原因: HADOOP_PID_DIR 默认为 /tmp 目录,如果长期不访问/tmp/目录下的文件,文件会被自动清理,因此 stop-dfs.sh 无法根据 pid 停止 namenode, datanode. 解决办法: 使用ps命令查找正在运行的namenodes.datanodes和secondary namenodes的pid,然后在/tmp目录创建对应的pid文件,重新执行stop-dfs.sh脚本,一切正常!或者可以直接运行kill -9命令把对应的pid进程杀掉.下次重新启动hdf

主节点间歇性报错其他没有问题 ,SNN的NN没有问题,相关的journalNode也都在,就是主节点的NN会停止. 查看hadoop主节点的NN日志. 2016-11-21 22:36:40,908 WARN org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager: Waited 19822 ms (timeout=20000 ms) for a response for sendEdits. No responses yet. 2

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的启动和停止说明   sbin/start-all.sh 启动所有的Hadoop守护进程.包括NameNode. Secondary NameNode.DataNode.ResourceManager.NodeManager sbin/stop-all.sh 停止所有的Hadoop守护进程.包括NameNode. Secondary NameNode.DataNode.ResourceManager.NodeManager sbin/start-dfs.sh 启动Hadoop HDF

standby namenode无法启动 现象:线上使用的2.5.0-cdh5.3.2版本Hadoop,开启了了NameNode HA,HA采用QJM方式.hadoop的集群的namenode的standby节点宕掉,重启无法启动成功. 1. standby namenode出现异常时的现象 异常现象1: hadoop的集群的namenode的standby节点宕掉,重启无法启动成功.查看hadoop-hdfs-namenode-hostname.log,发现报出如下异常:" org.apach

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

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.单个节点操作 启动|停止单个节点 hdfs --daemon start|stop datanode hdfs --daemon start|stop namenode 启动|停止单个节点的NodeManageer yarn --daemon stop|start nodemanager 启动|停止ResourceManager yarn --daemon start|stop resourcemanager 2.集群操作 start|stop-dfs.sh 在master上使用,否则只会停

  Hadoop-1.2.1到Hadoop-2.6.0升级指南   作者 陈雪冰 修改日期 2015-04-24 版本 1.0     本文以hadoop-1.2.1升级到hadoop-2.6.0 ZKFC 模式,Centos 6.4, jdk 1.7.0_60环境为例. 服务器:test23,test24,test25, 原Hadoop-1.2.1的机器分布情况: Test23: NameNode.JobTracker.SecondaryNode Test24:Datanode,TaskTra

16-11-14 21:23:41,540 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Error: starting log segment 4234 failed for required journal (JournalAndStream(mgr=QJM to [192.168.58.183:8485, 192.168.58.181:8485, 192.168.58.182:8485], stream=null))java

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

VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群 下一篇:VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群-整合Zookeeper和Hbase 近期在学习Hadoop,把hadoop集群环境搭建的过程记录一下,方便查询,方案中有好多细节的东西,可能会比較啰嗦,对于新手来说也许更有帮助,闲话不多说,进入正题. 搭建5个节点的Hadoop集群环境 1.        环境说明 使用VMWare创建5台Ubuntu虚拟机,环境具体信息例如以下: 虚拟

 转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/6384393.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 二:准备工作 2.1:准备 安装虚拟机 在虚拟机中安装centos操作系统,我安装了四个,主机名分别为server1到server4,具体可以随意安装,不限制数量,当然,如果是集群那就要两台以上

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

start-all.sh 启动所有的Hadoop守护进程.包括NameNode. Secondary NameNode.DataNode.JobTracker. TaskTrack  stop-all.sh 停止所有的Hadoop守护进程.包括NameNode. Secondary NameNode.DataNode.JobTracker. TaskTrack  start-dfs.sh 启动Hadoop HDFS守护进程NameNode.SecondaryNameNode和DataNode 

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

一.HDFS初识 hdfs的概念: HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树定位文件,其次,他是分布式的,由很多服务器联合起来 实现功能,集群中的服务器各有各自的角色 HDFS设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析,并不适合做网盘等应用 HDFS的组成: HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary NameNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件) 所对应的数据块信息 DataNod

一 HDFS HA架构图 二 HDFS HA组件 Active NameNode和Standby NameNode 在NameNode的HA方案中有两个不同状态的NameNode,分别为活跃态(Active)和备用状态(Standby),其中只有Active NameNode能对外提供服务,Standby NameNode会根据Active NameNode的状态变化,在必要时可切换成Active. ZKFC ZKFC即ZKFailoverController,是基于Zookeeper的故障转移

: //:什么是hadoop? hadoop是解决大数据问题的一整套技术方案 :hadoop的组成? 核心框架 分布式文件系统 分布式计算框架 分布式资源分配框架 hadoop对象存储 机器计算 :hadoop 云计算 大数据 微服务 人工智能关系 参见word学习文档 . 现阶段,云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术” . 而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一,并不等同于PaaS,更不等同于云计算本身. :大数据项目的通常结构 采集数据 数据分析统计 数据展示 :大

近些年,由于智能手机的迅速普及推动移动互联网技术的蓬勃发展,全球数据呈现爆发式的增长.2018年5月企鹅号的统计结果:互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节,而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的.随着5G技术的商用,未来连接万物的物联网设备必将带来更大量级的数据.大胆预期,我们即将走进数据大爆炸的时代.诚如吴军博士所说:谁懂得数据的重要性,谁会在工作中善用数据,就更有可能获得成功. 从人类活动开始,数据一直不断在产生,区别仅在于数据的存储方式是否取得了进步.从古老的壁画.纸张到