1.问题的描述 由于某种原因,需要在原来已经部署了Cloudera CDH集群上重新部署,重新部署之后,启动集群,由于Cloudera Manager 会默认设置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分别是1个小时和1000000.只要达到这两个条件之一,secondarynamenode会执行checkpoint操作,此时会出现如下的问题: ERROR:The health test result for NAME

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

首先要在windows下解压一个windows版本的hadoop 然后在配置他的环境变量,同时要把hadoop的share目录下的hadoop下的相关jar包拷贝到esclipe 然后Build Path 下面上代码 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.

1.格式化 首先格式化之后只剩下一个根目录. 格式化后会出现元数据 集群启动之后,元数据放在内存中的(消耗内存中) 格式化后会产生镜像文件fsimage,元数据存储 启动的时候namenode会读取镜像文件,知道整个系统的文件 在HDFS上的用户行为操作都会记录在编辑日志文件edits中(重要) 2.启动 在启动的时候,首先读取fsimage,然后去读edits 3.secondary namenode 会读取fsimage,然后去读edits. 然后将者两个文件的信息加载到内存中 会将信息写到

一.Hadoop是什么? Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.Hadoop框架最核心的设计包含两个方面,一是分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS:二是分布式计算框架MapReduce.简单来说,HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算. Hadoop这个名字并不是一个缩写,是其创始人Doug Cutting的孩子给一头大象取的名字,这个名字本身并不具有描述性. 二.HDFS架构

它出现在Hadoop1.x版本中,又称辅助NameNode,在Hadoop2.x以后的版本中此角色消失.如果充当datanode节点的一台机器宕机或者损害,其数据不会丢失,因为备份数据还存在于其他的datanode中.但是,如果充当namenode节点的机器宕机或损害导致文件系统无法使用,那么文件系统上的所有文件将会丢失,因为我们不知道如何根据datanode的块重建文件.因此,对namenode实现容错非常重要.Hadoop提供了两种机制实现高容错性. 第一种机制是备份那些组成文件系统元数据持

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

概览 首先我们来认识一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中.通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件,为了降低文件丢失造成的错误,它会为每个小文件复制多个副本(默认为三个),以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间. HDFS特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.因为

http://tech.meituan.com/namenode-restart-optimization.html 一.背景 在Hadoop集群整个生命周期里,由于调整参数.Patch.升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启,不论采用何种架构,重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风险,所以优化NameNode重启非常关键. 本文基于Hadoop-2.x和HA with QJM社区架构和系统设计(如图1所示),通过梳理NameNode重启流程,并在此基础上,阐述对NameNode重启优化

可以一句话描述 HDFS:把客户端的大文件存放在很多节点的数据块中. HDFS设计原则: 1,文件以块(block)方式存储: 2,通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量: 3,每个区块至少分到三台DataNode上: 4,单一NameNode来协调存储元数据: 5,客户端对文件没有缓存机制(No data caching): NameNode:HDFS命名服务器 是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表.接收用户的操作请求: 文件包括

引言 NameNode: 存储元数据 管理整个HDFS集群 DataNode: 存储数据的block SecondaryNameNode: 辅助HDFS完成一些事情 NameNode和SecondaryNameNode工作流程 编辑日志文件:edits 记载客户端对HDFS的增删改查的操作日志 镜像文件:fsimage 记载元数据(HDFS上存储的文件目录)及操作日志 NameNode和SecondaryNameNode工作机制 工作流程详解 第一阶段:namenode启动 第一次启动namen

本文主要基于Hadoop1.1.2分析HDFS中的关键数据结构. 1 NameNode 首先从NameNode开始.NameNode的主要数据结构如下: NameNode管理着两张很重要的表: 1)  filename->blocksequence (namespace) 2)  block->machinelist ("inodes") 第一张表保存在磁盘上,第二张表在每次NameNode启动的时候重建.这两张表的信息分别保存在FSDirectory和BlocksMap中

扩展为HA需要注意的问题 原Namenode称为namenode1,新增的Namenode称为namenode2. 从namenode单节点扩展为HA模式官网上有详细的教程,下面是扩展过程中疏忽的地方. namenode2部署后需要复制namenode1格式化好的数据,就是namenode1部署的时候,通过hdfs namenode -format生成的数据. journalnode部署好后,也需要格式化数据.格式化方式为:journalnode启动之后,在namenode执行hdfs name

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

HDFS高可用性Hadoop HDFS 的两大问题:NameNode单点:虽然有StandbyNameNode,但是冷备方案,达不到高可用--阶段性的合并edits和fsimage,以缩短集群启动的时间--当NameNode失效的时候,Secondary NN并无法立刻提供服务,Secondary NN甚至无法保证数据完整性--如果NN数据丢失的话,在上一次合并后的文件系统的改动会丢失NameNode扩展性问题:单NameNode元数据不可扩展,是整个HDFS集群的瓶颈 Hadoop HDFS高

NameNode持久化场景引入: 问题:NameNode宕机,导致内存中的文件元数据丢失怎么办?我们知道元数据是存储来内存中的,所以一旦宕机,内存数据是会丢失的,因此为了避免数据丢失,HDFS中出现了该持久化技术. 解决:NameNode会将内存中的元数据持久化到磁盘中. 持久化两大方案:日志持久化.快照持久化 日志持久化概念:将client客户端对HDFS执行的增删改操作命令记录在日志文件中,方便以后宕机数据丢失,再次运行这些操作命令,每当有一个操作命令需要执行,首先记录在editslog 也

目录 1 - 为什么要高可用 2 - NameNode 的高可用发展史 3 - HDFS 的高可用架构 3.1 Standby 和 Active 的命名空间保持一致 3.2 同一时刻只有一个 Active NameNode 4 - HDFS 高可用的实现原理 4.1 隔离(Fencing)- 预防脑裂 4.2 Qurom Journal Manager 共享存储 5 - 其他补充 5.1 QJM 的 Fencing 方案 5.2 - HDFS 高可用组件简介 ZKFailoverControll

This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to "just work" in many enviro

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q