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HDFS分布式文件系统知识点梳理(一)

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

linux启动hadoop集群失败,不显示datanode

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

第九周总结

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

大数据Hadoop之——Hadoop HDFS多目录磁盘扩展与数据平衡实战操作

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

hdfs

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

CDH更改datanode存储目录

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源码剖析》--初品ing

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

当集群中的空间不够时,增加结点动态扩容(服役新节点) (在不关机的情况下,增加一台datanode)

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 bloc

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] spark开发环境 操作hdfs 报错

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概述

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

namenode rpc 请求队列调优

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。

【分布式数据库-Postgresq-XC】集群架构

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

HDFS机架感知

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

HDFS基本操作实践

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

HDFS工作流程和机制

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

hadoop入门(12):hdfs的读写流程

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

HDFS免重启挂载新磁盘

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

hadoop启动集群时datanode无法启动

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原理分析

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

hadoop服务无法启动datanode节点

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 。

HDFS

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 简介

  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

HDFS读写流程(史上最精炼详细)

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

分布式文件存储介绍、选型比较、架构设计

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