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namenode新上映_namenode无法启动(2024年11月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

namenode

Hadoop集群搭建与常见问题解决指南 Hadoop主要由三个部分组成：HDFS、MapReduce和Yarn。HDFS负责数据的存储，MapReduce负责数据的计算，而Yarn则负责资源的调度。在安装过程中，需要配置四个核心文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml和mapred-site.xml，以及workers文件。集群搭建完成后，需要进行初始化操作。首先使用命令hdfs namenode -format来格式化NameNode，然后启动HDFS集群的sbin/start-dfs.sh脚本，最后启动Yarn集群的sbin/start-yarn.sh脚本。在搭建过程中，可能会遇到各种问题，但只要耐心解决，最终都能顺利完成。遇到问题是很正常的，没有问题反而不太正常，哈哈。

𐟓Š随着大数据技术的飞速发展，华为FusionInsight_hdfs作为Hadoop HDFS的强大存储解决方案，备受企业青睐。为了确保其稳定运行和高效性能，全面监控至关重要。 𐟔𘂬ock监控：Block是HDFS的数据存储基石。通过监控Block容量、总数、受损及多余副本等指标，运维人员能及时发现并解决问题，保障数据完整性。 𐟒𛃐U性能监控：CPU性能对HDFS至关重要。监控易工具追踪DataNode和NameNode的CPU使用情况，包括占用率和核数，助力运维人员识别CPU瓶颈并优化性能。 𐟓存储监控：存储监控是评估HDFS性能的关键。实时监控存储容量、已用和剩余容量，确保存储资源合理分配，避免浪费或不足。 𐟔其他监控：除了关键指标，监控易工具还追踪NameNode活动RPC处理时间、客户端RPC消息及文件目录总数，为运维人员提供全面的服务性能视图。通过这些监控措施，运维人员能够全面了解华为FusionInsight_hdfs的运行状况，并及时调整优化，确保服务的稳定与高效。

Hadoop核心组件详解：你了解几个？每天一个小知识，今天来聊聊Hadoop的核心组件。Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它的核心组件包括HDFS、MapReduce、HBase、Zookeeper和Hive。让我们一起来看看这些组件的作用吧！ HDFS：分布式文件系统 𐟓‚ HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的基础，负责数据的存储和管理。它是一个高度容错的系统，能够检测和应对硬件故障，特别适合在低成本通用硬件上运行。HDFS简化了一致性模型，通过流式数据访问提供高吞吐量，非常适合处理大型数据集。它的数据以块的形式分布在集群的不同物理机器上，架构基于特定的节点构建，包括NameNode（提供元数据服务）和DataNode（提供存储块）。 MapReduce：分布式计算框架 𐟒𛊍apReduce是一种分布式计算模型，用于大数据计算。它将复杂的分布式计算框架细节屏蔽掉，将计算抽象成Map和Reduce两部分。Map操作对数据集上的独立元素进行指定操作，生成键值对形式的中间结果；Reduce操作则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce提供了数据划分和计算任务调度、数据/代码互定位、系统优化、出错检测和恢复等功能。 HBase：分布式列存数据库 𐟓Š HBase是一个建立在HDFS之上的分布式列存数据库，面向结构化数据。它采用了BigTable的数据模型，增强了稀疏排序映射表（Key/Value），其中键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时可以利用MapReduce来处理数据，将数据存储和并行计算完美地结合在一起。 Zookeeper：分布式协同服务 𐟐˜ Zookeeper是一个为分布式应用提供协同服务的软件，提供包括配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等功能，用于解决分布式环境下的数据管理问题。Hadoop的许多组件都依赖于Zookeeper来管理操作。Zookeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 Hive：数据仓库 𐟏튈ive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，最初用于解决海量结构化日志数据的统计问题。Hive使用类SQL的HiveQL语言实现数据查询，并将HQL转化为在Hadoop上执行的MapReduce任务。Hive用于离线数据分析，可以降低大数据处理应用的门槛。Hive本质上是基于HDFS上的应用程序，其数据都存储在Hadoop兼容的文件系统中（例如Amazon S3、HDFS）。这些组件共同构成了Hadoop的核心，它们各自负责不同的功能，但都是为了实现一个共同的目标：高效处理大规模数据。希望这篇文章能让你对Hadoop的核心组件有一个更清晰的认识！

Hadoop节点动态上下线指南 𐟓‹ 1）节点上线操作：在新增节点的hosts文件中添加NameNode的hostname。在NameNode节点的hosts文件中添加新增数据节点的hostname。关闭新增节点的防火墙。在NameNode节点上增加新增节点的SSH免密码登录配置。在NameNode节点上的dfs.hosts文件中追加上新增节点的hostname。在其他节点上执行刷新操作：hdfs dfsadmin -refreshNodes。在NameNode节点上，更改slaves文件，将要上线的数据节点hostname追加到文件中。启动DataNode节点。查看NameNode的监控页面，确认新增加的节点是否在线。 2）节点下线操作：修改/conf/hdfs-site.xml文件。确定需要下线的机器，并在dfs.hosts.exclude文件中配置好需要下架的机器，阻止该机器连接NameNode。配置完成后，进行刷新操作：./bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes，该操作会在后台进行block块的移动。执行命令后，需要下架的机器可以关闭。查看集群上连接的节点，正在执行Decommission，会显示：Decommission Status: Decommission in progress，执行完毕后，会显示：Decommission Status: Decommissioned。机器下线完毕后，将其从excludes文件中移除。

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