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

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.

1.启动Hadoop集群 #首先查看下zoo.cfg里面配置的server.id和集群主机的id是否一致 #如果不一致会造成yarn控制不了从节点的启动 cat /home/hadoop/zookeeper/conf/zoo.cfg cat /home/hadoop/zookeeper/data/myid #分别停止和启动各节点的zookeeper #保证每台节点的状态为follow或者leader /home/hadoop/zookeeper/bin/zkServer.sh stop /hom

1.初始化集群 要启动Hadoop集群,需要启动HDFS和YARN两个集群 注意:首次启动HDFS时,必须对其进行格式化操作.本质上是一些清理和准备工作, 因为此时的HDFS在物理上还是不存在的 命令:hdfs namenode  -format或hadoop namenode  -format 2.启动集群 1)单个节点逐个启动 在主节点上使用以下命令启动HDFS NameNode: Hadoop-daemon.sh start namenode 在每个从节点上使用以下命令启动HDFS Dat

hadoop 集群常见错误解决办法 hadoop 集群常见错误解决办法: (一)启动Hadoop集群时易出现的错误: 1.   错误现象:Java.NET.NoRouteToHostException: No route to host.    原因:master服务器上的防火墙没有关闭.    解决方法: 在master上关闭防火墙: chkconfig iptables off. 2.    错误现象:org.apache.hadoop.ipc.RPC: Server at JMN/10.2

集群格式化hdfs后,在主节点运行启动hdfs后,发现namenode启动了,而datanode没有启动,在其他节点上jps后没有datanode进程!原因: 当我们使用hdfs namenode -format格式化namenode时,会在namenode数据文件夹中保存一个current/VERSION文件,记录clusterID,而datanode中保存的current/VERSION文件中的clustreID的值是第一次格式化保存的clusterID,刚好有进行了一次格式化,在namen

不多说,直接上干货! ==================> 1. 启动./start-dfs.sh的顺序是: namenode,datanode,secondarynamenode. 每一个前面,都有一个主机名.说明是采用的是SSH协议. 2.  启动./start-yarn.sh的顺序是:       欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/ 

java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /export/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2: namenode clusterID = CID-b3356ee2-aaae-4b89-86e2-e6eec8fe6e00; datanode clusterID = CID-c648893d-0a5b-4dc3-ae95-e962e62e0c6c at org.apache.hadoop.hdfs.se

错误日志如下: ************************************************************/ 2018-03-07 18:57:35,121 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: registered UNIX signal handlers for [TERM, HUP, INT] 2018-03-07 18:57:35,296 WARN org.apache.hadoop.hd

错误现象 不知道什么原因,今天发现我的hadoop集群启动后datanode只有一台了,我的集群本来有三台的,怎么只剩一台了呢? 用jps命令检查一下,发现果然有两台机器的DataNode没有启动. 可能原因: 1. 我之前遇到过的问题,由于多次运行hdfs namenode -format, 造成了clusterId不一致,检查一下:进入到/opt/modules/hadoop-2.7.3/data/tmp/dfs/data/current目录下,cat显示一下VERSION文件的内容,检查集

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要

Hadoop伪分布模式配置部署 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop配置文件介绍及修改 hdfs格式化 启动hadoop进程,验证安装 1.2 实验知识点 hadoop核心配置文件 文件系统的格式化 测试WordCount程序 1.3 实验环境 hadoop2.7.6 CentOS6终端 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有hadoop基础的用户. 1.5 相关文件 https://pan.baidu.com/s/1a_Pjl8uJ2d_-r1hbN05fWA

一.集群环境准备工作 1.修改主机名 在root 账户下 vi /etc/sysconfig/network   或者 sudo vi /etc/sysconfig/network 2.设置系统默认启动级别 在 root 账号下输入 vi /etc/inittab    将默认的5改为3即可 3.配置hadoop用户 sudoer权限 在 root 账号下,命令终端输入: vi /etc/sudoers 添加一行  hadoop ALL=(ALL) ALL 4.配置IP 5.关闭防火墙 查看防火

资源准备:jdk1.8及hadoop2.7.3 链接:https://pan.baidu.com/s/1x8t1t2iY46jKkvNUBHZlGQ 提取码:g1gm 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 1.下载Ubuntu镜像 docker pull ubuntu:14.04 2.运行Ubuntu安装环境 #启动ubuntu容器 docker run -ti ubuntu 3.ubuntu安装基础环境 安装ssh.vim等常用工具 4.ubuntu安装jdk环境 linux系统

准备工作 开启全部三台虚拟机,确保hadoop100的机器已经配置完成 分发脚本 操作hadoop100 新建一个xsync的脚本文件,将下面的脚本复制进去 vim xsync #这个脚本使用的是rsync命令而不是scp命令,是同步而非覆盖文件,所以仅仅会同步过去修改的文件.但是rsync并不是一个原生的Linux命令,需要手动安装.如果没有,请自行安装 #!/bin/bash # 获取输入参数个数,如果没有参数,直接退出 pcount=$# )); then echo no args; ex

Spark其实是Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop的HDFS.YARN等组件. 为了方便我们的使用,Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包,解压开箱即可使用,给我们提供了很大的方便. 如果我们只是本地学习的spark,又不想搭建复杂的hadoop集群,就可以使用该安装包. spark-3.2.0-bin-hadoop3.2-scala2.13.tgz 但是,如果是生产环境,想要搭建集群,或者后面想要自定义一些hadoop配置,就可以单独搭建

Hadoop真分布式完全集群安装,基于版本2.7.2安装, 在两台Linux机器上面分别安装Hadoop的master和slave节点. 1.安装说明 不管NameNode还是DataNode节点,安装的用户名需要一致. master和slave的区别,只是在于配置的hostname, 在config的slaves配置的hostname所代表的机器即为slave, 不使用主机名也可以,直接配置为IP即可. 在这种集群下面,需要在master节点创建namenode路径, 并且使用格式化命令hdf

假设我们有3台虚拟机,主机名分别是hadoop01.hadoop02和hadoop03. 这3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划如下: 3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划 hadoop01 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenode zkfc hadoop02 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenod

假如我们只有3台linux虚拟机,主机名分别为hadoop01.hadoop02和hadoop03,在这3台机器上,hadoop集群的部署情况如下: hadoop01:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoop02:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoo

start-all.sh 启动集群时,NameNode或DataNode节点启动不了,但之前可以启动. 查看hadoop中hdfs-site.xml配置文件 <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/home/hadoopdata/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode