我正在尝试设置 Hadoop 多节点集群。
当我启动我的集群时,这里是我在控制台中的响应..
hduser@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ /usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh
Starting namenodes on [hadoop-master]
hadoop-master: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hduser-namenode-hadoop-master.out
hadoop-master: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hduser-datanode-hadoop-master.out
hadoop-child: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hduser-datanode-hadoop-child.out
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hduser-secondarynamenode-hadoop-master.out
hduser@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ jps
21079 NameNode
21258 DataNode
21479 SecondaryNameNode
21600 Jps
hduser@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ /usr/local/hadoop/sbin/start-yarn.sh
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hduser-resourcemanager-hadoop-master.out
hadoop-child: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hduser-nodemanager-hadoop-child.out
hadoop-master: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hduser-nodemanager-hadoop-master.out
hduser@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ jps
21079 NameNode
21258 DataNode
22117 Jps
21815 NodeManager
21479 SecondaryNameNode
21658 ResourceManager
你可以看到一个数据节点正在 hadoop-child 机器上启动。
现在,当我尝试获取所有节点信息时。我没有看到显示的所有节点。
hduser@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ bin/hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 21103243264 (19.65 GB)
Present Capacity: 17825124352 (16.60 GB)
DFS Remaining: 17821085696 (16.60 GB)
DFS Used: 4038656 (3.85 MB)
DFS Used%: 0.02%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0
-------------------------------------------------
Live datanodes (1):
Name: 127.0.0.1:50010 (localhost)
Hostname: localhost
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 21103243264 (19.65 GB)
DFS Used: 4038656 (3.85 MB)
Non DFS Used: 3278118912 (3.05 GB)
DFS Remaining: 17821085696 (16.60 GB)
DFS Used%: 0.02%
DFS Remaining%: 84.45%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Sun Feb 26 17:13:04 UTC 2017
这里需要查看master和child的信息。我有 1 个主节点和 1 个子节点。
********************修复********
根据 Frank 的说法,这是修复它的方式..
改变了下面两行
127.0.0.1 localhost hadoop-master
961.118.98.183 hadoop-child
到(在两个节点中)
127.0.0.1 localhost
961.118.99.251 hadoop-master
961.118.98.183 hadoop-child
2.按以下顺序重启集群..应该重新格式化数据节点。
format will remove only the meta, the datanode's data directories will still be using the old namenode's identity which wil cause the datanode to fail(so delete the directories).
Can you please this order..
1) stop the cluster
2) rm -rf /path/to/datanode/data/dir (in both nodes)
3) hadoop namenode -format
4) START cluste
最佳答案
设置多节点环境时,必须明确定义namenode 和resourcemanager 地址。
将此属性添加到两个节点中的 core-site.xml,
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop-master:8020</value>
</property>
在 yarn-site.xml 中也是如此,
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop-master</value>
</property>
确保在所有节点的/etc/hosts 文件中,完成了IP 地址和主机名映射。
注意:如果服务正在运行,请停止它们并添加这些属性,然后再重新启动它们。
关于hadoop - Hadoop 集群节点数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42471625/
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的,针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜,提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN(YetanotherResourceNegotiator的缩写)是Hadoop集群的资源管理系统,负责为计算程序提供服务器计算资源,相当于⼀个分布式的操作系统平台,⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现,但是因为具有⾜够的通⽤性,同样可以⽀持其他的分布式计算模
开门见山|拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.16.1|配置存放的目录#存放配置文件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/config#存放数据的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/data#存放运行日志的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/log#存放IK分词插件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/plugins若你使用了moba,直接右键新建即可如上图所示依次类推创建
目录:一、简介二、HQL的执行流程三、索引四、索引案例五、Hive常用DDL操作六、Hive常用DML操作七、查询结果插入到表八、更新和删除操作九、查询结果写出到文件系统十、HiveCLI和Beeline命令行的基本使用十一、Hive配置一、简介Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL查询功能,用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业,然后提交到Hadoop上运行。特点:简单、容易上手(提供了类似sql的查询语言hql),使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析;灵活性高,可以自定义用户函数(UDF)和
文章目录查看ES信息查看节点信息查看分片信息实际场景下ES分片及副本数量应该怎么分关于ES的灵活使用查看ES信息查看版本kibana:GET/查看节点信息GET/_cat/nodes?v解释:ip:集群中节点的ip地址;heap.percent:堆内存的占用百分比;ram.percent:总内存的占用百分比,其实这个不是很准确,因为buff/cache和available也被当作使用内存;cpu:cpu占用百分比;load_1m:1分钟内cpu负载;load_5m:5分钟内cpu负载;load_15m:15分钟内cpu负载;node.role:上图的dilmrt代表全部权限master:*代表
elasticsearch查看当前集群中的master节点是哪个需要使用_cat监控命令,具体如下。查看方法es主节点确定命令,以kibana上查看示例如下:GET_cat/nodesv返回结果示例如下:ipheap.percentram.percentcpuload_1mload_5mload_15mnode.rolemastername172.16.16.188529952.591.701.45mdi-elastic3172.16.16.187329950.990.991.19mdi-elastic2172.16.16.231699940.871.001.03mdi-elastic4172
Kubernetes(K8s)是一个用于管理容器化应用程序的开源平台,可以帮助开发人员更轻松地部署、管理和扩展应用程序。在Kubernetes中,集群划分是一种重要的概念,可以帮助我们更好地组织和管理集群中的节点和资源。本文将介绍如何使用Kubernetes对集群进行划分,并提供详细的操作示例,希望能够帮助读者更好地了解和使用Kubernetes平台。Node划分Node划分是将集群中的节点按照一定的规则进行划分。在Kubernetes中,可以使用NodeSelector和Affinity机制来实现Node划分。NodeSelectorNodeSelector是一种将Pod调度到符合特定节点标
云计算实验中要求我们在Linux系统安装Hadoop,故来做一个简单的记录。· 注:我的操作系统环境是Ubuntu-20.04.3,安装的JDK版本为jdk1.8.0_301,安装的Hadoop版本为hadoop2.7.1。(不确定其他版本是否会出现版本兼容问题)Hadoop安装步骤如下: 一、更新apt和安装vim编辑器 二、配置本机无密码登录SSH 三、安装JAVA环境 四、下载安装Hadoop 五、伪分布式搭建一、更新apt和安装vim编辑器1、更新aptsudoapt-getupdate2、安装vim
目录一、下载Elasticsearch1.选择你要下载的Elasticsearch版本二、采用通用搭建集群的方法三、配置三台es1.上传压缩包到任意一台虚拟机中2.解压并修改配置文件(配置单台es)3.配置三台es集群4.设置后台启动和开机自启(可选)一、下载Elasticsearch1.选择你要下载的Elasticsearch版本es下载地址这里我下载的是二、采用通用搭建集群的方法集群搭建方法三、配置三台es1.上传压缩包到任意一台虚拟机中上传方式有两种第一种:使用xftp上传直接拖动过去就可以了。第二种:使用lrzsz先安装yum-yinstalllrzsz切换到要上传的位置cd/opt/
一、设置免密登录1、系统偏好设置-----共享----勾选远程登录,所有用户2、打开终端,输入命令ssh-keygen-trsa,一直回车即可2.查看生成的公钥和私钥 cd~/.ssh ls会看到~/.ssh目录下有两个文件:①私钥:id_rsa②公钥:id_rsa.pub3.将公钥内容写入到~/.ssh/authorized_keys中 cat~/.ssh/id_rsa.pub>>~/.ssh/authorized_keys4.测试在terminal终端输入 sshlocalhost如果出现以下询问输入yes,不需要输入密码就能登录,说明配置成功Areyousureyouw
文章目录一.k8s集群修改config1.1备份当前k8s集群配置文件1.2删除当前k8s集群的apiserver的cert和key1.3生成新的apiserver的cert和key1.4刷新admin.conf1.5重启apiserver1.6刷新.kube/config二.安装kubectl2.1下载kubectl2.2配置kubectl三.使用kubernetes-client操作k8s集群3.1依赖3.2注意(可忽略)3.3创建StatefulSet3.4运行shell命令3.5删除StatefulSet3.6线上运行注意一.k8s集群修改config因为默认的是内网IP,复制出来后,