问题描述:在启动datanode进程时,能成功的启动:但用jps查看进程时,发现进程不存在,下面是在datanode日记文件的错误信息 如下图的截屏所示: 主要原因:发生错误的原因:由于把data放在的tmp的零时目录下,导致格式化之后,datanode中的数据在namenode中无法找相应的句柄. 解决方案: 1.首先删除logs/目录下的所有data的日记信息 2.删除dfs目录中的temp文件中的所有文件(Hadoop的配置过程参考“hadoop2.20.0集群安装教程") 3.然后重新格…

本篇是如何升级到ASP.NET Core 3.0系列文章的第二篇. Part 1 - 将.NET Standard 2.0类库转换为.NET Core 3.0类库 Part 2 - IHostingEnvironment VS IHostEnvironent - .NET Core 3.0中的废弃类型 Part 3 - 避免在ASP.NET Core 3.0中为启动类注入服务(本篇) Part 4 - 将终端中间件转换为ASP.NET Core 3.0中的端点路由 Part 5 - 将集成测试的…

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. 令人欣慰的是,这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决.Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS.MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase.Hiv…

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. 令人欣慰的是,这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决.Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS.MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase.Hiv…

低版本的hadoop下MapReduce处理流程 1.首先用户程序(JobClient)提交了一个job,job的信息会发送到Job Tracker,Job Tracker是Map-reduce框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信heartbeat,需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有job失败.重启等操作. 2.TaskTracker是Map-Reduce集群中每台机器都有的一个部分,他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况. 3.TaskTracker同时监视当前机器的ta…

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,ResouceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度.当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManger申请资源,并要求NodeManager启动可以占用一定资源的任务. Hadoop2.0 YARN包含以下实体,可以看图: R…

在<在eclipse下编译hadoop2.0源码>一文中,我详细介绍了如何在eclipse环境和命令行环境下编译hadoop2.0源代码,并简单介绍了如何构建hadoop环境,这篇文章将着重介绍如何在eclipse下调试源代码. 在hadoop2.0中,常用的模块有NameNode,DataNode, ResourceManager, NodeManager, FsShell等.这里我们以调试FsShell和NameNode模块为例. FsShell命令调试: FsShell命令是hadoop…

在hadoop2.0中,datanode数据副本存放磁盘选择策略有两种方式: 第一种是沿用hadoop1.0的磁盘目录轮询方式,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java 第二种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略对应的配置项是: <property> <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.polic…

Hadoop1.x和Hadoop2.0构成图对比 Hadoop1.x构成: HDFS.MapReduce(资源管理和任务调度):运行时环境为JobTracker和TaskTracker: Hadoop2.0构成:HDFS.MapReduce/其他计算框架.YARN: 运行时环境为YARN 1.HDFS:HA.NameNode Federation 2.MapReduce/其他计算框架:运行在YARN之上的MapReduce通常称之为MapReduce2.0(MRv2) 3.YARN:资源管理系统…

YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop2.0集群中负责资源管理和调度以及监控运行在它上面的各种应用,是hadoop2.0中的核心,它类似于一个分布式操作系统,通过它的api编写的应用可以跑在它上面,支持临时和常驻的应用,集群的资源可以得到最大限度的共享.资源是指CPU,内存,硬盘,带宽等可以量化的东西. Hadoop1.0和2.0架构对比 1.0的绝对核心是mapreduce,只能跑mapreduce的任务:2.0的绝对核心是YARN,除了可以跑…