集群启动/停止Hadoop集群:start-all.sh    stop-all.sh 1) 启动NameNode, DataNode 2) 启动JournalNode, JournalNode在hdfs-site.xml中指定edits log存储的位置,主备NameNode共享数据,方便同步 3) 启动DFSZKFailoverController, HA会启用ZooKeeper Failover Controller 4) 启动YARN守护进程ResourceManager, NodeMa

Hadoop集群启动之后,用JPS命令查看进程发现datanode节点上,只有TaskTracker进程.如下图所示 master的进程: 两个slave的节点进程 发现salve节点上竟然没有datanode进程. 查看了日志,发现有这样一句话:   这句话的意思是:datanode上的data目录权限是765,而期望权限是755,所以使用chmod 755 data命令,将目录权限改为755. 再次重启hadoop集群,发现datanode节点已经正常启动.

通过web界面查看hadoop集群运行日志的地址: http://hostname:8088/logs/ SecurityAuth-root.audit 0 bytes  Aug 27, 2016 5:38:14 AM hadoop-root-RM-hadoop01.out 759 bytes  Dec 31, 2016 2:07:38 AM hadoop-root-ResourceManager-hadoop01.out 772 bytes  Dec 31, 2016 2:07:26 AM h

1.启动Hadoop集群 #首先查看下zoo.cfg里面配置的server.id和集群主机的id是否一致 #如果不一致会造成yarn控制不了从节点的启动 cat /home/hadoop/zookeeper/conf/zoo.cfg cat /home/hadoop/zookeeper/data/myid #分别停止和启动各节点的zookeeper #保证每台节点的状态为follow或者leader /home/hadoop/zookeeper/bin/zkServer.sh stop /hom

1.初始化集群 要启动Hadoop集群,需要启动HDFS和YARN两个集群 注意:首次启动HDFS时,必须对其进行格式化操作.本质上是一些清理和准备工作, 因为此时的HDFS在物理上还是不存在的 命令:hdfs namenode  -format或hadoop namenode  -format 2.启动集群 1)单个节点逐个启动 在主节点上使用以下命令启动HDFS NameNode: Hadoop-daemon.sh start namenode 在每个从节点上使用以下命令启动HDFS Dat

hadoop 集群常见错误解决办法 hadoop 集群常见错误解决办法: (一)启动Hadoop集群时易出现的错误: 1.   错误现象:Java.NET.NoRouteToHostException: No route to host.    原因:master服务器上的防火墙没有关闭.    解决方法: 在master上关闭防火墙: chkconfig iptables off. 2.    错误现象:org.apache.hadoop.ipc.RPC: Server at JMN/10.2

集群格式化hdfs后,在主节点运行启动hdfs后,发现namenode启动了,而datanode没有启动,在其他节点上jps后没有datanode进程!原因: 当我们使用hdfs namenode -format格式化namenode时,会在namenode数据文件夹中保存一个current/VERSION文件,记录clusterID,而datanode中保存的current/VERSION文件中的clustreID的值是第一次格式化保存的clusterID,刚好有进行了一次格式化,在namen

不多说,直接上干货! ==================> 1. 启动./start-dfs.sh的顺序是: namenode,datanode,secondarynamenode. 每一个前面,都有一个主机名.说明是采用的是SSH协议. 2.  启动./start-yarn.sh的顺序是:       欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/ 

java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /export/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2: namenode clusterID = CID-b3356ee2-aaae-4b89-86e2-e6eec8fe6e00; datanode clusterID = CID-c648893d-0a5b-4dc3-ae95-e962e62e0c6c at org.apache.hadoop.hdfs.se

错误日志如下: ************************************************************/ 2018-03-07 18:57:35,121 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: registered UNIX signal handlers for [TERM, HUP, INT] 2018-03-07 18:57:35,296 WARN org.apache.hadoop.hd

root用户执行 crsctl stop crscrsctl start crs /u01/app/11.2.0/grid/bin/crsctl stop crs

Spark其实是Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop的HDFS.YARN等组件. 为了方便我们的使用,Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包,解压开箱即可使用,给我们提供了很大的方便. 如果我们只是本地学习的spark,又不想搭建复杂的hadoop集群,就可以使用该安装包. spark-3.2.0-bin-hadoop3.2-scala2.13.tgz 但是,如果是生产环境,想要搭建集群,或者后面想要自定义一些hadoop配置,就可以单独搭建

错误现象 不知道什么原因,今天发现我的hadoop集群启动后datanode只有一台了,我的集群本来有三台的,怎么只剩一台了呢? 用jps命令检查一下,发现果然有两台机器的DataNode没有启动. 可能原因: 1. 我之前遇到过的问题,由于多次运行hdfs namenode -format, 造成了clusterId不一致,检查一下:进入到/opt/modules/hadoop-2.7.3/data/tmp/dfs/data/current目录下,cat显示一下VERSION文件的内容,检查集

1.1 Hadoop简介 Hadoop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集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中NameNode作为主服

Hadoop伪分布模式配置部署 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop配置文件介绍及修改 hdfs格式化 启动hadoop进程,验证安装 1.2 实验知识点 hadoop核心配置文件 文件系统的格式化 测试WordCount程序 1.3 实验环境 hadoop2.7.6 CentOS6终端 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有hadoop基础的用户. 1.5 相关文件 https://pan.baidu.com/s/1a_Pjl8uJ2d_-r1hbN05fWA

主要包括以下三部分,本文为第二部分: 一. Scala环境准备 查看 二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 三. Spark集群(standalone模式)安装 查看 Hadoop集群(伪分布模式)安装 依赖项:jdk(hadoop与java版本兼容性参考链接).ssh: 执行ssh localhost若提示: localhost: ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused 则需要: a.检查是否安装了openssh

1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop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集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Nam

一 整体介绍 1.1 硬件环境 本文使用三台服务器搭建hadoop集群,使用Centos7.5系统,服务器均有独立ip 1.2 部署的软件 部署服务:namenode(HA),resourcemanager(HA),zookeeper,hbase(HA),spark,kafka,geomesa 版本:hadoop-2.7.4,zookeeper-3.4.14,hbase-1.3.6,kafka_2.11-1.0.1,scala-2.11.8,geomesa-hbase_2.11-2.1.3,sp

Hadoop真分布式完全集群安装,基于版本2.7.2安装, 在两台Linux机器上面分别安装Hadoop的master和slave节点. 1.安装说明 不管NameNode还是DataNode节点,安装的用户名需要一致. master和slave的区别,只是在于配置的hostname, 在config的slaves配置的hostname所代表的机器即为slave, 不使用主机名也可以,直接配置为IP即可. 在这种集群下面,需要在master节点创建namenode路径, 并且使用格式化命令hdf

Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群. 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说.他们还没开

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要