看下面的文字前先确保你的Replication值不大于你设置的虚拟机数量 如图,显示的副本数为3,但是实际可用的只有一台机器,查看了下hadoop003,hadoop004两台机器,果然没有存储数据,刚开始以为上传的jdk只有一份是因为在修改副本为3之前创建的,所以只有一份,但是重新上传了一个文件后,发现依然显示副本为3,实际仍然只有一份,于是思考是不是datanode没启动?在hadoop003与hadoop004上jps均有datanode进程然而执行hadoop fsck -locatio

一.            Zookeeper( 分布式协调服务框架 ) 1.    Zookeeper概述和集群搭建: (1)       Zookeeper概述: Zookeeper 是一个分布式协调服务的开源框架.主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题,例如怎样避免同时操作同一数据造成脏读的问题.ZooKeeper 本质上是一个分布式的小文件存储系统.提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储,并且可以对树中的节点进行有效管理. (2)       Zookeeper特性: 全局数

1.HDFS前言 HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统,主要用来解决海量数据的存储问题. 设计思想 分散均匀存储 dfs.blocksize = 128M 备份冗余存储 dfs.replication = 3 在大数据系统中作用 为各类分布式运算框架(如:MapReduce,spark,hive.....)提供数据存储服务. 重点概念 数据切块.副本存放.元数据 2.HDFS的概念和特性 概念 首先,它是个文件系统.用于存储文件,通过

Java基础方面: 概念 1.什么是面向对象? 万物皆对象,把现实中有共同特性行为的对象抽象成类,类是程序中最基本的单位. 2.类和对象 面向对象的思想是如何在java展现的呢? 就是通过类和对象 *类是 一组相关的属性和行为的集合.是一个抽象的概念. *对象 是该类事物的具体表现形式.具体存在的个体. 类是对象的抽象,对象是类的实例. *成员变量 事物的属性 *成员方法 事物的行为 3.java是如何实现跨平台的? Java的跨平台是通过Java虚拟机JVM来实现的.不同的平台需要安装不同的虚

ResourceManager High Availability (RM高可用) Introduction(简介) Architecture(架构) RM Failover(RM 故障切换) Recovering prevous active-RM's state(恢复之前活动的RM的状态) Deployment(部署) Configurations(配置) Admin commands(管理命令) ResourceManager Web UI services(RM Web UI服务) We

Hadoop High Availability HA(High Available), 高可用,是保证业务连续性的有效解决方案, 通常通过设置备用节点的方式实现; 一般分为执行业务的称为活动节点(Active),和作为活动节点的一个备份的备用节点(Standby), 当活动节点出现问题, 导致正在运行的业务不能正常运行时, 备用节点此时就会侦测到, 并立即接替活动节点来执行业务, 从而实现业务的不中断或短 暂中断. NameNode HA 在 Active NN 和 Standby NN 之间

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 实现解析   NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 M

转载自:http://reb12345reb.iteye.com/blog/2306818 在 Hadoop 的整个生态系统中,HDFS NameNode 处于核心地位,NameNode 的可用性直接决定了 Hadoop 整个软件体系的可用性.本文尝试从内部实现的角度对 NameNode 的高可用机制进行详细的分析,主要包括 NameNode 的主备切换实现分析和 NameNode 的共享存储实现分析.文章的最后在结合作者自身实践的基础上,列举了一些在高可用运维过程中需要注意的事项. NameN

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

HDFS HA Namenode HA  详解 hadoop2.x 之后,Clouera 提出了 QJM/Qurom Journal Manager,这是一个基于 Paxos 算法(分布式一致性算法)实现的 HDFS HA 方案,它给出了一种较好的解决思路和方案,QJM 主要优势如下: 不需要配置额外的高共享存储,降低了复杂度和维护成本. 消除 spof(单点故障). 系统鲁棒性(Robust)的程度可配置.可扩展. 基本原理就是用 2N+1 台 JournalNode 存储 EditLog,每

转载:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-name-node/ NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Ha

版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的高可用集群是建立在完全分布式基础之上的,详情请参考:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9065191.html.并且需要新增一台Linux服务器,用于Namenode的备份节点. 一.实验环境准备 需要准备五台Linux操作系统的服务器,配置参数最好一样,由于我的虚拟机是之前完全分布式部署而来的,因此我的环境都一致. 1>.NameNode服务器(s101) 2>.DataNode服务器(s

努力之后总是存在回报的,我花了三天时间终于找到了问题所在: 配置文件yarn-site.xml: <property>        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name> <!--默认值为false,也就是说resourcemanager挂了相应的正在运行的任务在rm恢复后不能重新启动-->        <value>true</value></property&

首先得好看有多少损坏的文件,其中需要使用Hadoop的fsck命令: 以下是官方解释 用法:  hadoop fsck  //路径 以上将会展示该路径下所有受损的文件 最后用-delete 可以清除掉所有受损的文件

目录 简单介绍 Hadoop HA 概述 集群搭建规划 集群搭建 第一步:停止服务 第二步:启动所有节点的ZooKeeper 第三步:更改配置文件 第四步:启动服务 简单介绍 Hadoop HA 概述 HA(High Available) -- 高可用,是保证业务连续性的有效解决方案.一般有两个或两个以上的节点,分为活动节点(Active)及备用节点(Standby).通常把正在执行业务的称为活动节点,而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点.当活动节点出现问题,导致正在运行的业务(任务)不能正

现将博客搬家至CSDN,博主改去CSDN玩玩~ 传送门:http://blog.csdn.net/sinat_28177969/article/details/54138163 Ps:主要答疑区在本帖最下方,疑点会标注出来.个人在配置过程中遇到的困难都会此列举. 实验介绍: 本次实验主要介绍了Hadoop平台的两个核心工具,HDFS和Mapreduce,结合这两个核心在Linux下搭建基于YARN集群的全分布模式的Hadoop架构. 实验案例,基于Hadoop平台下的Wordcount分词统计的

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成:MapReduce和HDFS,众所周知,这两个系统的设计缺陷是单点故障,即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题,该问题在很长时间内没有解决,这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算. 令人欣慰的是,这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决.Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS.MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase.Hiv

Hadoop2.2.0 GA release 通用版本,Hadoop2.2.0就是一个通用版本 Hadoop2.2.0是从Hadoop1.1.0升级过来的,增加了以下特性: 1.增加了YARN: 2.HDFS增加了HA: 3.HDFS增加了Federation: 4.HDFS增加了快照 : 5.HDFS的读写使用了NFSv3: 6.Hadoop可以支持运行在Windows: 7.和Hadoop1的MR二进制兼容性 : 8.增加了一些和生态系统中其他产品的测试类. YARN是“Yet Anothe