在HDFS集群的运维过程中,肯定会遇到DataNode的新增和删除,即上线与下线.这篇文章就详细讲解下DataNode的上线和下线的过程. 背景 在我们的微职位视频课程中,我们已经安装了3个节点的HDFS集群,master机器上安装了NameNode和SecondaryNameNode角色,slave1和slave2两台机器上分别都安装了DataNode角色. 我们现在来给这个HDFS集群新增一个DataNode,这个DataNode是安装在master机器上 我们需要说明的是:在实际环境中,N

namenode元数据管理 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: namenode主要

一,Quorum机制介绍 在分布式系统中有个CAP理论,对于P(分区容忍性)而言,是实际存在 从而无法避免的.因为,分布系统中的处理不是在本机,而是网络中的许多机器相互通信,故网络分区.网络通信故障问题无法避免.因此,只能尽量地在C 和 A 之间寻求平衡.对于数据存储而言,为了提高可用性(Availability),采用了副本备份,比如对于HDFS,默认每块数据存三份.某数据块所在的机器宕机了,就去该数据块副本所在的机器上读取(从这可以看出,数据分布方式是按“数据块”为单位分布的) 但是,问题来

----------------------------------------------------------------------------- [申明:资料来源于互联网] 本文链接:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51695341 编辑:朱培   ID:sdksdk0 ----------------------------------------------------------------- 以下资料来源于互联网,很多都

更换虚拟机以后操作的步奏1.到每一台机器上修改ip地址 ,然后修改hosts1.5 给每台机器配置免密码登录 2.修改hadoop 的配置文件,发送到每台机器上3.启动dfs start-dfs.sh PS:Netty现在已经成为大数据的主角了PS:安装时hadoop格式化错误的解决方案, 说明 yarn没有起来 http://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/74094989 安装Hadoop可能遇到的问题 1/运行mr程序出错, yarn

点击看<每日五分钟搞定大数据>完整思维导图以及所有文章目录 问题1:Decomminssioning退役datanode(即删除节点) 1.配置exclude: <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/data/hadoop/excludes</value> 在/data/hadoop/excludes文件添加要退役的节点ip(可同时退役多个,一个一行) 2.配置完后刷新节点 # $HADOOP_HOME/b

1.HDFS分布式文件系统 分布式存储 分布式计算 2.hadoop hadoop含有四个模块,分别是 common. hdfs和yarn. common 公共模块. HDFS hadoop distributed file system,hadoop分布式文件系统,负责文件的存储管理.HDFS包括Namenode进程.DataNode进程和Secondary Namenode进程. NameNode DataNode Secondary Namenode mapreduce 高度抽象的编程模型

1.运行mr程序出错 connecting to resoucemanager retrying .... retrying ..... 原因是没有启动yarn或者启动失败 2.初始化工作目录结构 hdfs namenode -format 只是初始化了namenode的工作目录 而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的 3.datanode不被namenode识别的问题  namenode在format初始化的时候会形成两个标识: blockPoolId: clust

目录 搭建安装 三个核心组件 安装 配置环境变量 配置各上述三组件守护进程的相关属性 启停 监控和性能 Hadoop Rack Awareness yarn的NodeManagers监控 命令 hdfs的命令 appendToFile cat checksum chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal count cp df du find get getfacl getfattr head tail help usage truncate touc

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

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

前提条件: 添加机器安装jdk等,最好把环境都搞成一样,示例可做相应改动 实现目的: 在hadoop集群中添加一个新增数据节点. 1. 创建目录和用户  mkdir -p /app/hadoop groupadd hadoop useradd licz -g hadoop -d /app/hadoop chown licz:hadoop /app/hadoop passwd licz 注:如果出现下面的问题 [root@dbserver22 ~]# su - licz-bash-3.2$ 解决办

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

HDFS中的File由Block组成,一个File包含一个或多个Block,当创建File时会创建一个Block,然后根据配置的副本数量(默认是3)申请3个Datanode来存放这个Block: 通过hdfs fsck命令可以查看一个文件具体的Block.Datanode.Rack信息,例如: hdfs fsck /tmp/test.sql -files -blocks -locations -racksConnecting to namenode via http://name_node:50

问题现象:hive执行sql报错 select count(*) from test_hive_table; 报错 Error: java.io.IOException: org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Failed after attempts=36, exceptions: Wed May 16 10:22:17 CST 2018, null, java.net.SocketTimeoutException:

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

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe

==版本== Hadoop:2.7.1 HBase:1.2.1 Zookeeper:3.4.6 ==现象== HBase集群启动一段时间之后,一部分HRegionServer会异常下线重启(用systemctl启动的,所以会重启) ==日志== -- ::, WARN [regionserver/dscn34/] util.Sleeper: We slept 54143ms instead of 3000ms, this is likely due to a long garbage colle

在运行中的ambari hadoop集中中动态添加或删除节点 1. 下线节点1) namenode节点上dfs.exclude文件,看配置文件怎么配置的,里每行添加一个服务器名,如我要下线server7,server8,server9,则如下:server7server8 resourcemanager节点上yarn.exclude文件里每行添加一个服务器名,如我要下线server7,server8,server9,则如下:server7server8 2) 选择任意一台节点执行:hdfs df

退役dn2echo "dn2" >>excludes echo "dn2" >>yarn-excludes sh refresh-namenodes.sh (注:hdfs dfsadmin -refreshnodes和上述脚本实质是一致的,但是使用本命令退役失败,原因待研究) yarn rmadmin -refreshNodes 注意事项:执行完命令后,hadoop会确保dn2上的blk都在其他借点上保留了符合副本数的副本,此过程为Decom