Hadoop 重启各个节点

hadoop配置HA(NN) 配置信息参考hadoop配置名称节点HA原理 1.停止所有进程 stop-dfs.sh 2.配置hdfs-site.xml和core-site.xml 3.将s201的id_rsa发送到s205(确保两个NN能同时ssh到各个DN) 4.将s201的工作目录复制到s205 5.启动服务journalnode hadoop-daemons.sh start journalnode 6.初始化journalnode hdfs namenode -initializeSh

当时,hadoop已经安装成功,但是secondarynamenode没有启动 后来经过研究,原来是配置的目录有问题 首先修改一下shell文件 文件路径:/home/work/hadoop/bin 原来:master  现在:secondarynamenode [[email protected] bin]$ cat start-dfs.sh #!/usr/bin/env bash # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under

之前已经有了namenode和datanode1,现在要新增节点datanode2 第一步:修改将要增加节点的主机名 [email protected]:~$ vim /etc/hostname datanode2 第二步:修改host文件 [email protected]:~$ vim /etc/hosts 192.168.8.4     datanode2 127.0.0.1       localhost 127.0.1.1       ubuntu 192.168.8.2     na

经常会有这样的事情发生:在主节点上start-all.sh后,子节点有TaskTracker进程,而没有DataNode进程.环境:1NameNode   2DataNode三台机器,Hadoop为1.2.1解决办法:1.先停止Hadoop,bin/stop-all.sh2.三台机器都把hadoop1.2.1/tmp下所有文件删除,rm -rf tmp/*3.重新格式化DFS  bin/hadoop namenode -format4.再重启bin/start-all.sh5.查看各节点jps,

之前在搭建实验环境的时候按部就班的配置好,然后就启动了.后来再一琢磨,有点不对劲.分布式系统的一个优势就是动态可伸缩性,如果增删节点需要重启那肯定是不行的.后来研究了一下,发现的确是不需要重启的.仍以Spark和Hadoop为例: 对于spark来说很简单,增加一个节点就是命令启动: ./sbin/start-slave.sh spark://<master>:7077 ,就完成了新节点的注册和加入集群.停止的时候是: ./sbin/stop-slave.sh.之后在master的管理端会显示

最初使用的阿里云云盘只有50G 正常运行的hadoop集群突然无法正常运行了,web页面显示节点为UNHEALTHY 使用df -m命令,发现一些节点磁盘空间占用达到了99%,因此要扩容磁盘空间 1.为云盘建立快照,以防出错 2.磁盘扩容 3.选择扩容容量,选在线扩容,付费 4.如果是centos7 此处以CentOS 7操作系统为例演示分区扩展的步骤. 运行fdisk -l命令查看现有云盘大小. 以下示例返回云盘(/dev/vda)容量是100GiB. [[email protected] ~

1 新增Data节点 1.1 修改/etc/hosts,增加datanode的ip 1.2 在新增加的节点启动服务 hadoop-daemon.sh start datanode yarn-daemon.sh start nodemanager 1.3 均衡block start-balancer.sh 1)如果不balance,那么cluster会把新的数据都存放在新的node上,这样会降低mapred的工作效率 2)设置平衡阈值,默认是10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长 start

Hadoop 求解无向图中节点的重要性,通过求解节点的三角形个数来展现: 求解图中节点重要性,并排序,在大数据,分布式处理大型图组织形式的数据时很重要,找出重要节点,并对重要节点做特殊处理是很重要的 下面讲解如何来求解 这篇文章分为三部分: 1,python生成无向图的邻接矩阵 2,python画出这个无向图 3,hadoop mapreduce 求解图中每个节点的三角形个数 关于hadoop求解矩阵相乘,请看之前的文章:http://blog.csdn.net/thao6626/article

前言 大家在搭建hadoop集群时,第一次格式化后,一路要做好快照.别随便动不动缺少什么进程,就来个格式化. 问题描述:启动hadoop时报namenode未初始化:java.io.IOException: NameNode is not formatted. 同时,若单独启动namenode,则出现,启动后一会儿,自行又消失的情况. 2.访问HadoopMaster:50070失败,说明namenode启动失败 解决办法:初始化namenode 提示是否重新初始化namenode,于是输入Y.