在<Hadoop NameNode元数据相关文件目录解析>文章中提到NameNode的$dfs.namenode.name.dir/current/文件夹的几个文件: 1 current/ 2 |-- VERSION 3 |-- edits_* 4 |-- fsimage_0000000000008547077 5 |-- fsimage_0000000000008547077.md5 6 `-- seen_txid 其中存在大量的以edits开头的文件和少量的以fsimage开头的文件.那么

Spark是一个内存迭代式运算框架,通过RDD来描述数据从哪里来,数据用那个算子计算,计算完的数据保存到哪里,RDD之间的依赖关系.他只是一个运算框架,和storm一样只做运算,不做存储. Spark程序可以运行在Yarn.standalone.mesos等平台上,standalone是Spark提供的一个分布式运行平台,分为master和worker两个角色. Standalone模式安装:只要修改一个文件即可 Spark-env.sh为: (master没有做HA) #指定JAVA_HOME

本教程讲述在单机环境下搭建Hadoop伪分布式集群环境,帮助初学者方便学习Hadoop相关知识. 首先安装Hadoop之前需要准备安装环境. 安装Centos6.5(64位).(操作系统再次不做过多描述,自行百度) 安装JDK1.7(64位). 安装Hadoop2.2(稳定版本64位) 注意:以上三者版本需要统一,必须同为64位/32位 1.安装JDK1.7 下载JDK1.7,然后拷贝到指定目录 cd /usr/local/ 解压缩: 配置环境变量: vim /etc/profile.d/jav

前段时间搭了下hadoop,每次都会碰到很多问题,也没整理过,每次搜索都麻烦,现在整理下 一.准备工作 1.准备俩计算机,安装linux系统,分别装好jdk(虚拟机操作一样) nano /etc/hostname 修改hostname nano /etc/hosts 添加ip及hostname信息 2.计算机信息如下 主机名 ip地址 作用 启动的进程 test1   192.168.155.2 master/slave namenode,jobtracker,secondarynamenode

Hadoop2.2.0启动异常 – Incompatible clusterIDs 2014年08月29日 ⁄ 综合 ⁄ 共 2399字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭 今天启动Hadoop2.2.0集群后,发现datanode进程没启动,查看日志发现如下报错:   2014-05-15 14:46:50,788 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block poo

Hadoop 问题1: Hadoop Slave节点 NodeManager 无法启动 解决方法: yarn-site.xml reducer取数据的方式是mapreduce_shuffle 问题2: 启动hadoop,报错Error JAVA_HOME is not set and could not be found 解决方法: 因为JAVA_HOME环境没配置正确,还有一种情况是即使各结点都正确地配置了JAVA_HOME,但在集群环境下还是报该错误. 解决方法是 在 hadoop-env.

Solr是一个开源搜索平台,用于构建搜索应用程序. 它建立在Lucene(全文搜索引擎)之上. Solr是企业级的,快速的和高度可扩展的. 使用Solr构建的应用程序非常复杂,可提供高性能. 为了在CNET网络的公司网站上添加搜索功能,Yonik Seely于2004年创建了Solr.并在2006年1月,它成为Apache软件基金会下的一个开源项目.并于2016年发布最新版本Solr 6.0,支持并行SQL查询的执行. Solr可以和Hadoop一起使用.由于Hadoop处理大量数据,Solr帮

本篇主要从hdfs的namenode和resourcemanager的高可用进行安装和原理的阐述. 一.HA安装 1.基本环境准备 1.1.1.centos7虚拟机安装,详情见VMware安装Centos7虚拟机 1.1.2.关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service 1.1.3.修改selinux vim /etc/selinux/config将SELINUX=enforcing改为SEL

Hadoop真分布式完全集群安装,基于版本2.7.2安装, 在两台Linux机器上面分别安装Hadoop的master和slave节点. 1.安装说明 不管NameNode还是DataNode节点,安装的用户名需要一致. master和slave的区别,只是在于配置的hostname, 在config的slaves配置的hostname所代表的机器即为slave, 不使用主机名也可以,直接配置为IP即可. 在这种集群下面,需要在master节点创建namenode路径, 并且使用格式化命令hdf

在CDH5.7下,配置了NameNode的HA后,Hive无正常查询数据了,但是其他的组件HDFS , HBase ,Spark都正常的.Hive新建表出现如下异常: CREATE TABLE `x_test`( `client_ip` string , `time` string , `http_request` string , `node_ip` string , `unknow` string , `total_time` string , `dir` string) ; FAILED:

使用shell脚本,一键启动hadoop中的NameNode和DataNode.分为普通版和装逼版.装逼版较普通版多了很多判断和信息提示,当然主要还是为了我联系shell脚本而写的. 如果想实现复用,请注意: 1.将HADOOP_HOME改为自己的hadoop安装路径. 2.脚本的权限不低于700 如果复用装逼版在满足上面的条件后,还需要注意 1.properties和act.sh必须在同一个文件夹中 2.确保该文件夹以及脚本的权限不惜与700 普通版一键启动/关闭/重启NameNode和Dat

看到市面上很多书在讲解Hadoop的时候都轻描淡写的提到了HDFS的设置问题.大多采取的是默认设置,最多也就是设置一些副本数量之类. 笔者在工作中遇到了这样一种情况:每次重启系统之后,NameNode就会消失. 重新尝试下面的命令: hdfs namenode –format sbin/start-all.sh 这样确实能够恢复Hadoop的运行,但是HDFS上面的数据会全部丢失.这显然不是我们想看到的. 仔细查找官方文档,发现hdfs-site.xml里面包含了HDFS的默认工作路径,竟然指向

为了达到以下负责均衡,需要调整以下 改变负载 三台机器,改变负载 host2(NameNode.DataNode.TaskTracker) host6(SecondaryNameNode.DataNode.TaskTracker) host8(JobTracker .DataNode.TaskTracker) 指定SecondaryNameNode为host6: vi conf/masters指定host6 scp conf/masters host6:/home/hadoop/hadoop-1

官网配置地址:http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html HDFS HA主要是通过Quorum Journal Manager (QJM)在Active  NameNode和Standby NameNode之间共享edit logs hdfs-site.xml的配置 dfs.nameservices - nameservice的逻辑名称

在hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题,也就是说如果NameNode所在的机器发生故障,那么整个集群就将不可用(hadoop1中有个SecorndaryNameNode,但是它并不是NameNode的备份,它只是namenode的一个助理,协助namenode工作,对fsimage和edits文件进行合并,并推送给NameNode,防止因edits文件过大,导致NameNode重启变得很慢),这是hadoop1的不可靠实现. 在hadoop2中这个问题得以解决,hadoop2中的

在hadoop 整体分析中,说过nameNode主要是实现一个 blockID 到对应 dataNode的对应关系映射. 现在分析一下腰实现这个映射,nameNode还需要哪些模块. 1 为了方便用户查找,实现一个目录树是必须的 (因为要完成 目录到文件的映射,称之为一级关系). 在linux中是用C 和汇编语言来实现这个的,想要看懂代码感觉不容易,现在有一个JAVA版本的实现,让人兴奋. 2 核心问题实现  blockID 与dataNode的映射.(称之为二级关系) 3  还有一个重要问题

几个星期前, Cloudera发布了CDH 4.1最新的更新版本,这是第一个真正意义上的独立高可用性HDFS NameNode的hadoop版本,不依赖于特殊的硬件或外部软件.这篇文章从开发者的角度来看这个新功能,解释了内部运作原理.如果你正在寻找有关配置和操作此功能的信息,请参阅 高可用性指南CDH4 . 背景 项目自年初以来,围绕一个非常简单的架构HDFS被设计成:主守护程序,被称为NameNode的存储文件系统 元数据 ,而从守护进程,称为DataNode节点,存储文件系统的 数据 .Na

在hadoop部署好了之后是不能马上应用的,而是对配置的文件系统进行格式化.这里的文件系统,在物理上还未存在,或者用网络磁盘来描述更加合适:还有格式化,并不是传统意义上的磁盘清理,而是一些清除与准备工作. namemode是hdfs系统中的管理者,它负责管理文件系统的命名空间,维护文件系统的文件树以及所有的文件和目录的元数据,元数据的格式如下: 同时为了保证操作的可靠性,还引入了操作日志,所以,namenode会持久化这些数据到本地.对于第一次使用HDFS时,需要执行-format命令才能正常使

hadoop的 namenode又一次格式化以后.重新启动hbase.发现它的hmaster进程启动后立即消失,查看一大堆日志,最后在zookeeper的日志里发现例如以下问题 Unable to read additional data from client sessionid 0x14e86607c850007, likely client has closed socket 解决 方法:删除掉hbase的hdfs-site.xml中一下内容所配置路径下的文件夹.重新启动zookeeper

NameNode中几个关键的数据结构 FSImage Namenode 会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中,每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作,将会记录在 editlog文件中,当editlog达到一定的大小(bytes,由fs.checkpoint.size参数定义)或从上次保存过后一定时间段过后 (sec,由fs.checkpoint.period参数定义),namenode会重新将内存中对整个HDFS的目录树和文件元数据刷到 fs

  在HDFS1中NameNode启动顺序是这样的: 1. 读取Fsimage文件 2. 读取edit logs文件,逐行执行里面的操作 3. 写checkpoint,生成新的Fsimage(老的Fsimage + editlogs) 4. 进入safe mode,等待datanodes的block reports,直到达到最小的replication数的block百分比才退出 在安全模式期间,client是不能修改namespace信息,也不允许复制blocks,client基本上是被bloc