一.Hadoop单点故障问题如何解决 Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成:MapReduce和HDFS,众所周知,这两个系统的设计缺陷是单点故障,即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题,该问题在很长时间内没有解决,这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算. Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS.MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase.Hive.Pig等,均是基于这三个系

.namenode 如何判断datanode节点是否宕机? 先决条件: datanode每隔一段时间像namenode汇报,汇报的信息有两点 ()自身datanode的状态信息: ()自身datanode所持有的所有的数据块的信息. 如果namenode连续十次没有收到datanode的汇报,那么namenode就会认为该datanode存在宕机的可能. datanode启动以后会专门启动一个进程负责给namenode发送心跳数据包,如果datanode没有问题,仅仅只是发送信息数据包的进程挂了

动态添加 DataNode 节点 hadoop环境是必须的 需要加入新的 DataNode 节点,前提是已经配置好 SSH 无密登录:直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorizedkeys和idrsa. 在新DataNode上启动hadoop hadoop-daemon.sh start datanode yarn-daemon.sh start datanode 在NameNode上刷新节点 hdfs dfsadmin -refreshNodes 数据平衡使用: start

假设集群操作系统均为:CentOS 6.7 x64 Hadoop版本为:2.6.3 一.动态增加DataNode 1.准备新的DataNode节点机器,配置SSH互信,可以直接复制已有DataNode中.ssh目录中的authorized_keys和id_rsa 2.复制Hadoop运行目录.hdfs目录及tmp目录至新的DataNode 3.在新DataNode上启动hadoop ..sbin/hadoop-daemon.sh start datanode ..sbin/yarn-daemon

大体,正确的做法是首选的配置文件,然后开始详细机对应的进程/停止操作. 网上一些资料说在调整配置文件的时候,优先使用主机名而不是IP进行配置. 总的来说加入/删除DataNode和TaskTracker的方法很相似,仅仅是操作的配置项和使用的命令有微小差异. 1. DataNode 1.0 配置文件 在master/namenode下改动配置文件conf/mapred-site.xml. 关键參数dfs.hosts和dfs.hosts.exclude. 注意:不同hadoop版本号的配置文件规划

问题:在配置hadoop集群时,master的50070后台中找不到slave的datanode节点怎么办? 解决: 方法一:首先确认下master和slave的hdfs-site.xml配置中的dfs.namenode.name.dir目录下的current/VERSION文件是否一致,可以直接拷贝成一样的,再重启集群 方法二:尝试关闭master和slave的防火墙 方法三:再/etc/hosts文件里面把master和slave的域名和地址映射写全,注意是ip地址,不要写127.0.0.1

出现该问题的原因:在第一次格式化dfs后,启动并使用了hadoop,后来又重新执行了格式化命令(hdfs namenode -format),这时namenode的clusterID会重新生成,而datanode的clusterID 保持不变. 1:其实网上已经有解决办法了,这里自己脑补一下,也可以让别人看到我是怎么解决的.出现这个问题主要是和配置这个文件相关:core-site.xml: <!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema(URI),HDFS的老大(NameNode)的地址

[故障背景] DataNode进程正常启动,但是网页上不显示,并且DataNode节点为空. /etc/hosts   的ip和hostname配置正常,各个机器之间能够ping通. [日志错误信息] 2018-06-11 17:29:08,165 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Block pool BP-591370997-192.168.243.12-1528711881217 (Datanode Uuid nul

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 namespaceID = 1462711424 . 问题:Namenode上namespaceID与datanode上

hadoop datanode节点超时时间设置 datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长.HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒.如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为: timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval. 而默认的heartbeat.reche

Hadoop完全分布式环境下,上传文件到hdfs上时报错: // :: WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /wc_input/file1.txt._COPYING_ could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1). There a

start-all.sh 启动 坑爹 找不出错 试了各种办法,重新formaet 查看 集群ID是否相同.都无效 日志也没看到错 按官网方法手动一步步启,问题照旧 master节点,yarn namenode 启动(打印详细日志) node节点 yarn datanode 启动 看到错了 15/07/02 03:32:51 INFO datanode.DataNode: Block pool BP-89742471-127.0.1.1-1435821846469 (Datanode Uuid n

自己搭建的集群,启动hadoop 集群是,发现slave节点的datanode没有启动,查了资料发现是因为我在启动集群前,执行了这个命令: hadoop namenode -format 这个指令会重新格式化namenode的信息,这样可能会导致master节点的VERSION信息跟datanode的信息对不上,导致指令无法同步. 查看VERION信息: master 的 namenode 信息: > cd /usr/local/src/hadoop-2.6.1/dfs/name/current

Hadoop Datanode节点无法启动(All directories in dfs.data.dir are invalid) java.io.IOException: All directories in dfs.datanode.data.dir are invalid: "/usr/local/hadoop-2.4.0/dfs/data" at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.checkStorageLocat

Hadoop集群启动之后,用JPS命令查看进程发现datanode节点上,只有TaskTracker进程.如下图所示 master的进程: 两个slave的节点进程 发现salve节点上竟然没有datanode进程. 查看了日志,发现有这样一句话:   这句话的意思是:datanode上的data目录权限是765,而期望权限是755,所以使用chmod 755 data命令,将目录权限改为755. 再次重启hadoop集群,发现datanode节点已经正常启动.

hadoop2.4生产集群已经执行一段时间了.因为大量的hadoop1.0上面的应用不断迁移过来.刚開始事hdfs这边还没有出现多少问题.随着时间的推移,近期发现个别的datanode节点上面的磁盘空间剩余严重不足.既集群数据存储严重不均衡,非常多DN节点分明还有非常多存储空间,而个别DN节点存储空间则出现严重不足的情况. 后来经过分析,发现这些空间严重不足的节点上面,都执行了distcp作业的map任务,distcp是一个纯粹拷贝数据的job.一结合hdfs数据副本分配策略一分析,最终找到了问

名字节点(NameNode )是HDFS主从结构中主节点上运行的主要进程,它指导主从结构中的从节点,数据节点(DataNode)执行底层的I/O任务. 名字节点是HDFS的书记员,维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和文件的数据块索引,即每个文件对应的数据块列表(后面的讨论中,上述关系也称名字节点第一关系).这些信息.以两种形式存储在本地文件系统中:一种是命名空间镜像(File System Image, FSImage,也称文件系统镜像),另一种是命名空间镜像的编辑日志(Edit

1.添加节点 A:新节点中添加账户,设置无密码登陆 B:Name节点中设置到新节点的无密码登陆 C:在Name节点slaves文件中添加新节点 D:在所有节点/etc/hosts文件中增加新节点(所有节点保持一致) E:在新节点中执行 ./bin/hadoop-daemon.sh start datanode ./bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker 均衡个数据节点中的数据./bin/start-balancer.sh 注意 1)如果不balance,那么

背景:(测试环境)只有两台机器一台namenode一台namenode,但集群只有一个结点感觉不出来效果,在namenode上挂一个datanode就有两个节点,弊端见最后 操作非常简单(添加独立节点参照:http://www.cnblogs.com/pu20065226/p/8493316.html) 1.修改namenode节点的slave文件,增加新节点信息 [hadoop@hadoop-master hadoop]$ pwd /usr/hadoop/hadoop-/etc/hadoop

首先我们看一下NAMENODE: 我们已经知道了NAMENODE作为DATANODE的管理者,其重要性不言而喻,那么NAMENODE是怎么管理数据的呢? 首先,我们看一下上面这张图,每次客户端读写数据都要先经过NAMENODE,其实就是先查询NAMENODE中的元数据,那么问题来了,NAMENODE中的元数据究竟是存在内存中还是存在硬盘中呢?如果存在内存中,一旦断电就意味着数据的丢失:但是存在硬盘中,读写速度必然下降.下面将对其细节进行详尽的阐述. 通过看以上这幅图,我们可以看到NAMENODE

1 HDFS体系结构简单介绍及优缺点 1.1体系结构简单介绍  HDFS是一个主/从(Mater/Slave)体系结构.从终于用户的角度来看,它就像传统的文件系统一样,能够通过文件夹路径对文件运行CRUD(Create.Read.Update和Delete)操作.但因为分布式存储的性质,HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode.NameNode管理文件系统的元数据,DataNode存储实际的数据. client通过同NameNode和DataNodes的交互訪问文件系统. cl