HDFS分布式文件系统 一、HDFS简介 HDFS是Hadoop Distribute File System，翻译成中文就是Hadoop 分布式文件系统，它是Hadoop的核心组成部分，是一个分布式存储服务。 HDFS实现了横跨多台计算机进行文件管理的功能，这就为存储和处理超大规模的数据提供所需要的扩展能力。 HDFS是
问题Bug：jps启动后datanode没打开原因：多次格式化HDFS，即hdfs namenode -format ，导致namenode和datanode集群不一致解决：将data下的clusterID改成name下的clusterID（位置root家目录）1.name节点位置和current下的version 1 [root@huli name]# pwd 2 /tmp/hadoop-hadoop/dfs/name 3 [root
开始上课 还没搞定hadoop 1、集群规划安装VMware，使用三台 Ubuntu18.04 虚拟机进行集群搭建，下面是每台虚拟机的规划： 主机名 IP 用户 HDFS YARNhadoopWyc 待定 wyc NameNode、DataNode NodeManager、ResourceManagerhadoopWyc2 待定 wyc DataNode、SecondaryNameNode NodeManagerh
目录一、概述二、Hadoop DataNode多目录磁盘配置1）配置hdfs-site.xml2）配置详解1、 dfs.datanode.data.dir2、dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy3、dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-preference-fraction4、dfs.datanode.available
hadoop 删除文件流程 当通过cli执行删除文件操作时，具体namenode与datanode工作详解如下： namenode端： 1.cli提交 删除文件 command； 2.FileSystem会调用具体delete操作； 3.delete操作会由DFSClient通过RPC将delete请求发送给NameNode； 4.nameNode接收请求后，会该操作交由namesystem(名字
1.问题梳理： CDH集群中，数据文件位置默认在 /dfs/dn 中，这个目录所属的盘符是 /，但是 ‘/’只有50G大小，还有其他各种文件的日志什么的，空间很紧张。今天启动脚本上传文件到hive，因为空间问题一直报错。查阅了资料，需要将CDH集群 HDFS数据存储 更换目录。 通过命令查看各个盘符 占用情况
HDFS HDFS概述 HDFS是Hadoop 分布式文件系统，可以运行在通用硬件上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。HDFS具有高度容错、高吞吐量、容易扩展、高可靠性等特征。 HDFS是一个主/从体系结构的分布式系统，拥有1个Namenode和多个Datanodes，用户可以通过HDFS客
克隆 克隆当前的虚拟机 修改3台虚拟机的ip地址和主机名 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 将IPADDR修改为192.168.200.225 重新启动网络服务使其生效 systemctl restart network 配置主机名的映射 vi /etc/hostname 将克隆的node1修改为new vi /etc/hosts 增
HDFS 在本地使用java API上传文件到阿里云ECS报错 org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1) 问题描述 在本地
报错1 22/05/0305:48:53 WARN DFSClient: Failed to connect to /10.0.24.10:9866 for block, add to deadNodes and continue. org.apache.hadoop.net.ConnectTimeoutException: 60000 millis timeout while waiting for channel to be ready for connect. ch : java.nio.cha
HDFS采用master/slave架构，是分布式文件存储系统，适应一次写入，多次读出的场景，但是不支持文件的修改。 一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是HDFS集群主节点，Datanode是HDFS集群从节点 HDFS中文件在物理上是分块存储的，块的大小是按照参数来规定，默认是128
当 datanode 上新写完一个块，默认会立即汇报给 namenode。在一个大规模 Hadoop 集群上，每时每刻都在写数据，datanode 上随时都会有写完数据块然后汇报给 namenode 的情况。因此 namenode 会频繁处理 datanode 这种快汇报请求，会频繁地持有锁，其实非常影响其他 rpc 的处理和响应时间。
Postgres-XC基于PgSQL的shared nothing的分布式关系型数据库集群。 Postgres-XC由三个主要的组件组成，分别为GTM(Global Transaction Manager)，Coordinator，Datanode。 GTM提供事务一致性管理，遵循数据库的ACID Coordinator是应用程序的访问入口，它的行为类似传统的PostgreSQL
Hadoop版本：2.9.2 什么是机架感知 通常大型 Hadoop 集群是以机架的形式来组织的，同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想，NameNode 设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性。 HDFS 不能够自动判断集群中各个 DataNode 的网络状况情况，Hadoop 允许集群
实验内容： 在HDFS的shell客户端和Java API客户端操作HDFS的节点，对文件进行操作 实验数据记录： 在HDFS的shell端操作： 主要使用了 hadoop fs 的一些简单指令 在HDFS的Java API端操作： 打开安装好的IDEA，新建maven项目，点击右上角setting，配置maven: 在pom.xml文件中添加如下内容： <d
各角色职责： Namenode： 1、是hadoop分布式文件系统的核心，架构中的主角色。 2、维护和管理文件系统元数据，包括名称空间目录树结构，文件和块的位置信息、访问权限等信息。 3、内部通过内存和磁盘文件两种方式管理元数据。 4、其中磁盘上的元数据文件包含Fsimage内存元数据镜像文件和
hdfs的写入流程 文件具体上传流程如下： 创建文件： HDFS client向HDFS写数据先调用DistributedFileSystem.create() RPC调用namenode的create()方法，会在HDFS目录树中指定路径，添加新文件；并将操作记录在edits.log中。namenode的create()方法执行完后，返回一个FSDataOutPutStream，他是
背景 在生产环境中，集群节点磁盘大小不同，其使用率也会不同，HDFS虽有均衡策略，但也会有数据不平衡的情况，有些节点磁盘就会被打满，然后这个节点就不健康了（Unhealthy Nodes），Yarn的磁盘阈值检查（yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks），默认是90%，超过这个值就会不健康，集群有
原因：格式化namenode，生成了一个新的ID,但是datanode保存的是旧的 方法：到logs中找到datanode log文件，查找复制这个namenode clusterID，找到data目录，/var/data/hadoop/dfs/data/current，把clusterID进行替换，保存，重新启动服务。
hadoop hadoop集群 nameNode概述 (1):nameNode是hdfs的核心. (2):nameNode也称为Master (3):nameNode存储hdfs的数据,文件系统中所有的文件目录树,并跟踪整个集群中的文件 (4):nameNode不存储实际数据或数据
踩坑：start-dfs.sh 成功启动hadoop namenode节点和secondary节点，然而datanode并没有启动 原因：之前重复执行了格式化命令hdfs namenode -format 解决：直接将dfs文件夹和nm-local-dir 删除，再执行hdfs namenode -format 。
1.NameNode(nn):存储文件的元数据，如文件名，文件目录，文件属性（生成时间，副本数，文件权限）， 文件的快列表和块所在的DataNode 2.DataNode(dn):文件的存储文件块数据，以及块数据的校验和 3.Secendary NameNode(2nn):每隔一段时间对（nn）元数据备份
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 从其定义就可以发现，它解決了两大问题：大数据存储、大数据分析。也就是 Hadoop 的两大核心：HDFS 和 MapReduce
概述 开始之前先看看其基本属性，HDFS（Hadoop Distributed File System）是GFS的开源实现。 特点如下： 能够运行在廉价机器上，硬件出错常态，需要具备高容错性 流式数据访问，而不是随机读写 面向大规模数据集，能够进行批处理、能够横向扩展 简单一致性模型，假定文件是一次写入、多次读取缺点
数据正成为世界上最有价值的资源，分布式文件存储是应对数据爆炸的最好解决方案，那就会涉及到分布式文件存储方案、选型、架构设计等。 分布式文件存储的来源 在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要
