hdfs namenode -format 对于一个新鲜的集群，使用hdfs namenode -format是必须要做的事情，这一步叫格式化namenode，format英文本身的意思就是格式化 格式化namenode的目的：HDFS需要格式化的过程来创建存放元数据（image，editlog）的目录 我在安装hadoop集群的时候，经常会遇到虚拟机cento
1、功能 文件系统 ：分布式结构来存储数据，提供分布式读写实现大数据存储本质：分布式分而治之的思想 写：将大的文件通过HDFS进行拆分，拆分成若干个小的块，将每个小块存储在多台机器上读：通过查询元数据，得到这个文件所有块的位置，将这个文件所有的块进行合并，返回给用户 2、应用场景
Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）PO
HDFS 架构概述 HDFS（Haadoop Distributed File System）易于扩展的分布式文件系统，运行在大量普通廉价机器上，提供容错机制，为大量用户提供性能不错的文件存取服务。 HDFS的架构图之基础架构 NameNode是一个中心服务器，单一结点（简化系统的设计和实现），负责
问题 在本地写了一个Java程序，操作云端的HDFS文件系统，执行ls没有问题。 在本地写了另外一个Java程序，连接云端的HDFS做MapReduce操作，报错如下。 片段1：在开始做map 0% reduce 0%操作时，报了一个Connection refused。 2020-10-31 09:32:09,858 INFO [org.apache.hadoop.mapreduce.Job]
1. Namenode的安全模式 ？ 安全模式是Namenode的一种状态（Namenode主要有active/standby/safemode三种模式）。 2. 哪些情况下，Namenode会进入安全模式 ？ a. Namenode发现集群中的block丢失率达到一定比例时（默认0.01%），Namenode就会进入安全模式，在安全模式下，客户端不能对任何数据进行操
本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、工作机制 1、基础描述 DataNode上数据块以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是数据块元数据包括长度、校验、时间戳； DataNode启动后向NameNode服务注册，并周期性的向NameNode上报所有的数据块元数据信息； DataNode
一、Namenode1.作用 ①负责元数据的存储 ②负责接受和处理客户端的请求 ③负责接受DN上报的信息 ④和DN保持心跳，向DN下达命令 2.元数据包含两部分 ①文件的属性(保存在edits+fsimage) ②块的位置信息(由DN启动后自动上报，动态生成) 3.存储元数据的文件①edits文件： NN启动后，客
hadoop相关试题MapTask并行机度是由什么决定的？ 由切片数量决定的。MR是干什么的？ MR将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件结合起来组成一个完整的分布式应用程序放到hadoop集群上运行。MR的实例进程： driver(mr的job提交客户端) MRAppMaster MapTask ReduceTaskcombiner
搭建完全分布式时，先搭建好伪分布式，在其基础上做修改 参考： url: https://www.cnblogs.com/gzgBlog/p/13703051.html 完全分布式安装 伪分布式是基于单个节点，而完全分布式是基于两个或两个以上节点完成Hadoop集群搭建。 下面基于两个节点完成，一个节点的名字是master，另一个节点的名
Hadoop 核心-HDFS 一、HDFS概述 在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在 集群上的文件系统称为分布式文件系统 。HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常 适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)
1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。 2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。 3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataN
HDFS写数据流程 1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。2）NameNode返回是否可以上传。3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。5）客户端通
@[TOC] HDFS架构： NameNode（NN）： 管理文件系统的namespace/元数据 一个HDFS集群只有一个Active的NN 说白了就是管理文件的目录 它保存了两个核心的数据结构: Fslmage和EditLog FsImage负责维护文件系统树和树中所有文件和文件夹的元数据。 ———维护文件结构和文件元信息的镜像
概览 首先我们来认识一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来
java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /opt/modules/hadoop-2.6.0/data/tmp/dfs/data: namenode clusterID = CID-10c4a581-792e-48a2-932b-c279a448df47; datanode clusterID = CID-ea44321a-a510-430f-93b7-4334c3c800b7 解决办法： 改为最新的
Datanode节点会配置多块数据盘，当我们往 HDFS 上写入新的数据块，DataNode 将会使用 volume 选择策略来为数据块选择存储的磁盘目录。选择正确的策略可以避免单块磁盘数据过多.HDFS在写入时有两种策略:基于轮询策略(默认), 不考虑文件大小基于可用空间的策略HDFS-Datanode磁盘选择
HDFS 深入 理解 一. namenode和datanode的功能 namenode: 管理文件的元数据 处理来自客户端的请求 datanode: 保存数据本身 少量的元数据: 块的长度, 校验和, 时间戳 二. namenode从集群中的每个datanode周期性的接受心跳信息和块报告 心跳信息 心跳是每3秒一次 心跳返回结
HDFS数据写入流程详解 HDFS数据写入流程是hdfs理论框架的基础，完全理解HDFS的数据写入流程是每一个大数据从业人员的必备技能。 下面以300m文件写入hadoop2.x为例，详细讲解HDFS数据写入的详细过程。 主要包括： 1.数据写入流程图 2.数据写入相关组件 3.数据写入组件通信协议 4.h
HDFS实践文章背景NameNode负载和扩展性问题拆RPC端口以及拆NameSpace组成FederationBalancer负载转移和搬迁优化拆分日志相关的NameSpace降低负载NameNode用户的拥塞控制异步化各种操作提高NameNode的吞吐量块汇报的优化NameNode锁时间追踪Decommission的改进Qos保障，业务控
工作中不免会有碰到服务器磁盘空间不足，需要另外挂载磁盘上去的时候，这时候问题就来了，怎么能让datanode将数据写入新挂载的磁盘呢？ 1、配置hdfs-site.xml <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///sdb1/dfs/data2</v
简介: 随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。 学术一点的定义就是：分布式文件系统是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件
大数据基础 定义 大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。 大数据的意义不在于数量，在于挖掘数据的价值，
前言 大家在初步搭建Hadoop框架时，可能会遇到DataNode启动失败的场景，这篇文章帮助大家解决这个问题 正文 错误输出 2020-02-27 10:19:56,586 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Lock on /tmp/hadoop-Silence/dfs/data/in_use.lock acquired by nodename 52
前提 开启四个集群 hadoop102、hadoop103、hadoop104、hadoop105 在102开启nn 104开启2nn 此时102~104均已开启dn 此时关闭105的dd 那么105此时的状态有两个阶段，此时在105上可以进行的操作： 一、没有心跳并没有dead（默认挂掉的时间为10m30s） 1、可以操作集群上的数据的：
