hadoop集群之Datenode无法启动解决办法 我们在启动hadoop集群的时候,通过jps查看进程,发现namenode RM和Secondary NameNode都有,但datanode没有启动,然后 datanode的启动日志如下 原因: 是多次format Namenode导致的Namenode和DataNode的ID不一致导致的. 当format过后再启动hadoop,hadoop尝试创建新的current目录,但是由于已存在current目录,导致创建失败,最终引起DataNod

执行start-dfs.sh后,datenode没有启动,很大一部分原因是因为在第一次格式化dfs后,启动并使用了hadoop,后来又重新执行了格式化命令(hdfs namenode -format),这时主节点namenode的clusterID会重新生成,而从节点datanode的clusterID 保持不变导致的. 解决办法如下: 打开hdfs-site.xml找到如下节点 如上找到namenode和datanode(这个datanode是在从节点计算机中查看)的文件路径.分别进入这两个目

执行start-dfs.sh后,或者执行datenode没有启动.很大一部分原因是因为在第一次格式化dfs后,启动并使用了hadoop,后来又重新执行了格式化命令 这时主节点namenode的clusterID会重新生成,而从节点datanode的clusterID 保持不变导致的. 解决方法: 1.查看路径: 配置hadoop-2.6.4的各项文件(注意:路径不同,命令也不一样)   cd     cd  hadoop/hadoop-2.6.4         cd  etc/hadoop 

   搭建了一个小的实验集群,一共4台机器,一台namenode,三台datenode.运行start-all,发如今namenode上没有报不论什么错误,可是启动后直接显示datenode数量为0.     到datenode上查看日志.发现有这么个错误: ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs.百度后发现出现这个问题通常是date

dateNode 启动不了 进去路径中找到  name和data文件夹,current下面分别有 一个 version文件,打开发现两个clusterId都不一样 把name和data文件里面的version下的clusterId都换成一样的,再重启一遍

Hadoop2.2.0启动异常 – Incompatible clusterIDs 2014年08月29日 ⁄ 综合 ⁄ 共 2399字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭 今天启动Hadoop2.2.0集群后,发现datanode进程没启动,查看日志发现如下报错:   2014-05-15 14:46:50,788 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block poo

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     

一.            HDFS简介 1.    HDFS全称 Hadoop Distributed FileSystem,Hadoop分布式文件系统. Hadoop有一个抽象文件系统的概念,Hadoop提供了一个抽象类org.apache.hadoop.fs.FilesSystem,HDFS是这个抽象类的一个实现.其他还有: 文件系统 URI方案 Java实现(org.apache.hadoop) Local file fs.LocalFileSystem HDFS hdfs hdfs.D

离线安装Cloudera Manager 5和CDH5(最新版5.1.3) 完全教程 关于CDH和Cloudera Manager CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建,并集成了很多补丁,可直接用于生产环境. Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装

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

CDH 数据库 磁盘坏了  所有集群配置 都没了    而且 还没备份  ....    元数据 还在  cdh  软件配置 和  安装软件 不能用了 下载 apache hadoop   重新配置  namenode datenode   journode  加载以前的数据  读出来了  .. 强制了  namenode 主   把数据迁移到 其他节点   因为 重新 安装数据可  CDH 自动把之前的目录  配置文件 和 软件 全部清空了 还是手动安装靠谱

环境: CentOS7+SunJDK1.8@VMware12. NameNode虚拟机节点主机名:master,IP规划:192.168.23.101,职责:Name node,Secondary name node,Resource manager. DataNode虚拟机节点主机名:slave1,IP规划:192.168.23.102,职责:Data node,Node manager. 每个虚拟机分配资源:CPU单颗,内存2GB,硬盘20GB. 过程概要: 创建2个虚拟机,主机名分别为:m

导读 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序:HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming acces

1 现有的单元测试框架单元测试是保证程序正确性的一种有效的测试手段,对于不同的开发语言,通常都能找到相应的单元框架. 借助于这些单测框架的帮助,能够使得我们编写单元测试用例的过程变得便捷而优雅.框架帮我们提供了case的管理,执行,断言集,运行参数,全局事件工作,所有的这些使得我们只需关注:于对于特定的输入,被测对象的返回是否正常.那么,这些xUnit系列的单元测试框架是如何做到这些的了?分析这些框架,发现所有的单元测试框架都是基于以下的一种体系结构设计的. 如上图所示,单测框架中通常包括Tes

关于CDH和Cloudera Manager CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建,并集成了很多补丁,可直接用于生产环境. Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机.Hadoop.Hive.Spark等服务的安装配置管理做了极大简化. 系统环

一.云的概念 1.云计算的概念 随时 随地 使用任何设备 获得任何服务 2.趋势 )资料开始回归集中处理(存储大量资料) 随时存取 降低遗失风险 减少传输成本 促进团队协作 )网页变为预设开发平台(网页开放性) 网页是开放标准 浏览器的跨平台特性 web application 的普遍性 )高速计算 平行运算(parallel computing) 分散运算(distribute computing) 多核心程序设计 处理大资料的技能 3.云计算的关键特性 )超大规模 )高可靠度 )高扩充性 )

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

一.执行start-dfs.sh后,datenode没有启动 查看日志如下: 2014-06-18 20:34:59,622 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block pool Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to localhost/127.0.0.1:9000java.io