报错: 无明显报错 状况: 所有namenode都是standby,即ZK服务未生效 尝试一:手动强制转化某个namenode为active 操作:在某台namenode上,执行 hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual nn1 (nn1是你的某台nameservice-id) 结果:nn1被成功转为active.但是在stop-dfs.sh后再一次start-dfs.sh后,所有namenode仍然都是standby 结论:果然因该是ZK的问

简介: HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager Hadoop 2.x 中,HDFS 组件有三个角色:NameNode.DataNode.Secondary NameNode 1.NameNode 保存着 HDFS 的元数据信息,包括命名空间.块信息等. 维护着两种文件:fsimage.edit logs 2.DataNode 保存着 HDFS 的数据信息. 3.Secondary NameNode 负责合并 edit log

vivo 互联网大数据团队-Lv Jia Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进. 在HDFS方面,支持了Erasure Coding.More than 2 NameNodes.Router-Based Federation.Standby NameNode Read.FairCallQueue.Intra-datanode balancer 等新特性.这些新特性在稳定性.性能.成本等多个方面带来诸多收益,我们打算将HDFS集群升级到HDFS 3.x

Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,两个namenode都是standby模式 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. 一说起周五,想必大家都特别开心对吧?其实我也很开心呀-眼看还剩下一个小时就下班了.然而在这一个小时内,我都心里活动真的是跌宕起伏呀-不是因为放假,而是身为一名大数据运维技术人员需要替公司大数据生态圈中面临都各种问题. 这不,遇到了一个奇葩的问题,让我花了接近一个小时才处理完呢!深感惭愧啊,要是有小伙伴遇到跟我同样的问题,别慌

standby namenode无法启动 现象:线上使用的2.5.0-cdh5.3.2版本Hadoop,开启了了NameNode HA,HA采用QJM方式.hadoop的集群的namenode的standby节点宕掉,重启无法启动成功. 1. standby namenode出现异常时的现象 异常现象1: hadoop的集群的namenode的standby节点宕掉,重启无法启动成功.查看hadoop-hdfs-namenode-hostname.log,发现报出如下异常:" org.apach

不多说,直接上干货! 解决办法 因为,如下,我的Hadoop HA集群. 1.首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数,该参数的值默认为false: <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name> <value>true</value> </property> 2.在core-site.xml文件中添加下面的参数,该参数的值为ZooKeeper服务器的地

报如下错误 解决方法: 方法一:(结果不起作用) 通过Shell命令方式,hadoop/bin/hdfs haadmin -failover --forceactive hadoop2 hadoop1(注意,这种方式本来是在手动故障恢复中进行强制切换NameNode的做法) 返回结果,不支持,并且诚恳的提示,这种方式是在手动故障转移的情况下,该命令才会起作用 方法二:(奏效) 我使用JPS检查了一下ZooKeeper集群的状态,发现没有任何征兆的失效了两个,原来是ZK的原因,于是重新启动ZK集群

报错: 经过查看集群的jps如下: ==================== hadoop01 jps =================== FsShell ResourceManager NameNode Jps ==================== hadoop02 jps =================== NodeManager DataNode JournalNode QuorumPeerMain Jps ==================== hadoop03 jps =

可能是zkfc服务没有启动,正确的流程如下: 1.在nn001上格式化zkfc sudo -u hdfs hdfs zkfc -formatZK 2.在三个(或以上)节点上启动journalnode service hadoop-hdfs-journalnode start 3.在nn001上格式化namenode,并启动nn sudo -u hdfs hdfs namenode -format service hadoop-hdfs-namenode start 4.在nn002上格式化备用n

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

一.Hadoop HA的Web页面访问 Hadoop开启HA后,会同时存在两个Master组件提供服务,其中正在使用的组件称为Active,另一个作为备份称为Standby,例如HDFS的NameNode.YARN 的ResourceManager.HDFS的web页面只有通过Active的NameNode才能正常访问,同样地,YARN的web页面也只有通过Active的ResouceManager才能正常访问. (1) HDFS HA的Web访问 正常使用Nginx的proxy_pass代理单

一．环境说明 虚拟机:vmware 11 操作系统:Ubuntu 16.04 Hadoop版本:2.7.2 Zookeeper版本:3.4.9 二．节点部署说明 三．Hosts增加配置 sudo gedit /etc/hosts wxzz-pc.wxzz-pc0.wxzz-pc1.wxzz-pc2均配置如下: 127.0.0.1 localhost 192.168.72.132 wxzz-pc 192.168.72.138 wxzz-pc0 192.168.72.135 wxzz-pc1 192

1.概况 截至目前,Apache Hadoop版本分为两代,我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0,第二代Hadoop称为Hadoop 2.0.前者主要有如下几种实现方式:1)社区版本基于Secondary namenode机制来定时备份HDFS metadata元数据信息:2)Avatar在Secondarynamenode的基础上实现了基于NFS共享存储方式的热备方案.3)Backup Node通过提供备用节点同步Namenode中的Matadata数据实现.后者基于NFS或者Jo

安装hadoop+zookeeper ha 前期工作配置好网络和主机名和关闭防火墙 chkconfig iptables off //关闭防火墙 1.安装好java并配置好相关变量 (/etc/profile) #java export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_65 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/l

Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: (1)HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别是:HDFS Federation与HA: (2)MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another Resourc

阅读目录 序 里程碑 Hadoop1.x与Hadoop2.x 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们使用Maven构建了我的MapReduce程序,并且成功的运行了Job.那么大家可能会觉得为什么要这么做,有没有些理论依据,毕竟对hadoop的功能,特点有了了解后,做事情会心里稍微有点底.所以我们开始补些理论知识. 下面,我们就开始比较下Hadoop1.x与

一.HDFS概述         优点:高容错性.适合批处理.适合大数据处理.流式文件访问:一次写入,多次读取.         缺点:不适合低延迟数据访问.不适合小文件存取(受限于NameNode).不适合并发写入. 二.HDFS基本架构和原理         考虑一个问题:如何实现一个分布式文件系统?         业务场景:目前有几个T级别的大文件,有数个大容量存储主机.         初期思路:将每个文件创建几个副本,通过冗余机制,分别存放到不同的机器上.另外,通过一台专门的主机ma

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.

HDFS-NameNode Tuning: dfs.namenode.handler.count: NameNode可开启的thread number,thread为从NameNode到DataNode的RPC请求.Default值为30(CM,Non CM is 10).推荐设置为集群node数量*20 再取log.如果设置的太小,当DataNode试图从NameNode上获取block信息时,DataNode log会报“connect refused”.   HDFS-DataNode T

涉及到一些关于硬件的东西,我也不是很懂,记录下来有待以后学习. Hadoop集群一般都是由小到大,刚开始可能只有4到6个节点,随着存储数据的增加,计算量的增大,内存需求的增加,集群慢慢变大. 比如按照数据存储量增大集群,每个星期数据存储3TB数据,HDFS的block备份数为3,则集群就需要9TB的磁盘,一般还要再预估25%buffer.如果一台机器的存储量为16*3T,则大概每个月往集群中增加1台机器. 如何进行硬件选择?一般Hadoop节点分成管理节点(master node)和工作节点(w