HDFS上传文件错误--hdfs:DFSClient:DataStreamer Exception

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,--)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

通过命令: Hadoop fs -put /opt/program/userall20140828 hdfs://localhost:9000/tmp/tvbox/ 上传文件到hdfs是出现错误 14/12/11 17:57:49 WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: java.io.IOException: File /tmp/tvbox/behavior_2014

向HDFS上传文件,如果是从某个datanode开始上传文件,会导致上传的数据优先写满当前datanode的磁盘,这对于运行分布式程序是非常不利的. 解决的办法: 1.从其他非datanode节点上传 可以将hadoop的安装目录复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也可以,但是这样不太好,会增加namenode的负担,并且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动任何hadoop进程,但是可以当作客户端使用.上传文件到集群

向HDFS上传文件,如果是从某个datanode开始上传文件,会导致上传的数据优先写满当前datanode的磁盘,这对于运行分布式程序是非常不利的. 解决的办法: 1.从其他非datanode节点上传 可以将hadoop的安装目录复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也可以,但是这样不太好,会增加namenode的负担,并且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动任何hadoop进程,但是可以当作客户端使用.上传文件到集群

ueditor是一个功能十分强大的在线文本编辑器,但是在ssh框架中,确切的说实在struts2中由于其拦截器需要对request,session对象进行重新封装,这个过程中会把request对象中保存的一些内容清空,所以会导致ueditor的上传功能获取不到需要上传的内容导致“未找到上传文件”的错误! 参考网上资料和自己实验,最终的解决思路是,重写struts2中的一个转换的类,然后配置struts2使用我们重写的这个类.由于我们的工程中可能会有其他的上传等功能,为了不影响其他功能的时候,还需

在做Hadoop数据挖掘项目的时候,我们第一步是源数据的获取,即把相应的数据放置到HDFS中,以便Hadoop进行计算,手动将文件上传到HDFS中,未免太费时费力,所以我们可以采取像Flume一样的框架,或者采用Shell脚本进行文件的上传.下面主要提供Shell脚本的大致写法,仅供参考,可以根据不同业务进行相应的修改. 版本1: #!/bin/bash #set java env export JAVA_HOME=/export/servers/jdk export JRE_HOME=${JA

1.client端向namenode请求上传文件,查看文件是否存在,是否有权限往hdfs写入 2.如果文件不存在,权限OK就根据副本数N(例如2个),根据网络拓扑选择N个离client端最近的datanode返回client. (把文件切块,一个一个block块的请求namenode,返回最优的datanode,datanode要定期向namenode发送心跳,默认3秒,看是否存活,如果死掉,选择返回的主机时就会排除掉死掉的主机) 3.block1与返回的其中一台主机建立联系(dfs01),这台

1.建立目录 hdfs dfs -mkdir -p /data/wc/input 2.上传文件 hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put /setup/data.txt /data/wc/input 3.进入运行程序所在目录 cd /software/hadoop-2.7.7/share/hadoop/mapreduce 4.运行程序 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar wordcount /data/

实现如图的的效果(详细步骤请参考官方文档(http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html),flume更新版本比较快) flume1.conf的配置文件内容 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #具体定义source a1.sources.r1.type = spooldir #先创建此目录,保证里面空的 a1.sources.r1.spoolDir = /logs #sink到kafka里面 a1