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。
一、MapReduce 主要由Google Reduce而来，它简化了大型数据的处理，是一个并行的，分布式处理的编程模型。hadoop2.0它是基于YARN框架构建的。YARN的全称是Yet-Another-Resource-Negotiator。Yarn可以运用在S3|Spark等上。 二、HDFS 它是由Google File System而来，全称
列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目。除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop还包括ZooKeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Flume、Sqoop、Ambari等
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
前言： 因为平时工作和日常接触到的大都是的中型项目，所以少有个性化推荐等涉及大数据的功能。但是后期应该也会在自己项目中添加信息推荐模块，所以就开始关注spark，hadoop，Thrift等工具，以下就以hadoop先开始，包括环境搭建和配置过程中踩坑过程。 关于hadoop的环
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
（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）客户端通过FSDataOut
NameNode的主要职责是记录用户存储数据的数据元信息 元数据:文件块,文件存储位置,块大小,副本的个数,文件的权限...... 记录元数据的形式由两种 元数据存储在内存上:内存对象 元数据存储在磁盘上:内存对象的序列化文件 当客户端对HDFS上的数据进行操作以后,数据的元数据
1.HDFS的数据流 HDFS写数据流程 剖析文件写入 （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
HDFS相关 HDFS写数据的流程 首先由客户端向NameNode服务发起写数据请求 NameNode收到请求后会进行基本验证 验证类容包括对请求上传的路径进行合法验证 对请求的用户进行权限验证 验证没有问题后，NameNode会响应客户端允许上传 接下来客户端会对文件按照blocksize大小进行切块，
问题描述： 通过50070发现无法访问hdfs，因为服务器被重启过， hdfs没有启动。 启动hdfs，但是jps发现没有namenode，查看hadoop/logs/xxxx.log发现： Storage directory /tmp/hadoop-abc/dfs/name does not exist 原因是重启后服务器删掉了/tmp下的数据。 解决方法： hdfs namenode -form
什么是hadoop？ Hadoop是一个开源框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集的框架。它旨在从单个服务器扩展到数千个机器，每个都提供本地计算和存储。 Hadoop提供的功能？ 1.可靠的共享存储（分布式存储）； 2.抽象的分析接口（分布式分析）。 Hadoop特性： 可运行
启动ddfs后查看不到数据节点： 启动ddfs后查看不到数据节点的原因是：数据节点和名称节点的版本不一致。 出现版本不一致的原因是： 在启动Hadoop之前和启动之后，曾经多次使用如下命令，针对NameNode进行格式化： hadoop namenode -format 在tmp目录下： NameNode VERSION文件信
HDFS是Hadoop为了储存海量数据而使用的一种分布式文件系统。这种文件系统是运作于多个机器之上的。 HDFS为了保证数据储存的可靠和读取性能，会把保存的数据进行切块后进行复制并且储存在集群的多个节点中。 HDFS存在名字节点NameNode和数据节点DataNode： NameNode：储存元数据信息，也
namenode datanode yarn spark flink
然后我们看看yarn的全部作业流程,可以看到右边是一个Hadoop的集群,首先 有个namenode,这个我们说他记录着每个文件都在什么位置,这些元数据信息,然后secondarynamenode,这个 也是记录了元数据信息每个文件都存在什么位置了,这个可以说是namenode的一个备份辅助,然后 DataNode
文章目录 Hadoop架构Hadoop如何工作HDFS体系结构HDFS 写文件过程HDFS 读文件过程HDFS 可靠性 HDFS高可用方案在 Hadoop 1.0 时代Hadoop2.0 方法一：HDFS联盟1.1 问题缘由1.2 解决方法 方法二：HDFS HAHDFS 常用操作命令新建目录列出内容上传文件下载文件复制文件查看文件内容
在使用spark on yarn启动spark-shell时，发现报错： 是说找不到主机名为namenode的主机，那么应该是配置文件出错了。 经过检查，发现是spark-defaults.conf文件配置错误，配置的时候直接将上面复制了下来，导致忘了修改为node1，所以配置时一定要细心 更改后完美解决 最近老是犯低
基础知识 HDFS 被设计成用来使用低廉的服务器来进行海量数据的存储，那是怎么做到的呢？ 大文件被切割成小文件，使用分而治之的思想让很多服务器对同一个文件进行联合管理 每个小文件做冗余备份，并且分散存到不同的服务器，做到高可靠不丢失 类似于之前博客中写到的磁盘阵列 适合场
Hadoop默认端口表及用途 端口用途9000fs.defaultFS，如：hdfs://172.25.40.171:90009001dfs.namenode.rpc-address，DataNode会连接这个端口50070dfs.namenode.http-address50470dfs.namenode.https-address50100dfs.namenode.backup.address50105dfs.namenode.backup.http-address
一.情况描述 启动hadoop后发现无法打开hdfs web界面，50070打不开，于是jps发现少了一个namenode： 查看日志信息，发现如下报错： 2022-01-03 23:54:10,993 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage: Planning to load image: FSImageFile(file=/export/servers/hadoop-3.
1. HDFS是什么 HDFS是Hadoop里的分布式文件系统，为HBase、Hive提供底层存储。 2. HDFS架构 2.1架构图 2.2解释 NameNode功能 负责客户端（用户Client）的请求响应。负责元数据（文件名称、副本系数、block存放的位置（DataNode））的管理。 DataNode功能 存储用户文件相应的数据块。定时
hadoop 大型框架 定义: 开源的分布式系统基础架构 分布式: 多台服务器共同完成某一项任务 用途: 海量数据的存储，分析计算 特性: 高效性(可并行工作)， 高扩展性(可动态增加/删除节点) 高可靠性(底层维护多个数据副本) 高容错性(自动将失败的任务重新分配) HDFS架构概述Hadoop Di
