昨天在进行Hadoop实验时遇到一个问题,在sbin目录下输入jps命令,查看当前节点的状态时,意外发现DataNode节点不见了!!于是回忆了一下自己之前的操作过程,大概是因为将自己进入文件夹,将某些存储有DataNode节点的信息删除了.. Search了很多方法,说法各异,现在说一下自己的具体解决方法(需要格式化,) 格式化HDFS.进入bin,执行命令:$ hdfs namenode -format: 停止HDFS服务.进入sbin,执行命令:$ ./stop-dfs.sh: 进入文件夹

当Hadoop集群的某单个节点出现问题时,一般不必重启整个系统,只须重启这个节点,它会自动连入整个集群. 在坏死的节点上输入如下命令即可: hadoop-daemon.sh start datanode hadoop-daemon.sh start secondarynamenode 案例如下: hadoop节点死机,能ping通,ssh连接不上 案例: 时间:2014/9/11 上午 表现:hadoop的web界面上TC-hadoop018节点dead 症状:节点TC-hadoop018的ss

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

概览 首先我们来认识一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中.通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件,为了降低文件丢失造成的错误,它会为每个小文件复制多个副本(默认为三个),以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间. HDFS特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.因为

工作原理: NameNode和DateNode,NameNode相当于一个管理者,它管理集群内的DataNode,当客户发送请求过来后,NameNode会 根据情况指定存储到哪些DataNode上,而其本身自己并不存储真实的数据.那NameNode怎么知道集群内DataNode的信息呢? DataNode发送心跳信息给NameNode. 写操作: 以下是直接从文档中摘抄下来的(利于理解): 有一个文件FileA,100M大小.Client将FileA写入到HDFS上. HDFS按默认配置. HD

博文已转移,请借一步说话http://www.weixuehao.com/archives/596 简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). 1. 架构分析 基础名词解释: Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上,每个block的标识是一个三元组(block id, numBytes,generationStamp),其中block id是具有

在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data

HDFS(Hadoop Distributed File System ) HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). 1. 架构分析 基础名词解释: Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上,每个block的标识是一个三元组(block id, n

在Hadoop 2.0 中HDFS 引入了 append 和 hflush 功能之后, 需要为 数据块增加新的状态 来尽最大可能的保证数据的一致性. 参阅文档: http://files.cnblogs.com/inuyasha1027/appendDesign3.pdf http://stackoverflow.com/questions/10121705/differences-between-hflush-hsync-apis-in-hdfs 为了更好地区分 位于DataNode上面的 b

以下主要讲解了Hadoop的文件读写操作流程: 读文件 读文件时内部工作机制参看下图: 客户端通过调用FileSystem对象(对应于HDFS文件系统,调用DistributedFileSystem对象)的open()方法来打开文件(也即图中的第一步),DistributedFileSystem通过RPC(Remote Procedure Call)调用询问NameNode来得到此文件最开始几个block的文件位置(第二步).对每一个block来说,namenode返回拥有此block备份的所有

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,也就是Hadoop的一个分布式文件系统. 一.HDFS的优缺点 1.HDFS优点: a.高容错性 .数据保存多个副本 .数据丢的失后自动恢复 b.适合批处理 .移动计算而非移动数据 .数据位置暴露给计算框架 c.适合大数据处理 .GB.TB.甚至PB级的数据处理 .百万规模以上的文件数据 .10000+的节点 d.可构建在廉价的机器上 .通过多副本存储,提高可靠性 .提供了容错和恢复机制 2.HDFS缺点 a.低延迟数

原文地址:http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html 简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会

一.Hadoop概述 hadoop由两部分组成.各自是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce.当中.分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储.而MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算. 2.在Hadoop 中,MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块,用户可依照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统,然后经过简单的配置后.存储在该文件系统上的数据便 能够被MapReduce处理. Hadoop 默认使用的分布式文件系

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统. 是依据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文.英文). HDFS有非常多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自己主动恢复.默认存3份. ② 执行在便宜的机器上. ③ 适合大数据的处理. 多大?多小?HDFS默认会将文件切割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: 运行在廉价的机器上. 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存

前言 其实说到HDFS的存储原理,无非就是读操作和写操作,那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的! 一.HDFS读取过程 1)客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. 2)DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址. 此外,这些datanode根据他们与client的

本文主要详述了HDFS的组成结构,客户端上传下载的过程,以及HDFS的高可用和联邦HDFS等内容.若有不当之处还请留言指出. 当数据集大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区,并存储到若干台独立的计算机上.Hdfs是Hadoop中的大规模分布式文件存储系统. HDFS的特点 HDFS文件系统可存储超大文件 1)HDFS是一种文件系统,自身也有块(block)的概念,其文件块要比普通单一磁盘上文件系统大的多,hadoop1.0上默认是 64MB,2.0默认是128MB.与其他