datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信, namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长. HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒.如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为: timeout = * heartbeat.recheck.interval + * dfs.heartbeat.interval. 而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.hear

Hadoop Datanode节点无法启动(All directories in dfs.data.dir are invalid) java.io.IOException: All directories in dfs.datanode.data.dir are invalid: "/usr/local/hadoop-2.4.0/dfs/data" at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.checkStorageLocat

在把Hadoop环境搭建成功,并且也Hadoop的各个组件都正常工作.在重启过几次Hadoop后发现DataNode不能正常工作,打开Hadoop 的后台http://localhost:50030和http://localhost:50070发现Lives Nodes为0. 查看启动datanode的日志信息: org.apache.hadoop.ipc.Client: Retryingconnect to server: uec-fe/16.157.63.10:9000. Already t

本篇文章主要介绍了"hadoop datanode 和 tasktracker起不来.",主要涉及到hadoop datanode 和 tasktracker起不来.方面的内容,对于hadoop datanode 和 tasktracker起不来.感兴趣的同学可以参考一下.   用JPS检查slave1,发觉datanode和tasktracker没有起来. 先检查日志:/logs/hadoop-hadoop-datanode-slave1.hadoop.log.报错信息如下: 网上找

hadoop datanode节点超时时间设置 datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长.HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒.如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为: timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval. 而默认的heartbeat.reche

问题导读: 1.Hadoop出现问题时,该如何入手查看问题?2.datanode无法启动,我们该怎么解决?3.如何动态加入DataNode或TaskTracker? 一.问题描述当我多次格式化文件系统时,如 root@localhost:/usr/local/hadoop-# bin/hadoop namenode -format 复制代码 会出现datanode无法启动,查看日志,发现错误为: -- ::, ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanod

症状:datanode进程还在,但是在web ui接口发现该节点已经被置为dead节点.监测datanode进程日志,开始时一直狂刷很忙,后来停止刷新日志. 分析datanode进程日志,发现如下一些错误: datanode.DataNode: PacketResponder java.io.IOException: Connection reset by peer DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation java.io.IOExce

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

在启动Hadoop分布式部署的过程中,发现datanode没有正常启动,查看了一下日志发现报错: java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /opt/hadoop-2.5/dfs/data: namenode clusterID = CID-adf01a94-ae34-4313-acf9-3781a425de66; datanode clusterID = CID-e00fcbab-47c2-4e73-8a4b-c8754dc9960e 原因

FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block pool Block pool BP-336454126-127.0.0.1-1419216478581 (storage id DS-445205871-127.0.0.1-50010-1419216613930) service to /192.168.149.128:9000org.apache.hadoop.ipc.

在配置hadoop的hdfs的时候,要首先格式化,然后才能启动,但是格式化的方式有的是不对出现Initialization failed for Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) ,比如直接使用命令 hadoop namenode -format 这种方式貌似还停留在hadoop1.x 使用了hadoop2.x版本了还带有secondaryNameNode,即使你用SNN,也可以升级一下命令啊!!! 结果就是你    sta

原因是多次 hadoop namenode -format  导致 datanode 的version 里的Cluster-Id 不一致 这个Cluster-Id的位置在:  自己设置的数据临时文件/dfs/name(如果是datanode就是data)/name/current里的VERSION文件 如我的在 hdpdata//home/hadoop/hdpdata/dfs/name/current.如果不知道可以去hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 里找. #co

动态添加 DataNode 节点 hadoop环境是必须的 需要加入新的 DataNode 节点,前提是已经配置好 SSH 无密登录:直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorizedkeys和idrsa. 在新DataNode上启动hadoop hadoop-daemon.sh start datanode yarn-daemon.sh start datanode 在NameNode上刷新节点 hdfs dfsadmin -refreshNodes 数据平衡使用: start

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

1. DataNode也可以配置成多个目录,每个目录存储的数据不一样.即:数据不是副本2．具体配置如下 hdfs-site.xml <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value> </property>

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

发现: 如果到namenode,用start-all.sh启动datanode,则会删除该datanode上所有的数据 到datanode上用hadoop-daemon.sh start datanode 来启动,则删除其他节点上多余的block

新集群的 datanode 磁盘自动化处理工具开工在即.

背景: 新集群 Datanode 使用两个 SSD 做 raid 1 作为根磁盘,12 个 SAS 单独做 raid 0 作为数据盘,在机器部署完毕后,缺发现 PD slot 4 和 slot 5 丢失了 VD,然后挂载目录默认使用了VD初始化,但是挂载目录和 PD 对应不上,这样将会给后续维护集群磁盘带来不少麻烦. 处理手段: 修改 Linux lable, 使挂载目录和 PD 再对应上 具体命令(python 代码展示): """ tune2fs -L /%s /dev/

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

datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长. HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒.如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为: timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval. 而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.