2016-05-04 18:14:51,990 INFO org.apache.hadoop.ipc.Server: IPC Server Responder: starting 2016-05-04 18:14:51,990 INFO org.apache.hadoop.ipc.Server: IPC Server listener on 50020: starting 2016-05-04 18:14:52,219 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.com

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

jps发现namenode启动失败 每次开机都要重新格式化一下namenode才可以 其实问题出现自tmp文件上,因为每次开机就会被清空,所以现在我们配置一个tmp文件目录. 如果之前没有配置过,默认是在 /tmp 根目录下的tmp文件下,我的tmp没啥重要文件所以在配置之前,把里面的文件清空了 首先创建一个tmp目录,我是在/home/hadoop中创建了一个hadoop_tmp目录 sudo mkdir /home/hadoop/hadoop_tmp 然后去hadoop安装目录下的etc/h

一.问题描述 当我多次格式化文件系统时,如 [hadoop@xsh hadoop]$ ./bin/hdfs namenode -format 会出现datanode无法启动,查看日志(/usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-xsh.log),发现错误为: 2016-07-17 21:22:14,616 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization fa

一.在root下进行格式化 这样很糟糕 这样的话,若是第一次装的话,我的建议是将生成的文件都删掉,恢复到最开始的状态, 1. 首先你需要删除 vi conf/hdfs-site.xml   配置文件的dfs.name.dir和dfs.data.di的路径位置,我的是:/home/hadoop/dfs 故为:rm -rf  /home/hadoop/dfs 2.其次你需要删除  vi conf/mapred-site.xml   文件中的mapred.system.dir  的文件位置: <val

Hadoop的datanode无法启动 hdfs-site中配置的dfs.data.dir为/usr/local/hadoop/hdfs/data 用bin/hadoop start-all.sh启动Hdoop,用jps命令查看守护进程时,没有DataNode. 访问http://localhost:50070,点击页面中的Namenode logs链接,在logs页面点击hadoop-hadoop-datanode-ubuntu.log 链接, 发现在日志中有此提示:Invalid direc

hadoop namenode -format多次格式化后,datanode启动不了 org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /user/beifeng/core-site.xml._COPYING_ could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1). There are 0 datanode(s) running and

今天在启动前几天搭建成功的hadoop集群的时候,出现了datanode启动之后自动关闭的情况,经过查询之后发现问题产生的原因是: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namenode的clusterID会重新生成,而datanode的clusterID 保持不变. (该路径是配置文件hdfs-site.xml中指定的dfs.tmp.dir路径,如果在hdfs-site.xml中没有配置该属性,则该路径将为

start-all.sh 启动 坑爹 找不出错 试了各种办法,重新formaet 查看 集群ID是否相同.都无效 日志也没看到错 按官网方法手动一步步启,问题照旧 master节点,yarn namenode 启动(打印详细日志) node节点 yarn datanode 启动 看到错了 15/07/02 03:32:51 INFO datanode.DataNode: Block pool BP-89742471-127.0.1.1-1435821846469 (Datanode Uuid n

Hadoop集群启动之后,用JPS命令查看进程发现datanode节点上,只有TaskTracker进程.如下图所示 master的进程: 两个slave的节点进程 发现salve节点上竟然没有datanode进程. 查看了日志,发现有这样一句话:   这句话的意思是:datanode上的data目录权限是765,而期望权限是755,所以使用chmod 755 data命令,将目录权限改为755. 再次重启hadoop集群,发现datanode节点已经正常启动.

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

hadoop ha环境启动start-dfs.sh的时候datanode启动不了,并且报错. [hadoop@datanode2 ~]$ cat /home/hadoop/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-hadoop-datanode-datanode2.log 2019-03-24 18:40:46,422 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMainjava.la

由于hadoop节点的磁盘满了,导致节点死掉,今天对其进行扩容.首先,将原节点的数据拷贝到目标节点下,从而避免数据的丢失,但是在执行hadoop_daemon.sh start datanode后没有启动datanode,查看log如下: 2014-04-17 11:44:06,200 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Invalid directory in dfs.data.dir: Incorrect permiss

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

Zookeeper 简单介绍 Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目.它主要是用来解决分布式应用中常常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置项的管理等. Hadoop简单介绍 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户能够在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行快速运算和存储. Hadoop主要包括两部分:HDFS,YARN. HDFS有高容错性的特点,并

直接上问题:这两天为了试验,安装了两套集群: (1)32位hadoop1集群(5个节点); (2)64位hadoop2集群(6个节点) 两个集群中都遇到过这种问题:在namenode正常启动hadoop集群后,查看datanode是正常的显示存在进程,可是在web界面中查看的时候,发现数据节点所有属于宕机,或者就是干脆直接没有datanode.还有种情况,datanode启动后,jps查看是在的,可是一会再去查看,发现挂掉了.还有就是,存储空间显示占用100% 事实上这两个集群问题是一样的,都是

Hadoop 中 最重要的两个模块 HDFS   分布式的文件系统 主节点: NameNode SecondaryNamenode ResourceManager 从节点: DataNode NodeManager MapReduce  分布式的并行计算框架 job.submit(); job.waitForCompletion(); 就会启动运行一个job MR的job在分布式的集群中如何运行 主节点 ResourceManager(2.0) JobTracker: (1.0) 用来管理任务j

DistCp(Distributed Copy)是用于大规模集群内部或者集群之间的高性能拷贝工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝. DistCp是Apache Hadoop自带的工具,目前存在两个版本,DistCp1和DistCp2,FastCopy是Facebook Hadoop中自带的,相比于Distcp,它能明显加快同节点数据拷贝速度,尤其是Hadoop 2.0稳定版(

前段时间,一个客户现场的Hadoop看起来很不正常,有的机器的存储占用达到95%,有的机器只有40%左右,刚好前任的负责人走了,这边还没有明确接班人的时候. 我负责的大数据计算部分,又要依赖Hadoop的基础平台,要是Hadoop死了,我的报表也跑不出来(专业背锅). 做下balance,让各个节点的存储均衡一下. 1.首先需要配上这个参数: <property> <name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name> <

当我动态加入一个hadoop从节点的之后,出现了一个问题: [root@hadoop current]# hadoop-daemon.sh start datanode starting datanode, logging to /usr/local/hadoop1.1/libexec/../logs/hadoop-root-datanode-hadoop.out [root@hadoop ~]# jps jps命令发现没有datanode启动.所以去它提示的路径下查看了hadoop-root-

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.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.可见,保证HDFS中的数据平衡是非常重要的. 在Hadoop中,包含一个Balancer程序,通过运行这个程序,可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态,使用这个程序的命令如下:  $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.s