目前来看,导致hdfs一直处于safemode模式最直接的原因是已成功复制的块的比例没有达到默认值,块的损坏也会造成一直处于安全模式. 1)文件系统中有损坏的文件,使用fsck命令来查看 hadoop fsck / 以上是查看hdfs的根目录下的所有文件健康状况,如果有损坏的文件,就会提示: The filesystem under path '/' is CORRUPT(损坏) 接下来就是排错,查看究竟是哪个目录下有损坏文件,使用fsck遍历检查根目录下的每个子目录,查看时候有损坏文件,例如查

1.  启动hive metastore 2. 启动hive thrift接口 参考:http://www.cnblogs.com/kisf/p/7497261.html 3. 下载presto server wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.186/presto-server-0.186.tar.gz 4. 配置 config.properties coordinator=true n

处于safemode的集群是无法接收不论什么写操作的,包含创建文件夹.删除文件.改动文件.上传文件等等. 关于safemode,在http://www.iteblog.com/archives/977中讲的比較具体了.hdfs集群在启动和关闭的时候通常会有一段时间处于safemode,假设集群中出现了大量的block副本数量低于配置的副本数据量(这个副本数量的配置并不一定是在hdfs的配置文件里配的,配置文件里的仅仅是默认值,在创建文件的时候,client能够给文件指定一个副本数量),或者有大量

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi

本文用于记录Hadoop中HDFS相关概念以及常用命令,以便日后查询. 概念之间无先后顺序,只是用于记录. 参考的Hadoop的版本是2.7.3 1. 角色 hadoop fs [hdfs dfs] // 普通用户 hdfs dfsadmin // hdfs管理员 2. edit日志和fsimage文件融合 a. hadoop集群启动时融合 生成新的inprogress_edits日志文件,将旧的inprogress_edits日志文件与fsimage文件融合,但是不生成新的fsimage文件b

一.HDFS初识 hdfs的概念: HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树定位文件,其次,他是分布式的,由很多服务器联合起来 实现功能,集群中的服务器各有各自的角色 HDFS设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析,并不适合做网盘等应用 HDFS的组成: HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary NameNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件) 所对应的数据块信息 DataNod

HDFS详解大纲 Hadoop HDFS 分布式文件系统DFS简介 HDFS的系统组成介绍 HDFS的组成部分详解 副本存放策略及路由规则 命令行接口 Java接口 客户端与HDFS的数据流讲解 目标: 掌握hdfs的shell操作 掌握hdfs的java api操作 理解hdfs的工作原理 ******HDFS基本概念篇****** 1. HDFS前言 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统

Hadoop集群-HDFS集群中大数据运维常用的命令总结 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客会简单涉及到滚动编辑,融合镜像文件,目录的空间配额等运维操作简介.话不多少,直接上命令便于以后查看.   一.查看hadf的帮助信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ hdfs Usage: hdfs [--config confdir] [--loglevel loglevel] COMMAND where COMMAND is one of: dfs

HDFS的优点和缺点 HDFS的优点 1.可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性,提供了容错和恢复机制 服务器节点的宕机是常态   必须理性对象 2.高容错性 数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复 HDFS的核心设计思想:  分散均匀存储 + 备份冗余存储 3.适合批处理 移动计算而非数据,数据位置暴露给计算框架 海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成很多的小任务进行 4.适合大数据处理 GB.TB.甚至 PB 级数据,百万规模以上的文件数量,10K+节点规模 5.流式文件访问 一次

一 HDFS概述 1.1 HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统管辖的范围内存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统.HDFS只是分布式文件管理系统中的一种. 1.2 HDFS概念 HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件:其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色. HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6293402.html (一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件: ${dfs.namenode.name.dir}/ current VERSION edits_0000000000000000001-0000000000000000007 edits_0000000000000000008-0000000

HDFS(Hadoop Distributed File System)   (1) HDFS--Hadoop分布式文件存储系统   源自于Google的GFS论文,HDFS是GFS的克隆版 HDFS是Hadoop中数据存储和管理的基础 他是一个高容错的系统,能够自动解决硬件故障,eg:硬盘损坏,HDFS可以自动修复,可以运行于低成本的通用硬件上(低廉的硬盘,4TB是1200元左右)   一次写入多次读取,不支持修改操作,数据按块切分(按128M切块),按位存储(就近原则)   (2) HDFS

NN与2NN工作机制 思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的? 假设存储在NameNode节点的硬盘中,因为经常需要随机访问和响应客户请求,必然效率太低,所以是存储在内存中的 但是,如果存储在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群便无法工作,因此会在硬盘中产生备份元数据的Fsimage 但是这样又会有新的问题出现,当内存中的元数据更新时,需要同时更新Fsimage,否则会发生一致性的问题: 但要更新的话,又会导致效率过低 因此,又引入了Edits文件,用来记录客户端更新元数据的每一步操作

文章目录 一 HDFS概念 1.1 概念 1.2 组成 1.3 HDFS 文件块大小 二 HFDS命令行操作 三 HDFS客户端操作 3.1 eclipse环境准备 3.1.1 jar包准备 3.2 通过API操作HDFS 3.2.1 HDFS获取文件系统 3.2.2 HDFS文件上传 3.2.3 HDFS文件下载 3.2.4 HDFS目录创建 3.2.5 HDFS文件夹删除 3.2.6 HDFS文件名更改 3.2.7 HDFS文件详情查看 3.2.8 HDFS文件夹查看 3.3 通过IO流操作

第1章 HDFS概述 1.1 HDFS产出背景及定义 1.2 HDFS优缺点 1.3 HDFS组成架构 1.4 HDFS文件块大小(面试重点) 第2章 HDFS的Shell操作(开发重点) 1．基本语法 bin/hadoop fs 具体命令 OR bin/hdfs dfs 具体命令 dfs是fs的实现类. 2．命令大全 [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs   [-appendToFile <localsrc> ... <dst&

HDFS HDFS是什么? Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统(Distributed File System).它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开

第1章 HDFS概述 hdfs背景意义 hdfs是一个分布式文件系统 使用场景:适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改. 优缺点 高容错性,适合处理大数据(数据PB级别,百万规模文件),可部署在廉价机器上 不适合低时延数据访问,无法高效存储大量小文件,不支持并发写入.随机修改(仅追加) hdfs组成架构 namenode,管理hdfs命名空间,配置副本策略,管理数据块的映射信息,处理客户端读写请求 datanode,存储实际的数据块,执行数据块的读写操作 Client客户端,文件切分,

HDFS 读写解析 HDFS 读数据流程 客户端通过 FileSystem 向 NameNode 发起请求下载文件,NameNode 通过查询元数据找到文件所在的 DataNode 地址 挑选一台 DataNode(就近原则)服务器,发送读取数据请求 DataNode 开始传输数据给客户端 客户端以 Packet 为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件 HDFS 写数据流程 客户端通过 FileSystem 模块向 NameNode 发送上传文件请求,NameNode 检查目标文件是否已存在

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

HDFS命令分为用户命令(dfs,fsck等),管理员命令(dfsadmn,namenode,datanode等) hdfs -ls -lsr 执行lsr 是递归显示 drwxr-xr-x -hadoop(当前用户) supergroup(所属的组) d文件夹,接下来四个是当前用户-从组-其他(权限) hdfs命令 -dfs上传文件到HDFS 三种方式-put -copyFromLocal -moveFromLocal hdfs dfs -put /localurl /hdfsurl hdfs命