高可用性。namenode依旧存在单点失效的问题。如果namenode失效了，那么所有的客户端，包括MapReduce作业，均无法读、写或列举文件，因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。在这一情况下，Hadoop系统无法提供服务直到有可用的n
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2024-04-22 20:57:20
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作为一个服务提供者，高可用是一个不得不说的话题，那么今天我们就来聊一聊 HDFS 的高可用，我们主要从以下几点来简单说一说：什么是高可用？HDFS的高可用的决定性因素是什么？HDFS 高可用方案？高可用是什么？要聊高可用，我们先来了解下以下两个概念：什么是高可靠？ 正常运行时间能够满足预计时间我们称为高可靠，可以用，平均无故障可用时间来衡量。什么是可维护性？ 一个系统从故障状态恢复到可用状态的难以
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2024-06-05 13:08:42
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在Hadoop1.0中，NameNode在HDFS集群中存在单点故障问题，每一个集群中只存在一个NameNode，如果NameNode所在的机器出现故障，那么整个集群就无法利用，直到NameNode重启或在另一台主机上启动NameNode守护进程。因此，有两个因素影响了HDFS的高可用性： （1）、在不可预知的情况下，如果NameNode所在的机器崩溃了，整个集群将无法利用，直到NameNode被
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2023-07-12 12:06:22
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一、说明 本次配置基于上一篇博客《Hadoop完全分布式搭建全过程》做补充，基于完全分布式做高可用搭建。。。。。。二、原理 产生背景：Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用、扩展性等方面存在问题 HDFS存在的问题 NameNode单点故障，难以应用于在线场景 HA NameNode压力过大，
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2024-02-23 11:26:04
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基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群一、Zookeeper集群搭建为保证集群高可用，Zookeeper 集群的节点数最好是奇数，最少有三个节点，所以这里搭建一个三个节点的集群。1.1 下载 & 解压下载对应版本 Zookeeper，这里我下载的版本 3.4.14。官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/# 下载
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2024-03-19 01:47:22
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1.概述 (1) 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）。 (4) NameNode主要在以下两个方面影响HD
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2024-05-26 17:10:29
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一、HA概述所谓谓HA（High Availablity），即高可用（7*24小时不中断服务）。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。HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将N
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2024-03-19 13:24:35
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本文目录如下：7 HDFS的高可用机制7.1 HDFS高可用介绍7.2 组件介绍7.3 高可用机制-工作原理7.4 分布式环境搭建8 HDFS的联邦机制8.1 背景概述8.2 Federation架构设计 7 HDFS的高可用机制7.1 HDFS高可用介绍在Hadoop中，NameNode所处的位置是非常重要的，整个HDFS文件系统的元数据信息都由NameNode来管理，NameNode的可用性
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2024-01-21 00:37:45
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问题导读： 1、Hadoop1.x和Hadoop2.x架构有哪些区别？ 2、什么是QJM？ 3、如何理解QJM框架？ 4、如何理解主备切换机制？一、Hadoop 系统架构1.1 Hadoop1.x和Hadoop2.x 架构在介绍HA之前，我们先来看下Hadoop的系统架构，这对于理解HA是至关重要的。Hadoop 1.x之前，其官方架构如图1所示: 从图中可看出，1.x版本之前只有一个N
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2024-04-22 11:39:48
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一、元数据服务高可用1.1高可用的需求故障类型：软件故障硬件故障人为故障灾难：数据中心级别不可用故障不可避免，灾难有时发生如果HDFS不可用，业务停止的损失极大，所以高可用就至关重要1.2高可用形式服务高可用有热备份：有另一个备份节点，发生故障时可直接切换冷备份：将关键性文件切换到另外位置，发生故障时通过备份数据进行恢复。故障恢复操作：人工切换自动切换人工的反应、决策时间都更长，高可用需要让系统自
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2024-05-18 21:37:42
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HDFS Namenode 高可用在 Hadoop 2.0.0 之前，一个集群只有一个Namenode，这将面临单点故障问题。如果 Namenode 机器挂掉了，整个集群就用不了了。只有重启 Namenode ，才能恢复集群。另外正常计划维护集群的时候，还必须先停用整个集群，这样没办法达到 7 * 24小时可用状态。Hadoop 2.0 及之后版本增加了 Namenode 高可用机制，下面详细介绍
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2023-08-03 23:36:29
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Table of ContentsHDFS高可用性介绍背景HA实现Quorum-based存储自动故障转移关于HDFS HA的一般问题“Operation category READ/WRITE is not supported in state standby”是什么意思?为HDFS HA配置硬件开启HDFS HA使用 Cloudera 管理器启用 HDFS HA启用高可用性和自动故障转移Fen
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2024-03-18 10:40:23
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Quorum Journal Manager实现高可用主备HDFS高可用性功能通过提供在具有热备用的主动/被动配置中在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决。这样可以在机器崩溃的情况下快速故障转移到新的NameNode，或者出于计划维护的目的由管理员发起的正常故障转移。在典型的HA群集中，将两个单独的计算机配置为NameNode。在任何时间点，一个NameNode都恰好处于
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2024-01-17 11:48:51
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HDFS 高可用配置参考http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.htmlHadoop 高可用介绍Hadoop2.x中的高可靠指的是可以同时启动2个NameNode。其中一个处于工作状态(Active )，另一个处于随时待命状态(Standby)。
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2024-06-13 16:40:49
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HDFS 高可用 Yarn 高可用
原创
2022-12-28 15:22:35
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在Hadoop1.x版本的时候，Namenode存在着单点失效的问题。如果namenode失效了，那么所有的基于HDFS的客户端——包括MapReduce作业均无法读，写或列文件，因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。而从一个失效的namenode中恢复的步骤繁多，系统恢复时间太长，也会影响到日常的维护。Hadoop的2.x版本在HDFS中增加了对高可用性的支持来解决单点失
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2024-04-01 10:50:43
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HadoopHA
高可用配置文件修改&启动步骤说明core-site.xml的配置<!-- 指定
hdfs的nameservice为，如myns1，统一对外提供服务的名字
不再单独指定某一个机器节点-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>
hdfs://myns1/</v
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2024-04-15 18:51:14
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HDFS 集群高可用（HA）所谓的HA(High available),简称高可用(7*24不间断服务)备份方式主从方式(冷备)准备两个相同的应用程序,一个对外提供服务,成为主程序,另外一个平时不运行(主要负责根对外提供服务的机器进行数据同步等操作),称之为从程序或备份程序,即从程序是主程序的一个备份,等主程序出现问题的时候,再顶上去。双主互备(热备)准备两个相同的应用程序,同时对外提供服务(这时
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2024-03-04 16:34:04
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**实现HDFS高可用的流程**
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 安装和配置ZooKeeper | 设置ZooKeeper集群，用于协调HDFS主节点的选举 |
| 2. 修改hadoop配置文件 | 配置hdfs-site.xml和core-site.xml文件以启用HDFS的高可用 |
| 3. 初始化和启动JournalNodes | 启动Jour
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2024-05-24 09:53:36
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