目前来看,导致hdfs一直处于safemode模式最直接的原因是已成功复制的块的比例没有达到默认值,块的损坏也会造成一直处于安全模式. 1)文件系统中有损坏的文件,使用fsck命令来查看 hadoop fsck / 以上是查看hdfs的根目录下的所有文件健康状况,如果有损坏的文件,就会提示: The filesystem under path '/' is CORRUPT(损坏) 接下来就是排错,查看究竟是哪个目录下有损坏文件,使用fsck遍历检查根目录下的每个子目录,查看时候有损坏文件,例如查

运行Hadoop程序时,有时候会报以下错误: org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot delete /user/hadoop/input. Name node is in safe mode 这个错误应该还满常见的吧(至少我运行的时候是这样的) 那我们来分析下这个错误,从字面上来理解: Name node is in safe mode 说明Hadoop的NameNode处在安全模式下. 那什么是Hadoop的安全模式呢? 在 分布式文件系

当我们在hdfs上操作文件的时候,有时候会报错 ,出现namenode   in   safemode namenode处于安全模式的原因: 1.NameNode发现集群中DataNode丢失达到一定比例(0.01%)时会进入安全模式,此时只允许查看数据不允许对数据进行任何操作. 2.HDFS集群即使启动正常,启动只会依旧会进入安全模式一段时间,这时你不需要理会他,稍等片刻即可. 3.集群升级维护时手动进入安全模式吗,命令如下 hadoop dfsadmin -safemode enter 退出

Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程剖析 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. 本篇博客会简要介绍hadoop的写入过程,并不会设计到源码,我会用图和文字来描述hdfs的写入过程. 一.hdfs写数据流程 如上图所示,想要把一个4.2G的文件写入到hdfs集群中,它是怎么实现的呢?其步骤简要如下: 1>.客户端向NameNode请求在"/user/yinzhengjie/movies/"目录下上传一个名称叫“苍老师.rmvb”的视频: 2>

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程 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. 为了了解客户端及与之交互的HDFS,NameNode和DataNode之间的数据流是什么样的,我们需要详细介绍一下HDFS的读取以及写入过程,本篇博客的观点是在我读<Hadoop权威指南,大数据的存储与分析>整理的笔记. 一.剖析HDFS文件读取 上图显示了HDFS在读取文件时事件的发生顺序.大致总结为以下几个步骤: 1>.客户端通过调用FileSystem对象的open()放啊

1.namenode启动的时候,首先将映像文件[fsimage]载入内存,并执行编辑日志[edits]中的各项操作. 2.一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射,则创建一个新的fsimage文件[这个操作不需要SecondaryNameNode]和一个空的编辑日志. 3.此刻namenode运行在安全模式.即namenode的文件系统对于客户端来说是只读的.[显示目录,显示文件内容等.写.删除.重命名都会失败]. 4.在此阶段Namenode收集各个datanode的报告,当数据块达到最小副本

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

https://blog.csdn.net/HeatDeath/article/details/79012258 http://wenda.chinahadoop.cn/question/3323 https://www.cnblogs.com/fssqblogsit/p/6938999.html https://blog.csdn.net/github_36444580/article/details/77840481

一.什么是安全模式 安全模式时HDFS所处的一种特殊状态,在这种状态下,文件系统只接受读数据请求,而不接受删除.修改等变更请求.在NameNode主节点启动时,HDFS首先进入安全模式,DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态,当整个系统达到安全标准时,HDFS自动离开安全模式.如果HDFS处于安全模式下,则文件block不能进行任何的副本复制操作,因此达到最小的副本数量要求是基于datanode启动时的状态来判定的,启动时不会再做任何复制. 二.安全模式的相关

该随笔记录HDFS学习过程中遇到的比较重要的几个过程,包括:HDFS启动流程.DataNode备份流程.流程.写流程.删除流程.HDFS合并流程.这里都是从我的学习笔记中摘取出来的,如果哪里有误,还望不吝赐教. 1. 读流程 1)客户端发起RPC请求(RPC-Client)访问NameNode: 2)NameNode会查询元数据,找到这个文件存储位置对应的数据块的信息: 3)NameNode将文件对应的数据块的节点地址的全部或者部分放入一个队列中然后返回: 4)Client收到这个数据块对应的节

海量数据处理 分而治之 核心思想: 把数据分发到多个节点 移动计算到数据附近 计算节点进行本地数据处理 优选顺序,次之随机读 一.HDFS概述 修改,先删除,再重新生成 1.架构 namenode维护着HDFS中存储的文件的元数据,以及每个文件块的列表,以及块所在datanode的信息.namenode会把元数据信息加载到内存中,管理副本数,默认副本是三个副本,每个block复制到多个datanode上存储. 通常启动两个namenode,active和standby. Datanode真正数据

Hadoop 2.X 管理与开发 一.Hadoop的起源与背景知识 (一)什么是大数据 大数据(Big Data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的5个特征(IBM提出): l  Volume  (大量) l  Velocity(高速) l  Variety (多样) l  Value   (价值) l  Veracity(真实性) 大数据的典型案例:

figure:first-child { margin-top: -20px; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font-style: inherit; font-variant: inherit; font-weight: inherit

一.            Zookeeper( 分布式协调服务框架 ) 1.    Zookeeper概述和集群搭建: (1)       Zookeeper概述: Zookeeper 是一个分布式协调服务的开源框架.主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题,例如怎样避免同时操作同一数据造成脏读的问题.ZooKeeper 本质上是一个分布式的小文件存储系统.提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储,并且可以对树中的节点进行有效管理. (2)       Zookeeper特性: 全局数

Hadoop是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理.   特性:扩容能力,成本低,高效 ,可靠性   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   常用端口号 namenode 50070 datenode 50075 secondarynamenode 50090 yarn.resou

提交spark应用到yarn集群上的时候在跑一段时间就会出现这个报错: 根据上面的报错原因分析是因为集群资源不够,集群的自我保护机制使hdfs处于安全模式,然后我用"hdfs dfsadmin -safemode leave"命令让集群恢复到可用模式但是在提交到集群时还是会报错同样的错误 然后就查找资料说的是节点空间不足,然后就用 df -hl命令查看集群空间的使用情况 看到上面的使用情况资源已经使用100%了 然后在使用du -sh /* 看看是拿些大文件占用了空间 然后把这些占用空

配置好hadoop的环境,具体根据http://blog.csdn.net/u010638969/article/details/51283216博客所写的进行配置. 运行start-dfs.sh启动hdfs集群,成功后运行jps应该有NameNode,DataNode,SecondaryNameNode等应用.通过master:8088可以查看集群情况. 最好通过hadoop/logs里面的日志看一下有没有报错,确认集群启动成功. 运行start-yarn.sh启动yarn集群,通过查看log

Spark 版本配套表 名称 版本 说明 Spark spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 Spark mongo-java-driver-3.5.0.jar 3.5 Mongo驱动 mongo-spark-connector_2.11-2.3.1.jar 2.3 Mongo connect驱动 Spark 与mongoDb版本不匹配,导致报错 需要spark使用mongoDB驱动版本mongo-spark-connector到spark与mongoDB配套的版本 Spark di

问题描述: 以单机伪分布式方式安装了hadoop2.7.1,并在该机器上安装了hive1.2.1.首先执行 sbin/start-dfs.sh 启动hdfs服务,然后执行hive,这时hive脚本启动报错,提示hdfs进入了安全模式,hive无法创建临时目录,出错信息如下:   原因分析: 在hdfs的配置文件hdfs-default.xml中定义了这样两个属性: <property> <name>dfs.namenode.safemode.threshold-pct</na