原因：可能是多次格式化NameNode后未删除相关文件，需要检查在hadoop中查看hdfs-site.xml和core-site.xml配置文件，确认其中的相关配置项是否正确设置，查看目录路径，然后删除相关文件。解决：一.查看并删除hdfs-site.xml文件使用vi查看文件hdfs-site.xml。 可以看到name和data文件的路径。进入该路径可以看到这两个文件，删除name和data文件。二.查看并删除core-site.xml文件使用vi查看core-site.xml文件。可以看到tmp文件的路径。进入该路径可以看到这两个文件，删除nm-local-dir和dfs文件。三.格式

博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌🍅由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。🍅感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。文章包含：项目选题+项目展示图片（必看）技术栈：使用request爬取豆瓣+1905多路数据源电影数据集，hive分析百万海量数据,sqoop导入mysqlflask做后台+前端echarts加登录页面做的可视化  题 目基于机器学习的喜剧电影推荐系统

一、Hadoop概述Hadoop起源Hadoop起源于ApacheNutch项目，ApacheNutch项目起源于ApacheLucene项目，这三个项目的创始人都是DougCutting。2003年谷歌发表关于GFS（GoogleFileSystem，Google文件系统）分布式存储系统的论文。2004年：DougCutting和MikeCafarella基于GFS论文实现Nutch的分布式文件系统NDFS。2004年发表关于MapReduce分布式计算框架的论文。2005年：DougCutting和MikeCafarella基于MapReduce论文在Nutch上实现MapReduce系统

一、大数据的特征大数据主要具有四个方面的典型特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value），即“4V“。大量（Volume）：数据量的存储单位从过去的GB到TB、甚至达到PB、EB多样（Variety）：数据类型复杂多样，包括结构型数据、非结构型数据、源数据、处理数据等高速（Velocity）：大数据采集、处理计算速度较快、能满足实时数据分析需求价值（Value）：将原始数据经过采集、清洗、深度挖掘、数据分析后具有较高的商业价值二、结构化数据和非结构化数据结构化数据：结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据

大数据开发（Hadoop面试真题）1、请解释以下Hadoop中NameNode和DataNode的作用。2、如何在Hadoop集群中实现数据的排序？3、请解释以下HadoopMapReduce的工作原理？4、请解释一下MapReduce模型中Map和Reduce阶段各自的作用？5、MapReduce工作原理？6、简要解释Hadoop与Spark之间的区别和优缺点？7、在Hadoop中，什么是输入分片（InputSplits）？它的作用是什么？8、什么是数据倾斜（DataSkew）？如何解决在MapReduce任务中的数据倾斜问题？9、简要介绍HDFS和HBase，并描述它们适用的场景。10、如

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目录一、主机规划二、环境准备1.启动NTP时钟同步2.修改hosts文件3.配置所有主机间ssh免密4.修改用户可打开文件数与进程数（可选）三、安装JDK四、安装部署 Zookeeper集群1.解压、配置环境变量2.创建配置文件3.创建新的空ZooKeeper数据目录和事务日志目录4.添加myid配置5.设置Zookeeper使用的JVM堆内存6.启动ZooKeeper7.查看ZooKeeper状态8.简单测试ZooKeeper命令五、安装配置HadoopHA集群1.解压、配置环境变量（node1执行）2.HDFS高可用配置（1）创建存储目录（2）修改核心模块配置（3）修改hdfs文件系统模块

在大数据面试中，深刻理解Hadoop是取得成功的关键之一。以下是一些关于Hadoop的HDFS存储系统的高频面试题目以及解答思路和经验分享：一、HDFS读流程发起下载请求：客户端创建分布式文件系统，向NameNode请求下载 user/warehouse/ss.avi 文件；获取文件元数据：NameNode返回目标文件的元数据，包括文件块的位置；请求读取第一个块：客户端向 data1 请求读取第一个块；数据传输：data1 通过 FSDataInputStream 将数据返回给客户端；继续请求读取：重复步骤3-4直到所有文件块都读取完毕，然后关闭 FSDataInputStream。二、HDF

#0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕设分享基于hadoop大数据教育可视化系统(源码+论文)项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统一、摘要​在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，

目录一、认识大数据二、Hadoop生态圈组件介绍   1.1、HDFS（分布式文件系统）  1.2、MapReduce（分布式计算框架）  1.3、Spark（分布式计算框架）  1.4、Flink（分布式计算框架）  1.5、Yarn/Mesos（分布式资源管理器）  1.6、Zookeeper（分布式协作服务）  1.7、Sqoop（数据同步工具）  1.8、Hive/Impala（基于Hadoop的数据仓库）  1.9、HBase（分布式列存储数据库）  1.10、Flume（日志收集工具）三、Hadoop的核心计算框架1、MapReduce分布式计算框架1.1什么是MapReduce2