问题:在配置hadoop集群时,master的50070后台中找不到slave的datanode节点怎么办? 解决: 方法一:首先确认下master和slave的hdfs-site.xml配置中的dfs.namenode.name.dir目录下的current/VERSION文件是否一致,可以直接拷贝成一样的,再重启集群 方法二:尝试关闭master和slave的防火墙 方法三:再/etc/hosts文件里面把master和slave的域名和地址映射写全,注意是ip地址,不要写127.0.0.1

HDFS架构 HDFS也是按照Master和Slave的结构,分namenode,secondarynamenode,datanode这几个角色. Namenode:是maseter节点,是大领导.管理数据快映射;处理客户端的读写请求: Datanode:slave节点,负责存储cliet发来的数据块block: secondarynamenode:分担namenode的任务量,属于namenode的冷备份 问题介绍 在hadoop集群搭建好之后,通过使用hdfs dfs -put /abc.t

0.说明 Hadoop集群已经运行正常,现在新买了一些机子,要加入到集群里面增加新的节点.以下就是增加的过程. 1.配置运行环境 安装与master和其他slave相同的java环境,jdk版本要相同.具体安装过程这里不再赘述. 修改新节点的ip和主机名对应关系,修改/etc/hosts配置文件,定义ip与hostname的映射. 关闭新节点防火墙,因为Hadoop集群是在内网环境运行,可以关闭防火墙. 配置新节点ssh免密码登录,使得master可以免密码登录到新节点主机.过程这里不再赘述.

2018-02-07 02:47:50,377 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /opt/app/hadoop-2.5.0/data/temp/dfs/data: namenode clusterID = CID-e36bedae-9a49-49cc-99bb-fc0bab2397c6; datanode clusterID = C

hadoop集群支持动态扩展,不需要停止原有集群节点就可以实现新节点的加入. 我是使用docker搭建的进群环境,制作了镜像文件,这里以我的工作基础为例子介绍集群中添加集群的方法 一.制作一个新节点 1.为新节点搭建hadoop环境 如果是一般情况下,将一个新物理机添加到集群中,参照集群中其他节点,在新机器上安装与集群中其他节点相同版本的jdk.hadoop等必要程序,安装路径最好一致,这样比较容易管理.这里我使用docker搭建的环境,所以只需要启动一个容器即可. 2.修改新节点主机名映射 v

上次hadoop集群一块数据盘报警, 提交工单后维修人员更换硬盘 服务器是dell r720的, 8盘位, 蛋疼的是这些硬盘都是做的单盘raid1,维修人员说必须关机导入硬盘才能正常使用 (服务器就这样因为一块硬盘而经常关机???) 没办法关机吧, 重启动时候, 好像系统盘出现问题,无法开机. 我去机房查看了下 感觉是没有识别到系统盘, 直接启用了网络启动程序 对服务器raid配置不熟,没法搞定,只能按照维修人员的建议先更换系统盘,再重装系统了 -_-!!! 重装系统... 累得是我们啊,所有环

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

1. 准备工作: 前提:需要电脑安装VM,且VM上安装一个Linux系统 注意:本人是在学习完尚学堂视频后,结合自己的理解,在这里做的总结.学习的视频是:大数据. 为了区分是在哪一台机器做的操作,eg:- - - Linux 表示在Linux上做的操作. 2. 以下是教程, 首先是准备工作: 2.1 配置网络: (1) 配置网卡文件: - - - Linux: cd /etc/sysconfig/network-scripts/ vi ifcfg-eth0 # interface config

1.在新节点中进行操作系统配置,包括主机名.网络.防火墙和无密码登录等. 2.在所有节点/etc/host文件中添加新节点 3.把namenode的有关配置文件复制到该节点 4.修改master节点slaves文件,增加改节点 5.单独启动该节点上的datanode和nodemanager $hadoop-daemon.sh start datanode(在新增加节点启动 datanode) $yarn-daemon.sh start nodemanager 运行start-balancer.s

参见 http://www.cnblogs.com/tommyli/p/3418273.html

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.

 转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/6384393.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 二:准备工作 2.1:准备 安装虚拟机 在虚拟机中安装centos操作系统,我安装了四个,主机名分别为server1到server4,具体可以随意安装,不限制数量,当然,如果是集群那就要两台以上

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

前提是已经安装好Ganglia和Hadoop集群 1 Master节点配置hadoop-metrics2.properties # syntax: [prefix].[source|sink|jmx].[instance].[options] # See package.html for org.apache.hadoop.metrics2 for details *.sink.file.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink #nameno

hadoop集群有三种运行模式:单机模式.伪分布模式.完全分布模式.我们这里搭建第三种完全分布模式,即使用分布式系统,在多个节点上运行. 1 环境准备 1.1 配置DNS 进入配置文件,添加主节点和从节点的ip映射关系: # vim /etc/hosts 10.0.0.45 master 10.0.0.46 slave1 10.0.0.47 slave2 1.2 关闭防火墙 # service iptables stop //关闭服务 # chkconfig iptables off //关闭开

一.前言 1.上文中我们已经搭建好了Hadoop和Zookeeper的集群,这一文来将Hadoop集群变得高可用 2.由于Hadoop集群是主从节点的模式,如果集群中的namenode主节点挂掉,那么集群就会瘫痪,所以我们要改造成HA模式(High Avaliable,高可用性)的集群,说白了就是设置一个备用的namenode节点,当线上使用的namenode挂掉后,会切换备用节点,让集群可以继续运行 二.HA模式配置 HA模式原理:比如设置两个namenode节点,一个active,一个sta

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDYxNjIzOQ==&mid=2247483999&idx=1&sn=016e4c4d0ba7bd96e9f2d2d5f8cbe0de&chksm=ec1c649fdb6bed89e74984c28859557f577cdfedcdcee3f67ad50a5097daaff0e67718c50121&mpshare=1&scene=23&srcid=06136e9eXqqwI

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.2 最高用户名称(Name) root 最用用户

准备工作 先在win系统的hosts文件中加入下面内容 10.61.6.164master     //hadoop集群的master节点 一.首先在eclipse上安装hadoop插件 下载hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar.将其复制到eclipse 安装文件夹下的plugins,再启动eclispe.这时在eclipse的File/New/other下会看到一下的内容,证明插件成功安装 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.21 最高用户名称(Name) root 最用用