查看日志错误信息关键语句: There appears to be a gap in the edit log.  We expected txid 44353, but got txid 原因: namenode源数据破坏 解决方法: hadoop namenode -recover 然后再启动成功

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

namenode是Hadoop集群HDFS的管理节点,管理着整个分布式文件系统的命名空间,以及文件与块的映射关系等,在Hadoop集群中扮演着至关重要的作用. 我之前安装的Hadoop集群中namenode和secondary namenode是在一个节点上安装的,安装的节点是在masters文件中配置的IP地址,然后在网上看了一些资料,希望将secondary namenode 分配到其他的集群节点上,做到更好的可维护性,也能够减小对namenode的压力. 网上的资料是说${HADOOP_H

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 实现解析   NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 M

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

不多说,直接上干货! 解决办法 因为,如下,我的Hadoop HA集群. 1.首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数,该参数的值默认为false: <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name> <value>true</value> </property> 2.在core-site.xml文件中添加下面的参数,该参数的值为ZooKeeper服务器的地

转载自:http://reb12345reb.iteye.com/blog/2306818 在 Hadoop 的整个生态系统中,HDFS NameNode 处于核心地位,NameNode 的可用性直接决定了 Hadoop 整个软件体系的可用性.本文尝试从内部实现的角度对 NameNode 的高可用机制进行详细的分析,主要包括 NameNode 的主备切换实现分析和 NameNode 的共享存储实现分析.文章的最后在结合作者自身实践的基础上,列举了一些在高可用运维过程中需要注意的事项. NameN

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

昨天和舍友聊天时无意中提起Secondary NameNode,他说这是备用NameNode.我当时就有点疑惑..之后查阅了相关资料和博客,算是基本理解了什么是Secondary NameNode. 1. HDFS为什么要加入Secondary NameNode? 翻看<Hadoop权威指南>,书上明确写道NameNode存在单点损坏问题,Hadoop为了提高NameNode的容错,提供了以下两种机制: 备份组成文件系统元数据的文件 运行一个辅助NameNode 这里提到的辅助NameNode

转载:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-name-node/ NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Ha

1.修改 conf/core-site.xml,增加 Xml代码 <property> <name>fs.checkpoint.period</name> <value>3600</value> <description>The number of seconds between two periodic checkpoints. </description> </property> <property&

NN与2NN工作机制 思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的? 假设存储在NameNode节点的硬盘中,因为经常需要随机访问和响应客户请求,必然效率太低,所以是存储在内存中的 但是,如果存储在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群便无法工作,因此会在硬盘中产生备份元数据的Fsimage 但是这样又会有新的问题出现,当内存中的元数据更新时,需要同时更新Fsimage,否则会发生一致性的问题: 但要更新的话,又会导致效率过低 因此,又引入了Edits文件,用来记录客户端更新元数据的每一步操作

本编随笔是小编个人参照个人的笔记.官方文档以及网上的资料等后对HDFS的概念以及运行原理进行系统性地归纳,说起来真的惭愧呀,自学了很长一段时间也没有对Hadoop知识点进行归纳,有时候在实战中或者与别人交流Hadoop相关技术时,很多概念也只是模模糊糊记得,并非很熟练.哈哈哈,趁着最后一个暑假,把自己这两年自学的大数据开发技术都系统性归纳,免得以后自己忘记了,顺便分享到自己的博客上,也给初学者等有需要的人参考. 写博客不易,如果文章有错误,请指出,觉得不错的话,请给个赞哈,谢谢~ 1.HDFS的

1. NN 和 2NN 工作机制 NameNode 会产生在磁盘中备份元数据的FsImage; 每当元数据有更新或者添加数据时,修改内存中的元数据并追加到Edits中; SecondaryNameNode 专门用于合并 FsImage 和 Edits; 2. Fsimage 和 Edits 解析 查看Fsimage: hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000105 -o fsimage.xml hdfs oiv -p 需要转换生成的文件类型 -i 镜

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

编写可扩展.分布式的数据密集型程序和基础知识 理解Hadoop和MapReduce 编写和运行一个基本的MapReduce程序   1.什么是Hadoop   Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据.   Hadoop与众不同之处在于以下几点: 方便——Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上,或者云计算服务之上: 健壮——Hadoop致力于在一般商用硬件上运行,其架构假设硬件会频繁地出现失效: 可扩展——Hadoop通过增加集群节点,可以线性地扩展以处理更大

安装hadoop+zookeeper ha 前期工作配置好网络和主机名和关闭防火墙 chkconfig iptables off //关闭防火墙 1.安装好java并配置好相关变量 (/etc/profile) #java export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_65 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/l

前言 前阵子,公司的hadoop从hadoop1.02升级到hadoop2.4.1,记录下升级的步骤和遇到的问题,和大家分享,希望别人可以少走一些弯路 技术选型 当前使用版本:     apache hadoop 1.0.2      hive 0.10  升级目标版本     Apache hadoop 2.4.1     Hive 0.13 升级风险点 Hdfs的升级Hadoop升级最主要是hdfs的升级,hdfs的升级是否成功,才是升级的关键,如果升级出现数据丢失,则其他升级就变的毫无意义

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重. 因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件, 包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 N

Hadoop科普文——常见的45个问题解答 1.Hadoop集群可以运行的3个模式? 单机(本地)模式 伪分布式模式 全分布式模式 2.  单机(本地)模式中的注意点? 在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个JVM上.这里同样没有DFS,使用的是本地文件系统.单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序,这也是最少使用的一个模式. 3.  伪分布模式中的注意点? 伪分布式(Pseudo)适用于开发和测试环境,在这个模式中,所有守护进程都在同一台机器上运行

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri