服务器规划 准备阶段 停服务 stop-yarn.sh stop-dfs.sh 备份 备份NameNode目录 ---------- 101,102操作 ----------------- hdfs-site.xml中的 dfs.namenode.dir vi /app/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name
(1) 客户端向NameNode发起RPC请求，来获取请求文件Block数据块所在的位置。 (2) NameNode检测元数据文件，会视情况返回Block块信息或者全部Block块信息，对于每个Block块，NameNode都会返回含有该Block副本的DataNode地址。 (3) 客户端会选取排序靠前的DataNode来依次读取Block
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <!-- namenode web端访问地址--> <property> <name>dfs.namen
Hadoop高可用 1.1 安装 解压 tar -zvxf hadoop-2.7.3.tar.gz 重命名 mv hadoop-2.7.3 hadoop 1.2 配置文件 cd /usr/local/software/hadoop/etc/hadoop 修改配置文件 core-site.xml <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/usr/local/software/had
具体解决办法： 1、进入到hadoop的根目录下。 2、在etc/hadoop/core-site.xml中增加如下配置： <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://master:9000</value
我在启动Hadoop集群的时候发现没有DataNode节点，于是我去查看了一下日志（日志在自己的hadoop目录下）： 发现是java.io.IOException：All specified directories are failed to load 原因可能是我之前格式化了几次导致namenode和DataNodeID不匹配造成的 解决方法： 首先关闭集群 ①可以
HDFS角色职责超详细概述Namenode、Datanode、元数据管理 1、Namenode职责 a、 NameNode是HDFS的核心，集群的主角色，被称为Master。 b、 NameNode仅存储管理HDFS的元数据：文件系统namespace操作维护目录树，文件和块的位置信息。 c、 NameNode不存储实际数据或数据集。数据本身实际
1、Hadoop优势（4高） 1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失 2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩张数以千计的节点。 3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。 4）高容错
目录 1 High Availability背景知识1.1 单点故障、高可用1.2 高可用如何实现1.2.1 主备集群1.2.2 Active、Standby 1.3 可用性评判标准—x个91.4 HA系统设计核心问题1.4.1 脑裂问题 1.4.2 数据同步问题 2 HDFS NAMENODE单点故障问题3 HDFS HA解决方案—QJM3.1 QJM—主备切换
目录 1 分析2 单节点挂掉数据恢复3 内存溢出 1 分析 挂掉后首先肯定是进行重启,如果时间段比较高峰期,肯定要快速移动文件进行复原,等错过高峰进行事故分析! 2 单节点挂掉数据恢复 方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到namenode存储数据的目录； 方法二：使用-importCheck
hadoop分为三个组件 HDFS负责海量数据的分布式存储 （存储数据）MapReduce是一个计算模型，负责海量数据的分布式计算 （计算，生产不用，设计理念指导其他框架，spark、flink ）YARN主要负责集群资源的管理和调度 HDFS概念 分布式文件系统的特点： 1、分布式文件系统可以有效解决数据的存
Hadoop概述 Hadoop:一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 Hadoop优势 (4高） 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。高扩展性：在集群间分配任务数据，可
hdfs的宏观写入流程： 1.首先就是客户端向NameNode发送写入数据的请求。 2.文件系统通过rpc调用NameNode的create的功能。与此同时NameNode会检查是否有这个地址或者说是有这个权限去创造这个文件。如果存在，则返回给客户端一个确认消息，表明-你可以写入数据了，并同
安装docker 不多说 clone github仓库 https://github.com/big-data-europe/docker-hadoop 修改其中的docker-compose.yml 修改为如下 version: "3" services: namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.1.3-java8 container_name: namenode po
先stop-all.sh 再删除hadoop下生成的tmp和logs文件（启动时不要在root命令下，否则生成的tmp和logs删不掉） 重新格式化namenode :hdfs namenode -format 重新启动 原博：(36条消息) jps命令没有namenode或datanode, 怎么解决？_missTu~的博客-CSDN博客_输入jps没有namenode
目录 1 HDFS写数据流程 2 HDFS读数据流程 HDFS写数据流程 （1）客户端通过分布式文件系统模块向namenode请求上传某个数据 （2）namenode根据客户端请求，先查看该用户是否有权限上传数据，再查看客户端所请求的目录是否存在。在namenode检查完全部后，给客户端一个可以上传的响应。 （3）客户端
HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode (Secondary Namenode) NameNode 负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件块（Block） 文件会按照固定的大小（默认 128 M）切成若干文件块（Block）后分布式存储在若干台 DataNode 服务器上 每一个文件块可以有多个副本
1 HDFS概述 1.1 HDFS 产出背景及定义 HDFS 产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，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。HDFS 只是分布式文件管理系统中
操作描述： 手动切换 node01 备用节点 StandbyNameNode 为 主节点 ActiveNameNode，node02为备用节点SNN 解决方案： 方案一：命令切换 查看节点状态 hdfs haadmin -getServiceState nn1 命令切换节点状态 到 hadoop 目录下执行： 1、将 NN2 切换为 Standby 备用节点 bin/hdfs haa
参考的Hadoop官网 具有QJM的NameNode HA_Hadoop 中文网https://hadoop.org.cn/docs/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html从我完全分布式过来的同学，现在已经有了四台搭建了完全分布式的四台虚拟机 如果没有看过，请参照下文搭建！我们接下来的HA(高可
系统 CentOS7.9 节点 10.1.1.10 namenode 10.1.1.11 datanode 设置主机名 hostnamectl set-hostname namenode hostnamectl set-hostname datanode cat>/etc/hosts<<EOF 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 l
HDFS写文件 写文件（create) 过程 hdfs客户端通过DistributedFileSystem模块调用create() 来新建文件，对namenode创建一个RPC调用，请求在系统的命名空间中新建一个文件。 namenode检查是否有此目录，以及是否客户有权限，通过则创建新文件，并向客户端返回一个FSDataOutPutStream对象 客户
HDFS设计（Architecture） 1. 简介 HDFS具有高容错性，设计用于低成本的硬件设备 迅速发现错误，自动恢复是hdfs的核心设计目标 擅长批处理数据而不是数据的低延时获取 一次写入，多次读取；一个文件在创建后只能进行追加和截断操作而不能被更改；这一理念非常适用于MapReduce程序和网络爬虫 2
Hadoop 一、什么是hadoop1.什么是hadoop2.hadoop 产生背景3.生态圈4.集群搭建： 二、常见命令三、HDFS3.1HDFS构成3.2概述3.3 NameNode工作机制3.3.1 职责：3.3.2 NameNode中元数据的存储形式：3.3.4 NameNode写数据3.3.5 NameNode读数据 3.4 Secondary NameNode 工作机制3.4.1 S
1、Hadoop之HDFS的读流程 （1）客户端通过DistributedFileSystem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）客户端发出请求，询问nameNode，第一个 Block需要上传到哪些DataNode服务器上。（4）NameNode返回3个DataNode节
