在HDFS集群的运维过程中,肯定会遇到DataNode的新增和删除,即上线与下线.这篇文章就详细讲解下DataNode的上线和下线的过程. 背景 在我们的微职位视频课程中,我们已经安装了3个节点的HDFS集群,master机器上安装了NameNode和SecondaryNameNode角色,slave1和slave2两台机器上分别都安装了DataNode角色. 我们现在来给这个HDFS集群新增一个DataNode,这个DataNode是安装在master机器上 我们需要说明的是:在实际环境中,N

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

DataNode 目录结构 和namenode不同的是,datanode的存储目录是初始阶段自动创建的,不需要额外格式化. 1.    在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current这个目录下查看版本号 [victor@hadoop102 current]$ cat VERSION storageID=DS-1b998a1d-71a3-43d5-82dc-c0ff3294921b clusterID=CID-1f2bf8d1-5ad2-42

HDFS的DATANODE的剩余空间具体要到多大?关于这个问题,下面记录下对这个问题的调查 昨天,讨论群里面给出了一个异常: op@odbtest bin]$ hadoop fs -put ../tmp/file3 /user/hadoop/in2 14/01/15 02:14:09 WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): Fil

分布式系统的节点之间常采用心跳来维护节点的健康状态,如yarn的rm与nm之间,hdfs的nn与dn之间.DataNode会定期(dfs.heartbeat.interval配置项配置,默认是3秒)向namenode发送心跳,如果Namenode长时间没有接受到datanode发送的心跳,我们在50070的nn管理界面上就会看到它的lastcontact字段越来越大,至到最后变为dead,namenode就会认为该DataNode失效. ClientProtocol.sendHeartBeat方

1. datanode介绍 1.1 datanode datanode是负责当前节点上的数据的管理,具体目录内容是在初始阶段自动创建的,保存的文件夹位置由配置选项{dfs.data.dir}决定 1.2 datanode的作用 datanode以数据块的形式存储HDFS文件 datanode响应HDFS 客户端读写请求 datanode周期性向NameNode汇报心跳信息,数据块信息,缓存数据块信息 1.3 datanode的多目录配置 datanode也可以配置多个目录,每个目录存储的数据不一

1. 背景   Block Replica Placement——数据块复本存储策略,HDFS Namenode以此为依据选取数据块复本应存储至哪些HDFS Datanodes,策略的设计需要权衡以下三个因素:   可靠性 写带宽 读带宽   注:本文均以数据块复本因子为3来讨论.   我们以两个比较极端的例子来说明上述三个因素之间的关系.   (1)数据块的三个复本集中存储至一台HDFS Datanode:   如果Client(数据写入客户端)与Datanode不是同一台机器,如下图:  

HDFS Commands Guide HDFS Commands Guide 3.1概述 3.2 用户命令 3.2.1 classpath 3.2.2 dfs 3.2.3 envvars 3.2.4 fetchdt 3.2.5 fsck 3.2.6 getconf 3.2.7 groups 3.2.8 httpfs 3.2.9 lsSnapshottableDir 3.2.10 jmxget 3.2.11 oev 3.2.12 oiv 3.2.13 oiv_legacy 3.2.14 snap

1.HDFS分布式文件系统 分布式存储 分布式计算 2.hadoop hadoop含有四个模块,分别是 common. hdfs和yarn. common 公共模块. HDFS hadoop distributed file system,hadoop分布式文件系统,负责文件的存储管理.HDFS包括Namenode进程.DataNode进程和Secondary Namenode进程. NameNode DataNode Secondary Namenode mapreduce 高度抽象的编程模型

namenode元数据管理 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: namenode主要

目录 搭建安装 三个核心组件 安装 配置环境变量 配置各上述三组件守护进程的相关属性 启停 监控和性能 Hadoop Rack Awareness yarn的NodeManagers监控 命令 hdfs的命令 appendToFile cat checksum chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal count cp df du find get getfacl getfattr head tail help usage truncate touc

一.磁盘选择策略 1.1.介绍 在HDFS中,所有的数据都是存在各个DataNode上的.而这些DataNode上的数据都是存放于节点机器上的各个目录中的,而一般每个目录我们会对应到1个独立的盘,以便我们把机器的存储空间基本用上.这么多的节点,这么多块盘,HDFS在进行写操作时如何进行有效的磁盘选择呢 HDFS目前的2套磁盘选择策略都是围绕着"数据均衡"的目标设计的:RoundRobinVolumeChoosingPolicy和AvailableSpaceVolumeChoosingP

后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以本

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

2013/08/09 转发自http://bkeep.blog.163.com/blog/static/123414290201272644422987/ [案例]dfs.datanode.max.xcievers参数导致hbase-0.92集群报错 2012-08-26 16:44:22|  分类: Hbase|字号 订阅     场景: 15个datanode挂掉,只有2个存活 [dwhftp@dw-hbase-1 ~]$ hadoop dfsadmin -report Configured

近期对hbase多用户插入数据时,regionserver会莫名奇妙的关闭,regionserver的日志有很多异常: 如下: org.apache.hadoop.hbase.DroppedSnapshotException: region: t,12130111020202,1369296305769.f14b9a1d05ae485981f6a8579f1324fb.         at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.interna

问题描述 今天使用 hadoop 时,发现无法通过下面命令上传文件到 hadoop 文件系统,会报错. bin/hadoop fs -put input . 运行 jps 后,输出如下: ResourceManager NameNode NodeManager Jps SecondaryNameNode 可见 datanode 挂掉了. 用下面的命令重启 hadoop ,重启后仍然没有 datanode 的进程. sbin/stop-all.sh sbin/start-all.sh 原因思考 近

An HDFS DataNode has an upper bound on the number of files that it will serve at any one time: <property> <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name> <value>4096</value> </property>

「后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失