第一天:1.答疑解惑•  就业前景•  学习hadoop要有什么基础•  hadoop会像塞班一样,热一阵子吗•  hadoop学习起来容易还是困难•  课堂上的学习方法(所有实验必须按照要求做,重原理.重实践)•  通过本课程能学到什么 2. 课程简介•  以真实的电信详单分析程序为主线,讲解Hadoop,Hbase,Hive在大数据处理的应用场景与过程•  通过此课程,你能     •  掌握Hadoop基本知识,进行HadoopHDFS和MapReduce应用开发,搭建Hadoop集群  

按照教程http://cn.soulmachine.me/blog/20140205/搭建总是出现如下问题: 2014-04-13 23:53:45,450 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Lock on /home/hadoop/local/var/hadoop/hdfs/datanode/in_use.lock acquired by nodename 19771@node-10-00.example.com 2014-0

环境 集群7台 master 3台 datanode 4台 每个datanode有12个硬盘 场景 启动集群之后,发现有一台datanode未启动,手动启动,还是未启动.查看日志,发现: Initialization failed for Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to 百度之后,说是磁盘有问题 核查 查看硬盘信息 [root@hdfsdata1 /]df -h Filesystem Size Use

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

http://wiki.apache.org/hadoop/FAQ#On_an_individual_data_node.2C_how_do_you_balance_the_blocks_on_the_disk.3F 关于这个问题,Hadoop暂时未提供自动解决的方案,已经提上日程,jira上有记录. hadoop wiki上提到了手动处理的解决方案.如上链接如示. 问题描述,一个datanode节点的datanode.dir会配置多个磁盘或目录,而如果因某些原因,如坏盘更换或磁盘选择策略的问题

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

<ignore_js_op> 1)NameNode.DataNode和Client         NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者,主要负责管理文件系统的命名空间.集群配置信息和存储块的复制等.NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中,这些信息主要包括了文件信息.每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等.DataNode是文件存储的基本单元,它将Block存储在本地文件系统中,保存了Block的Meta-data,同时周期性地

在前面说hadoop整体实现的时候, 说过DataNode的需要完成的首要任务是K-V存储.                                            第二个功能是 完成和namenode 通信 ,这个通过IPC 心跳连接实现.此外还有和客户端 其它datanode之前的信息交换. 第 三个功能是 完成和客户端还有其它节点的大规模通信,这个需要直接通过socket 协议实现.    下面开始分析源代码,看看DataNode是如何实现这些功能的.    分析代码采取自定

错误: java.io.IOException: Failed to replace a bad datanode on the existing pipeline due to no more good datanodes being available to try 原因: 无法写入:我的环境中有3个datanode,备份数量设置的是3.在写操作时,它会在pipeline中写3个机器.默认replace-datanode-on-failure.policy是DEFAULT,如果系统中的dat

问题出现:机器重启之后,再次在master结点上面执行start-all.sh,发现有一个datanode没有启动,通过jps检查之后,发现slave1上面的datanode进程未启动 原因:每次namenode format会重新创建一个namenodeId,而tmp/dfs/data下包含了上次format下的id,namenode format清空了namenode下的数据,但是没有晴空datanode下的数据,导致启动时失败,所要做的就是每次format前,清空tmp一下的所有目录: r

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

NameNode与DataNode的工作原理剖析 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. 一.HDFS写数据流程 >.客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在. >.NameNode返回是否可以上传. >.客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上. >.NameNode返回3个DataNode节点,分别为DataNode1.Dat

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

背景:(测试环境)只有两台机器一台namenode一台namenode,但集群只有一个结点感觉不出来效果,在namenode上挂一个datanode就有两个节点,弊端见最后 操作非常简单(添加独立节点参照:http://www.cnblogs.com/pu20065226/p/8493316.html) 1.修改namenode节点的slave文件,增加新节点信息 [hadoop@hadoop-master hadoop]$ pwd /usr/hadoop/hadoop-/etc/hadoop

DataNode的写操作流程 DataNode的写操作流程可以分为两部分,第一部分是写操作之前的准备工作,包括与NameNode的通信等:第二部分是真正的写操作. 一.准备工作 1.首先,HDFS client会去询问NameNoed,看哪些DataNode可以存储Block A,file.txt文件的拆分是在HDFS client中完成的,拆分成了3个Block(A B C).因为NameNode存储着整个文件系统的元数据,它知道哪个DataNode上有空间可以存储这个Block A. 2.N

hadoop2.4生产集群已经执行一段时间了.因为大量的hadoop1.0上面的应用不断迁移过来.刚開始事hdfs这边还没有出现多少问题.随着时间的推移,近期发现个别的datanode节点上面的磁盘空间剩余严重不足.既集群数据存储严重不均衡,非常多DN节点分明还有非常多存储空间,而个别DN节点存储空间则出现严重不足的情况. 后来经过分析,发现这些空间严重不足的节点上面,都执行了distcp作业的map任务,distcp是一个纯粹拷贝数据的job.一结合hdfs数据副本分配策略一分析,最终找到了问

Decommission Datanode就是把Datanode从HDFS集群中移除掉.那问题来了,HDFS在设计时就把诸如机器故障考虑进去了,能否直接把某台运行Datanode的机器关掉然后拔走呢?我认为理论上可行的,不过在实际的集群中,如果某份数据只有一份拷贝而且它就在这个机器上,那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失.本文将介绍如何Decommission Datanode以及可能会遇到的一些问题及其解决办法. Decommission Datanode都做了什么? Datanode是存储

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 如何判断datanode节点是否宕机? 先决条件: datanode每隔一段时间像namenode汇报,汇报的信息有两点 ()自身datanode的状态信息: ()自身datanode所持有的所有的数据块的信息. 如果namenode连续十次没有收到datanode的汇报,那么namenode就会认为该datanode存在宕机的可能. datanode启动以后会专门启动一个进程负责给namenode发送心跳数据包,如果datanode没有问题,仅仅只是发送信息数据包的进程挂了

1. datanode介绍 1.1 datanode datanode是负责当前节点上的数据的管理,具体目录内容是在初始阶段自动创建的,保存的文件夹位置由配置选项{dfs.data.dir}决定 1.2 datanode的作用 datanode以数据块的形式存储HDFS文件 datanode响应HDFS 客户端读写请求 datanode周期性向NameNode汇报心跳信息,数据块信息,缓存数据块信息 1.3 datanode的多目录配置 datanode也可以配置多个目录,每个目录存储的数据不一

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