1、hdfs文件块异常 问题描述：使用hive load hdfs文件时报错：FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed due to task failures: Cannot obtain block leng
总体上涉及了心跳检测、副本移除线程、副本恢复线程。当datanode发生宕机或者datanode中的某个storage（如一块硬盘）发生的错误时，namenode会根据datanode发送的心跳进行检测。但namenode并没有在心跳检测的汇报中进行即时反应，而是先记录对应的心跳信息，由另一个定期检测线程移除DatanodeManager和BlockManager中对应的block信息，并记录需要
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2023-07-11 18:55:08
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1. Hadoop中遇到的问题以前所遇到的问题由于没有记录,所以忘了 (1)NameNode没有启动成功, 是由于你对HDFS多次格式化,导致datanode中与namenode中的VERSION文件中的namespaceID不一致(对于NameNode节点,该文件位于hdfs-site配置文件中dfs.name.dir参数所指定的路径下的current文件夹中, 对于DataNode节
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
文章目录DataNode详解Datanode工作机制设置节点掉线时限数据完整性新节点服役退役节点添加白名单(伪退役)添加黑名单(真退役)Datanode多目录配置Hadoop归档 DataNode详解Datanode工作机制箭头所指的第一个文件存放真实的文件块，第二个meta文件是存放一些时间戳，校验和之类的。1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身
datanode的介绍一个典型的HDFS系统包括一个NameNode和多个DataNode。DataNode是hdfs文件系统中真正存储数据的节点。每个DataNode周期性和唯一的NameNode通信，还时不时和hdfs客户端代码以及其他datanode通信。 datanode维护一个重要的表: 块=>字节流这些存储在本地磁盘，DataNode在启动时，还有启动后周期
1 DataNode作用概述2 DataNode工作机制3 数据完整性3.1 读取过程的完整性保障3.2 DataNode的自省 1 DataNode作用概述DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。存储实际的数据块执行数据块的读/写操作2 DataNode工作机制一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身
动态添加一个DataNode集群扩容需要添加新DataNode，通常是在需要增加存储的情况下，虽然有时也是为了增加IO总带宽或减小单台机器失效的影响。在运行中的HDFS集群上增加新的DataNode是一个在线操作或热操作。对于要使用HDFS主机及功能的用户，新主机的IP地址必须添加到include文件中，但主机列表可以动态更新而无需重新启动NameNode。把DataNode的IP地址加入dfs.
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,name
HDFS是以NameNode和DataNode管理者和工作者模式运行的。
NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据。从架构设计上看，元数据大致分成两个层次：Namespace管理层，负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系；块管理层，负责管理
大数据基础：HDFS（分布式文件系统）中，NameNode与DataNode的区别
概述
DataNode
NameNode
概述
1、hsfs集群有两类节点（管理节点-工作节点）的运行模式，即一个namenode与多个datanode。 2、客户端（client）代表用户通过与namenode和datanode交互来访问
Hadoop 系列之 HDFS花絮上一篇文章 Hadoop 系列之 1.0和2.0架构 中，提到了 Google 的三驾马车，关于分布式存储，计算以及列式存储的论文，分别对应开源的 HDFS,Mapreduce以及 HBase。这里的 HDFS 是分布式文件系统，主要用于数据的存储。它的应用非常广泛，作为一款开源的文件系统，其高容错性、可靠性以及可部署在廉价机器上的特点，受到很
HDFS集群中以Master-Slave模式运行，主要有两类节点：一个Namenode节点(即master)和多个Datanode节点。Namenode管理文件系统的Namespace.他维护着文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据。 hdfs架构图： Nam
原创
2015-06-16 18:15:20
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什么是HDFS？ HDFS（Hadoop Distributed File System），分布式文件存储系统。源自于Google的GFS论文，是GFS的克隆版。与其他分布式文件系统相比，它具有很高的容错能力，适合部署在廉价的机器上；另外它能提供高吞吐量的数据访问，适合海量数据的存储。HDFS特点 易于扩展 运行在普通廉价的机器上，提供容错机制&nbs
1 工作机制一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度
原创
2022-07-01 17:59:06
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HDFS是一个分布式文件存储系统，适合一次写入，多次写出，且不支持文件修改 结构： NameNode(NN):就是master 他是一个管理者 1、管理HDFS的命名空间
客户端环境准备1）配置 HADOOP_HOME 环境变量2）配置 JAVA_HOME 环境变量3）在 IDEA 中创建一个 Maven 工程 HdfsClientDemo，并导入相应的依赖坐标+日志添加 4）创建包 5）创建 HdfsClient 类package com.hadoop1.hdfs;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
在《HDFS源码分析心跳汇报之BPServiceActor工作线程运行流程》一文中，我们详细了解了数据节点DataNode周期性发送心跳给名字节点NameNode的BPServiceActor工作线程，了解了它实现心跳的大体流程： 1、与NameNode握手： &
看下hdfs的读写原理，主要是打开FileSystem,获得InputStream or OutputStream；那么主要用到的FileSystem类是一个实现了文件系统的抽象类，继承来自org.apache.hadoop.conf.Configured，并且实现了Close able接口，可以适用于如本地文件系统file://，ftp,hdfs等多种文件系统，所以呢若是自己要实现一个系统可以通
NameNode和DataNode工作原理组件模块说明NameNode工作原理第一阶段： NameNode 启动第二阶段： Secondary NameNode 工作DataNode 工作机制 组件模块说明Hadoop：以下内容以V3.3版本NameNode：存储文件的元数据。作用：管理HDFS的名称空间；配置副本策略；管理数据块（Block）映射信息；处理客户端读写请求。NameNode两个重
