Namenode 故障后,可以采用如下两种方法恢复数据: 方法一:将 SecondaryNameNode 中数据拷贝到 namenode 存储数据的目录: 方法 二: 使用 -importCheckpoint 选项 启动 namenode 守 护 进 程 , 从 而 将SecondaryNameNode 中数据拷贝到 namenode 目录中. 方法一: 采用方法一: 1.删除namenode存储的数据(/home/hadoop/hadoop_tmp/dfs/name/*) rm -rf /ho

1   I want to deploy a custom service onto non hadoop nodes using Apache Ambari. I have created a custom service inside /var/lib/ambari-server/resources/common-services as opposed to Hadoop's folder of: /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP And

Prerequisite Hadoop 2.2 has been installed (and the below installation steps should be applied on each of Hadoop node)   Step 1. Install R (by yum) [hadoop@c0046220 yum.repos.d]$ sudo yum update   [hadoop@c0046220 yum.repos.d]$ yum search r-project  

参考如下文章: Docker安装Hadoop Docker在本地搭建Hadoop分布式集群 Docker快速搭建Hadoop测试环境 从0开始用docker搭建 hadoop分布式环境 Docker-Hadoop ALL-IN-ONE SunflowersOfBigData/hadoop-docker forked from sequenceiq/hadoop-docker 也可以直接通过docker镜像来尝试: C:\Users\Administrator>docker search hado

hdfs的工作机制: 1.客户把一个文件存入hdfs,其实hdfs会把这个文件切块后,分散存储在N台linux机器系统中(负责存储文件块的角色:data node)<准确来说:切块的行为是由客户端决定的> 2.一旦文件被切块存储,那么,hdfs中就必须有一个机制,来记录用户的每一个文件的切块信息,及每一块的具体存储机器(负责记录块信息的角色是:name node) 3.为了保证数据的安全性,hdfs可以将每一个文件块在集群中存放多个副本(到底存几个副本,是由当时存入该文件的客户端指定的) 在客

Empowering Data Management, Diagnosis, and Visualization of Cloud-Resolving Models (CRM) by Cloud Library upon Spark and Hadoop 使用 Spark and Hadoop建立数据管理.诊断.可视化的一套云判识模型(CRM) 主要有用的有以下几块: 1.Develop Super Cloud Library (SCL) supporting Cloud Resolving M

软件下载 Oracle Big Data Connectors:ODCH 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/bdc/big-data-connectors/downloads/index.html Jave SE 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6u38-downloads-1877406.html Oracle11g下载地址: Oracle Enter

需要编辑的文件是config/elasticsearch.yml文件 需要配置的项目有: # Use a descriptive name for your cluster: # cluster.name: Hadoop # # ------------------------------------ Node ------------------------------------ # # Use a descriptive name for the node: # #node.name: n

跑一下这个结果 参考代码 package com.spark.test import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark= SparkSession .builder .master("local[2]") .appName(&q

背景 在传统银行 IT 架构中,联机交易与统计分析系统往往采用不同的技术与物理设备,通过定期执行的 ETL 将联机交易数据向分析系统中迁移.而作为数据服务资源池,同一份数据可能被不同类型的微服务共享访问.当一些联机交易与审计类业务针对同一份数据同时运行时,必须保证请求在完全隔离的物理环境中执行,做到交易分析业务无干扰. HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,善于处理大数据场景,具备以下特点: 表规模大,亿级别行,上百万列     面向列存储,列独立检索 但是 HBa

Hadoop1.X集群完全分布式模式环境部署 1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataN

下载两个安装包并解压: 配置jdk环境变量: [root@VM-0-10-centos zookeeper]# cat /root/.bash_profile # .bash_profile # Get the aliases and functions if [ -f ~/.bashrc ]; then . ~/.bashrc fi # User specific environment and startup programs #PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME

babel.min.js!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t():"function"==typeof define&&define.amd?define([],t):"object"==typeof exports?exports.Babel=t():e.Babel=t

FAILED: Error in metadata: MetaException(message:Got exception: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot create directory /user/hive/warehouse/page_view. Name node is in safe mode. 在安装hive

Hadoop MapReduce Next Generation - Setting up a Single Node Cluster. Purpose This document describes how to set up and configure a single-node Hadoop installation so that you can quickly perform simple operations using Hadoop MapReduce and the Hadoop

在执行mdrill创建表的时候报如下异常(蓝色部分为关键): [mdrill@hadoop1101 bin]$ ./bluewhale mdrill create ./create.sql higo execute [create, ./create.sql] Exception in thread "main" org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeE

运行hadoop程序时,有时候会报以下错误:org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot delete /user/hadoop/input. Name node is in safe mode 这个错误应该还满常见的吧(至少我运行的时候是这样的) 那我们来分析下这个错误,从字面上来理解: Name node is in safe mode 说明Hadoop的NameNode处在安全模式下. 那什么是Hadoop的安全模式呢? 在分布式文件系统启

Error:name node is in  safe mode 解决方法:hadoop dfsadmin -safemode leave(见图)

hadoop启动 datanode的live node为0 浏览器访问主节点50070端口,发现 Data Node 的 Live Node 为 0 查看子节点的日志 看到 可能是无法访问到主节点的9000端口 使用telnet访问一下主节的9000端口 #telnet hadoop.master 9000 输出访问失败, 回到主节点,开放9000端口,再重启防火墙. #firewall-cmd --zone=public --add-port=9000/tcp --permanent #fir

今天在hdfs上面创建文件夹的时候报了:org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot delete /user/hadoop/input. Name node is in safe mode 据资料是说hdfs刚刚启动,还在验证和适配,所以进入安全模式,等一会儿就好了,然后我等了几分钟并没有好..(惊了) 然后找到了解决安全模式的办法: 用户可以通过dfsadmin -safemode value   来操作安全模式,参数value的说明如下:

在使用 hdfs 的时候出现如下错误: 18/01/12 09:04:34 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 0 minutes, Emptier interval = 0 minutes. rm: Cannot delete /spark/data/netflow/201801120325.txt. Name node is in safe mode. hadoop 处于安