hadoop核心是:MapReduce和HDFS (对应着job执行(程序)和文件存储系统(数据的输入和输出)) CRC32作数据交验:在文件Block写入的时候除了写入数据还会写入交验信息,在读取的时候需要交验后再读入. 安全模式:不能写或删文件.系统启动时检查各个DataNode上数据块的有效性,同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块. Map之后还会有Shuffle(混合)的过程:对于提高Reduce的效率以及减小数据传输的压力有很大的帮助 mde调度,定期心跳监测 NameNode节

2018-01-09 09:47:38,297 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to controller/192.168.1.183:9000. Exiting. java.io.IOException: Incompatible cluster

启动hadoop 发现 50070 的 livenode 数量是 0 查看日志, hdfs.server.datanode.DataNode: Block pool ID needed, but service not yet registered with NN 删除 dfs 的 data, 因为里 current 文件datanode ID 和 nodemanager ID 不同 我的路径是/usr/hadoop/dfs 然后重新格式化 ./hadoop namenode -format 再

HDFS Append时packet的格式以及DataNode对block/checksum文件的处理 HDFS的Block一般比较大,默认64MB/128MB,客户端给DataNode发数据实际上是以Packet的形式发送的,Packet一般只有64KB左右.Packet内部由分为一个个chunk,每个chunk一般情况(后面会说非一般情况)下512Bytes,并且Packet内部对于每个chunk会带上这个chunk的checksum,对于CRC来说,checksum本身占用4Bytes.一

Hbase依赖的datanode日志中如果出现如下报错信息:DataXceiverjava.io.EOFException: INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in receiveBlock for block  解决办法:Hbase侧配置的dfs.socket.timeout值过小,与DataNode侧配置的 dfs.socket.timeout的配置不一致,将hbase和datanode的该配置调成

-- ::, INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: supergroup = supergroup -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.CallQueueManager: Using callQueue: class java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue queueCapacity: -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.

HDFS Namenode&Datanode HDFS 机制粗略示意图 客户端写入文件流程: NN && DN Namenode(NN)工作机制 NN是整个文件系统的管理节点.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(管理元数据).接收用户的操作请求. fsimage:元数据镜像文件.存储某一时段NN内存元数据信息 edits:操作日志文件 fstime:保存最近一次checkpoint的时间 (以上文件保存在linux文件系统中) 主流程 客户

DataNode工作机制 1)一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳. 2)DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集群运行中

1.DataNode工作机制 1)一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据(包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳). 2)DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集

1.DataNode工作机制 1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳. 2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集群运

用三台centos操作系统的机器搭建了一个hadoop的分布式集群.启动服务后失败,查看datanode的日志,提示错误:ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /var/lib/hadoop-0.20/cache/hdfs/dfs/data: namenode namespaceID = 240012870; datanode

在用$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh启动HDFS时发现只有NameNode和SecondaryNameNode启动,没有DataNode. 查看logs下的DataNode日志中显示如下错误: WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: IOException in offerService java.io.EOFException: End of File Exception between local

datanode的作用: (1)提供真实文件数据的存储服务. (2)文件块(block):最基本的存储单位.对于文件内容而言,一个文件的长度大小是size,那么从文件的0偏移开始,按照固定的大小,顺序对文件进行划分并编号,划分好的每一个块称一个Block.HDFS默认Block大小是128MB,以一个256MB文件,共有256/128=2个Block. 配置在hdfs-site.xml中配置: dfs.block.size (3)不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大

这篇分析一下Lease Recovery 和 Block Recovery hdfs支持hflush后,需要保证hflush的数据被读到,datanode重启不能简单的丢弃文件的最后一个block,而是需要保留下hflush的数据.同时为了支持append,需要将已经finalized的block重新打开追加数据.这就为宕机的恢复处理带来了更大的困难,支持hflush/append之前,hdfs只需要将未关闭文件的最后一个block的多个副本删除即可. 在hdfs的设计中,Lease是为了实现一

一. namenode工作机制 1. 客户端上传文件时,namenode先检查有没有同名的文件,如果有,则直接返回错误信息.如果没有,则根据要上传文件的大小以及block的大小,算出需要分成几个block,指定每个block存在哪个datanode上,之后把这些元数据写到edits log中并返回给客户端. 2. 客户端拿到元数据后,驱动会把上传的文件分block,并把各个block上传到对应的datanode上,如果上传成功的话,客户端会收到上传成功信息,全部上传成功之后,客户端会把成功信息返

DataNode心跳机制的作用讲解了DataNode的三个作用: register:当DataNode启动的时候,DataNode需要将自身的一些信息(hostname, version等)告诉NameNode,NameNode经过check后使其成为集群中的一员,然后信息维护在NetworkTopology中 block report:将block的信息汇报给NameNode,使得NameNode可以维护数据块和数据节点之间的映射关系 定期的send heartbeat 告诉NameNode我

启动HDFS 启动hdfs,进入sbin目录,也可以执行./start-all.sh - $cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin - $./start-dfs.sh 在此之前要进行NameNode的格式化 - $cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/ - $./bin/hdfs namenode -format 格式化是个巨大的坑,慎用!当我们进行多次格式化的时候,会出现datanode无法启动.原因在于多格式化之后,datanode的cluster

hadoop fs -put上传文件失败 报错信息:(test文件夹是已经成功建好的) [root@master ~]# hadoop fs -put test1.txt /test // :: WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /test/test1.txt._COPYING_ could only be rep

第一次格式化dfs后,启动并使用hadoop,之后如果再次重新执行了格式化(hdfs namenode -format) start-all.sh启动时就会遇到datanode无法启动的问题,通常情况是datanode的clusterID 和 namenode的clusterID 经过再次格式化后已经不匹配 解决方案: 修改datanode里VERSION文件的clusterID保持和namenode的VERSION中的clusterID一致即可

    1 概述 在Hadoop 2.0.0之前,一个Hadoop集群只有一个NameNode,那么NameNode就会存在单点故障的问题,幸运的是Hadoop 2.0.0之后解决了这个问题,即支持NameNode的HA高可用,NameNode的高可用是通过集群中冗余两个NameNode,并且这两个NameNode分别部署到不同的服务器中,其中一个NameNode处于Active状态,另外一个处于Standby状态,如果主NameNode出现故障,那么集群会立即切换到另外一个NameNode来保

hbase从集群中有8台regionserver服务器,已稳定运行了5个多月,8月15号,发现集群中4个datanode进程死了,经查原因是内存 outofMemory了(因为这几台机器上部署了spark,给spark开的-Xmx是32g),然后对从集群进行了恢复并进行了补数据,写负载比较 重,又运行了几天,发现从集群写不进去数据了 ①.regionserver端                         regionserver端现象一. 2014-08-21 15:03:31,011