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

问题发现: 经巡检,服务器中一台节点的hadoop磁盘占用过多,是其它节点的三倍,导致数据严重不均衡. 解决过程: 两种命令: hadoop的bin目录下,运行命令start-balancer.sh -threshold 5 hdfs balancer -threshold 5 两者的执行效果是一样的 参数详解: -threshold  10                       集群平衡的条件,datanode间磁盘使用率相差阈值,区间选择:0~100, Threshold参数为集群是否

dfs.namenode.checkpoint.period --两次检查点创建之间的固定时间间隔,默认3600,即1小时.所以去ann snn 看到的fsimage 相隔1个小时. dfs.namenode.checkpoint.txns --standby namenode 检查的事务数量.若检查事务数达到这个值,也触发一次checkpoint,1,000,000. 以上两个参数都是触发snn checkpoint 的条件 dfs.namenode.checkpoint.check.peri

HDFS 架构简述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 内容说明: 1.HDFS 基本概念 1.1 Block 1.2 NameNode.DataNode 1.3 Second

HDFS Commands Guide HDFS Commands Guide 3.1概述 3.2 用户命令 3.2.1 classpath 3.2.2 dfs 3.2.3 envvars 3.2.4 fetchdt 3.2.5 fsck 3.2.6 getconf 3.2.7 groups 3.2.8 httpfs 3.2.9 lsSnapshottableDir 3.2.10 jmxget 3.2.11 oev 3.2.12 oiv 3.2.13 oiv_legacy 3.2.14 snap

2 HDFS Users Guide 2 HDFS Users Guide 2.1目的 2.2.概述 2.3.先决条件 2.4. Web Interface 2.5. Shell Command 2.5.1 DFSAdmin 命令 2.6 Secondary Namenode 2.7 Checkpoint Node 2.8 Backup node 2.9 Import Checkpoint 2.10 均衡器 2.11 Rack Awareness 2.12 Safemode 2.13 fsck

1. hdfs基本工作流程 1. hdfs初始化目录结构 hdfs namenode -format 只是初始化了namenode的工作目录 而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的 namenode在format初始化的时候会形成两个标识: blockPoolId: clusterId: 新的datanode加入时,会获取这两个标识作为自己工作目录中的标识 一旦namenode重新format后,namenode的身份标识已变,而datanode如果依然 持有原来的i

Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性.Flink的checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(检查点协调器),Check

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

    有关CheckPoint的概念对大多数SQL Server开发或DBA人员都不陌生.但是包括我自己在内,大家对于CheckPoint都或多或少存在某些误区,最近和高文佳同学(感谢高同学的探讨)关于该处进行过一些探讨,整理出来几个误区.   1.CheckPoint实例级别,而不是数据库级别     CheckPoint的时间虽然可以在实例级别进行设置,但CheckPoint的过程是以数据库为粒度.从CheckPoint在Redo和Undo的作用来看,CheckPoint是为了优化IO和减

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 Users Guide Purpose Overview Prerequisites Web Interface Shell Commands DFSAdmin Command Secondary NameNode Checkpoint Node Backup Node Import Checkpoint Rebalancer Rack Awareness Safemode fsck fetchdt Recovery Mode Upgrade and Rollback File Per

目的 本文档是使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为Hadoop集群或独立通用分布式文件系统的一部分的用户的起点.虽然HDFS旨在在许多环境中"正常工作",但HDFS的工作知识有助于在特定集群上进行配置改进和诊断. 概述 HDFS是Hadoop应用程序使用的主要分布式存储.HDFS集群主要由一个NameNode来管理文件系统元数据和存储实际数据的DataNodes.HDFS架构指南详细介绍了HDFS.本用户指南主要处理用户和管理员与HDFS集群的交互.HDFS架构图描述了Nam

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: 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.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

checkpoint在spark中主要有两块应用:一块是在spark core中对RDD做checkpoint,可以切断做checkpoint RDD的依赖关系,将RDD数据保存到可靠存储(如HDFS)以便数据恢复:另外一块是应用在spark streaming中,使用checkpoint用来保存DStreamGraph以及相关配置信息,以便在Driver崩溃重启的时候能够接着之前进度继续进行处理(如之前waiting batch的job会在重启后继续处理). 本文主要将详细分析checkpoi

Purpose 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 env

命令具体选项请参考: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSCommands.html   1.HDFS命令通过bin/hdfs执行,语法如下:  hdfs [--config confdir] [COMMAND] [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS]         配置文件          用户命令   基本选项           命令选项 COM

有些hive安装文档提到了hdfs dfs -mkdir ,也就是说hdfs也是可以用的,但在2.8.0中已经不那么处理了,之所以还可以使用,是为了向下兼容. 本文简要介绍一下有关的命令,以便对hadoop的命令有一个大概的影响,并在想使用的时候能够知道从哪里可以获得帮助. 概述 在$HADOOP_HOME/bin下可以看到hadoop和hdfs的脚本. hdfs的相当一部分的功能可以使用hdoop来替代(目前),但hdfs有自己的一些独有的功能.hadoop主要面向更广泛复杂的功能. 本文介绍

本篇主要对hadoop命令和hdfs命令进行阐述,yarn命令会在之后的文章中体现 hadoop fs命令可以用于其他文件系统,不止是hdfs文件系统内,也就是说该命令的使用范围更广可以用于HDFS.Local FS等不同的文件系统.而hdfs dfs命令只用于HDFS文件系统: 一.hadoop命令 使用语法:hadoop [--config confdir] COMMAND #其中config用来覆盖默认的配置 ##command #子命令 fs run a generic filesyst

Checkpoint Node(检查点节点) NameNode persists its namespace using two files: fsimage, which is the latest checkpoint of the namespace and edits, a journal (log) of changes to the namespace since the checkpoint. When a NameNode starts up, it merges the fsi

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是