STARTUP_MSG: Starting DataNode STARTUP_MSG: host = node-128-99/192.168.1.99 STARTUP_MSG: args = [] STARTUP_MSG: version = 1.1.2 STARTUP_MSG: build = https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-1.1 -r 1440782; compiled by 'hortonfo' on Thu Jan 31 02:06:43 UTC 2013 ************************************************************/ 2013-12-06 17:19:20,492 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig: loaded properties from hadoop-metrics2.properties 2013-12-06 17:19:20,508 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSourceAdapter: MBean for source MetricsSystem,sub=Stats registered. 2013-12-06 17:19:20,509 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSystemImpl: Scheduled snapshot period at 10 second(s). 2013-12-06 17:19:20,509 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSystemImpl: DataNode metrics system started 2013-12-06 17:19:20,670 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsSourceAdapter: MBean for source ugi registered. 2013-12-06 17:19:20,736 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Invalid directory in dfs.data.dir: can not create directory: /opt/dfs/data 2013-12-06 17:19:22,183 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException: Invalid value for volsFailed : 1 , Volumes tolerated : 0 at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.FSDataset.<init>(FSDataset.java:974) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.startDataNode(DataNode.java:403) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.<init>(DataNode.java:309) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.makeInstance(DataNode.java:1651) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.instantiateDataNode(DataNode.java:1590) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.createDataNode(DataNode.java:1608) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.secureMain(DataNode.java:1734) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.main(DataNode.java:1751)
一、异常现象 启动hadoop时，datanode启动失败，出现如下异常： 2018-03-23 14:39:09,962 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Invalid dfs.datanode.data.dir /ray/hadoop/dfs/data : ExitCodeException exitCode=1: chmod: changing permissions of `/ray/hadoop/dfs/data': O
NameNode判断DataNode是否下线的时间太长了，利用zookeeper实现服务器上下线动态感知
HDFS和HBase是Hadoop中两种主要的存储文件系统，两者适用的场景不同，HDFS适用于大文件存储，HBASE适用于大量小文件存储。本文主要讲解HDFS文件系统中客户端是如何从Hadoop集群中读取和写入数据的，也可以说是block策略。
启动./start-dfs.sh后jps发现没有datanode进程。 查看日志 2018-02-27 13:54:27,918 INFO org.apache.hadoop.ipc.Server: IPC Server Responder: starting 2018-02-27 13:54:29,140 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Lock on /home/hadoop/app/tmp/dfs/data/in_use.lock
我在执行./start-all.sh之后发现，没有任何错误提示，输入jps得到如下结果：
今早一来，突然发现使用-put命令往HDFS里传数据传不上去了，抱一大堆错误，然后我使用bin/Hadoop dfsadmin -report查看系统状态
Hadoop HDFS时的“Incompatible clusterIDs”错误原因分析.pdf
用VirtualBox安装Hadoop伪集群，start-all.sh过程没有报错，如下：
最近与人瞎聊，聊到各大厂的面试题，其中有一个就是用java实现单链表反转。闲来无事，决定就这个问题进行一番尝试。
2014-06-18 20:34:59,622 FATAL org.apache.Hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block pool Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to localhost/127.0.0.1:9000 java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /usr/local/hadoop/hdfs/data: namenode clusterID = CID-af6f15aa-efdd-479b-bf55-77270058e4f7; datanode clusterID = CID-736d1968-8fd1-4bc4-afef-5c72354c39ce at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:472) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:225) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:249) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:929) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBlockPool(DataNode.java:900) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.verifyAndSetNamespaceInfo(BPOfferService.java:274) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:220) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:815) at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)
[root@hadoop current]# hadoop-daemon.sh start datanode starting datanode, logging to /usr/local/hadoop1.1/libexec/../logs/hadoop-root-datanode-hadoop.out
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览
HDFS作为分布式文件系统在分布式环境下如何保证数据一致性。HDFS中，存储的文件将会被分成若干的大小一致的block分布式地存储在不同的机器上，需要NameNode节点来对这些数据进行管理，存储这些block的结点称为DataNode，NameNode是用来管理这些元数据的。
针对文件和目录，HDFS有与POSIX非常相似的权限模式。 一共提供三类权限模式：只读权限（r）、写入权限(w)和可执行权限（x）。读取文件或列出目录内容时需要只读权限。写入一个文件，或是在一个目录上创建及删除文件或目录，需要写入权限。对于文件而言，可执行权限可以忽略，因为你不能在HDFS中执行文件（与POSIX不同），但在访问一个目录的子项时需要该权限。 每个文件和目录都有所属用户（owner）、所属组别（group）及模式（mode）。这个模式是由所属用户的权限、组内成员的权限及其他用户的权限组成的。 默认情况下，可以通过正在运行进程的用户名和组名来唯一确定客户端的标示。但由于客户端是远程的，任何用户都可以简单的在远程系统上以他的名义创建一个账户来进行访问。因此，作为共享文件系统资源和防止数据意外损失的一种机制，权限只能供合作团体中的用户使用，而不能在一个不友好的环境中保护资源。注意，最新的hadoop系统支持kerberos用户认证，该认证去除了这些限制。但是，除了上述限制之外，为防止用户或者自动工具及程序意外修改或删除文件系统的重要部分，启用权限控制还是很重要的。 注意：这里有一个超级用户的概念，超级用户是nameNode进程的标识。对于超级用户，系统不会执行任何权限检查。
最近在答疑工作中，有很多小伙伴都在问HDFS的读写原理是什么，小编其实在刚开始学习大数据的时候，也对此有所困惑。
上图的表格来模拟链表的结构，其中每一行为一个节点（以第一行举例110，a2,180）。
出现 这种异常是因为数据冲突造成的，可以把通过日志查看，解决办法：删掉tmp文件夹下生成的dfs文件，重新format一下，问题解决。
在 HDFS 中，NameNode 作为整个集群的管理中心，保存着整个 HDFS 中的元数据信息，而真正保存数据的是 DataNode。那么， Hadoop HDFS 是如何管理这些文件的呢？本期内容就来为大家解答：
java.net.UnknownHostException: node03: node03: 未知的名称或服务 at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1505) at org.apache.hadoop.security.SecurityUtil.getLocalHostName(SecurityUtil.java:219) at org.apache.hadoop.security.SecurityUtil.login(SecurityUtil.java:239) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.instantiateDataNode(DataNode.java:2467) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.createDataNode(DataNode.java:2516) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.secureMain(DataNode.java:2698) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.main(DataNode.java:2722) Caused by: java.net.UnknownHostException: node03: 未知的名称或服务 at java.net.Inet4AddressImpl.lookupAllHostAddr(Native Method) at java.net.InetAddress$2.lookupAllHostAddr(InetAddress.java:928) at java.net.InetAddress.getAddressesFromNameService(InetAddress.java:1323) at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1500) … 6 more 2019-11-07 17:08:33,536 INFO org.apache.hadoop.util.ExitUtil: Exiting with status 1 2019-11-07 17:08:33,537 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************
文件参考：https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5788634.html
作为Hadoop的分布式文件系统的HDFS，是Hadoop框架学习当中的重点内容，HDFS的设计初衷，是致力于存储超大文件，能够通过构建在普通PC设备上的集群环境，以较低成本完成大规模数据存储任务。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS数据读写机制。
Client：切分文件；访问或通过命令行管理HDFS；与NameNode交互，获取文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。
1.dfs.block.size HDFS中的数据block大小，默认是64M，对于较大集群，可以设置为128或264M
我们知道在HDFS中我们的文件按数据块进行存储，那么当我们写入或者读取一个文件的时候HDFS到底进行了哪些操作呢？
分析 双向链表的遍历，添加、修改、删除的操作思路 遍历方合单链表一样，只是可以向前、向后查找 添加（默认添加到双向链表的最后） （1）先找到双向链表的最后这个节点 （2）temp.next = new DataNode(); （3）newDataNode.Pre = temp; 修改思路和原理跟单向链表一样 删除 （1）因为是双向链表，因此，我们可以实现自我删除某个节点 （2）直接找到要删除的这个节点，比如temp （3）temp.pre.next = temp.next; （4）temp.next.pre
HDFS会自动根据距离选取最近的数据源。距离从近到远：同一机器 < 同一机架 < 同一数据中心 < 不同数据中心
下载docker镜像 首先下载需要使用的五个docker镜像 docker pull bde2020/hadoop-namenode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-resourcemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-historyserv
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。 1、分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题，这样的系统我们称之为分布式系统。 分布式文件系统是分布式系统的一个子集，它们解决的问题就是数据存储。换句话说，它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。
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安全模式是Namenode的一种状态（Namenode主要有active/standby/safemode三种模式）。
基于任何平台实现的云盘系统，面临的首要的技术问题就是客户端上传和下载效率优化问题。基于Hadoop实现的云盘系统，受到Hadoop文件读写机制的影响，采用Hadoop提供的API进行HDFS文件系统访问，文件读取时默认是顺序、逐block读取；写入时是顺序写入。
MPP结构： 129 GTM节点， 130 coordinator、gtm_proxy、datanode（1、2、3）节点，131 coordinator、gtm_proxy、datanode（4、5、6） 配置文件： #parse mode MPP. #129 gtm, 130 coord1, gtmproxy1 and 3 datanodes, 131 coord2, gtmproxy2, 3 datanodes #user and path pgxcOwner=postgres pgxcU
本文是参考官方的 IoTDB 集群版（1.0.0）的安装及启动教程：https://iotdb.apache.org/zh/UserGuide/V1.0.x/Cluster/Cluster-Setup.html ，在Windows Server 2019上部署集群的实践记录。
其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！
执行start-dfs.sh脚本后，集群是如何启动的？ 本文阅读并注释了start-dfs脚本，以及datanode的启动主要流程流程源码。
文章目录 2. HDFS 在读取文件的时候,如果其中一个块突然损坏了怎么办 3. HDFS 在上传文件的时候,如果其中一个 DataNode 突然挂掉了怎么办 2. HDFS 在读取文件的时候,如果其中一个块突然损坏了怎么办 客户端读取完 DataNode 上的块之后会进行 checksum 验证，也就是把客户端读 取到本地的块与 HDFS 上的原始块进行校验，如果发现校验结果不一致，客户端 会通知 NameNode，然后再从下一个拥有该 block 副本的 DataNode 继续读 3. HDFS
发现存在graylog-datanode-5.2.0-7.x86_64.rpm和graylog-server-5.2.0-7.x86_64.rpm两个安装包
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ DataNode 发生full GC ”的告警事件
HDFS作为Hadoop的分布式文件系统，其在大数据平台当中的地位是显而易见的。面对越来越大规模的数据存储任务，HDFS的高可靠性和高性能依然值得称赞，这也与HDFS的数据读写机制有关。今天的大数据开发分享，我们具体来讲讲HDFS数据写入流程。
基于Hadoop开发自己的企业大数据平台，这是现如今很多企业刚开始做大数据的选择，而在Hadoop系统框架当中，Hadoop实现数据处理的原理和技术，更是很多同学在学习上的难点。今天，我们就基于Hadoop生成数据、写入数据和读取数据的流程，来给大家做一个简单的分解。
4.执行Hadoop balance命令。（此项为balance集群使用，如果只是添加节点，则此步骤不需要）
1.Block的放置：默认不配置。一个Block会有三份备份，一份放在NameNode指定的DataNode，另一份放在与指定DataNode非同一Rack上的DataNode，最后一份放在与指定DataNode同一Rack上的DataNode上。备份无非就是为了数据安全，考虑同一Rack的失败情况以及不同Rack之间数据拷贝性能问题就采用这种配置方式。
本文主要讲述 HDFS原理-架构、副本机制、HDFS负载均衡、机架感知、健壮性、文件删除恢复机制 1：当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 •NameNode •DataNod
在hadoop启动的时候，正常的流程是先启动namenoe，然后启动datanode，因为namenode要接受datanode的注册，datanode的注册和心跳是在其启动的时候就开始了，入口方法自然是datanode的main方法。
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