（1）namenode内存满了，如何进行扩容，调什么参数。1.增加NameNode的内存在hadoop-env.sh文件中，可以增加JVM分配给NameNode的内存。通常是在HADOOP_NAMENODE_OPTS中增加-Xmx参数来增加最大堆内存。exportHADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx8g-Xms4g${HADOOP_NAMENODE_OPT

环境hadoop（版本：3.3.5）集群由3个datanode（dn）节点组成，其中2个namenode（nn）节点，采用QJM（QuorumJournalManager）方案组建高可用服务。问题描述与处理单位意外断电导致hdfs服务不可用，尝试重启服务：myhadoop.shstopmyhadoop.shstart多次执行jpsall观察各服务启动情况，发现na

Day2学习笔记及成果—基于MapReduce项目实现中所遇到的问题及解决方法问题一：主机和虚拟机互相能ping通，主机能ping通外网，虚拟机不能ping通外网。解决方案：可能的错误原因是网关设置有问题，虚拟机的网关应该和自己的网关一直，自己的网关可在编辑-虚拟网络设置中查看。首先执

所谓小文件，即存储在hdfs上的数据文件明显小于hdfs文件块大小的(默认是64MB)。小文件过多，占用大量内存。小文件的产生：主要由Hive启动的mr任务生成。在hdfs中，每次读写文件都需要先从namenode获取表结构(元数据)，然后再与datanode建立连接。而访问大量的小文件会经常需要大量的定位

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电

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简述什么是HDFS，以及HDFS作用？HDFS，即HadoopDistributedFileSystem，是Hadoop分布式文件系统。它是一个专门为了存储大量数据而设计的文件系统，能够在廉价的商用硬件上提供高吞吐量的数据访问，非常适合那些有大量数据集的应用程序。HDFS的设计目标是处理大文件，它支持的文件尺

hive语法重视hdfs调优怎么编写清洗怎么写支持压缩的map中间结果一些误区  datanode接受数据是一个块一个块往上传，后面两个节点是依次调用的元数据得在namenode内存中加载，而非仅存在磁盘上Fsimage保存目录和iNode，eidts记录更新操作两个并不是一致的，第一

HDFS写数据宏观流程客户端使用rpc通信框架向NameNode发送请求，NameNode接收并处理用户请求，同时检测用户是否拥有上传文件操作的权限。磁盘空间是否可用，路径是否存在，NameNode会针对这个文件创建一个空的Entry对象，并返回成功的状态给DFS，如果DFS接收到成功的状态，会创建FSDataOutPut

首先介绍一下本人的情况：我的虚拟机最开始是可以启动的，后来删除了主节点，重新创建了一个主节点，并保持相同的主机名，并把从结点上的hadoop打包发到了主节点（前提已经弄好ssh和相关映射）tar-zcf~/hadoop.master.tar.gz./hadoop//将hadoop目录下的内容打包复制到～/hadoop.master.ta

参考1参考21.下载并安装hadoop下载解压hadoop:https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.1/百度网盘：安装包和配置文件链接:(https://pan.baidu.com/s/1SyORDDF5hxmm5-dZPuHNhA?pwd=1234)注意：我使用的是2.7.1版本，官网的Hadoop不支持Windows系统，需要修改

1.分布式分布式存储解决了单机存储容量有限的问题,且带来了比较高的性能提升.例如:3台服务器,就是3倍的传输效率,读写效率...横向扩展=加机器, 纵向扩展=加配置(硬件)2.架构  namenode:主节点.    1.管理整个HDFS集群.    2.维护和管

接上篇Hadoop的单机布署，接下来准备以单机的形式体验一把HDFS。 写在前而，我本机hadoop的根目录是/hadoop/hadoop-2.10.2，请各位读者根据实际情况辨别各自的路径。第一步，修改配置文件/hadoop/hadoop-2.10.2/etc/hadoop/core-site.xml<configuration><property>

HDFS分布式文件系统一、HDFS概念HDFS介绍HDFS是HadoopDistributeFileSystem的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大

HDFS安全模式安全模式概述：安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求，是一种保护机制，用于保证集群中的数据块的安全性。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，集群会开始检查数据块的完整性。DataNode在启动的

1.Hadoop生态圈相关组件 namenode：master节点，处理客户端的请求。datanode：slave节点，存储实际数据，汇报存储信息给namenode。client：切分文件，访问hdfs，与namenode交互，获取文件位置信息，与datanode交互，读取和写入数据。secondarynamenode：辅助namenode，分担其工作量，紧急情况下和辅

HDFS读数据流程    事件描述：客户端要下载一个200m的数据文件，hdfs是如何读取的。   两个对象：一个客户端、一个集群   流程:       1.客户端创建一个分布式文件系统（DistributedFileSystem），向集群NameNode请求下载文件。       

背景环境：hdp2.6.6部署的小集群（4节点），这个投入生产后，转手了很多批次人维护，安装源介质这些通通都找不到了，目前官网无法下载hdp的安装介质，中途有坏了一个节点的系统盘，维修好了后，因为没有安装介质，一直都没有恢复。集群部署了4个jn，昨天一个节点的data1故障，导致namenode异常无法启动和ha

大数据概述大数据这个概念近年来算是如火如荼，那什么是大数据呢？首先从名字来看，我们可以简单地认为数据量大，而数据量大也就意味着计算量大。这样理解本身是没有任何问题的，只不过这并不能很好的定义大数据。而业界的一家权威的机构，针对大数据做了描述，认为大数据应该具备如下特征：1

1、启动时间变长。NameNode的启动过程可以分成FsImage数据加载、editlogs回放、Checkpoint、DataNode的BlockReport几个阶段。数据规模较小时，启动时间可以控制在~10min以内，当元数据规模达到5亿（Namespace中INode数超过2亿，Block数接近3亿），FsImage文件大小将接近到20GB，加载FsImage数据

Namenode内存配置在Hadoop2.x里，如何配置NameNode内存？NameNode默认内存2000M。如果你的服务器内存是4G，那一般可以把NN内存设置成3G，留1G给服务器维持基本运行（如系统运行需要、DataNode运行需要等）所需就行。在hadoop-env.sh文件中设置：HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072mHadoop3.x系列，如

作者：櫰木本次集群规划信息本次实际生产业务体量存在巨大差异，但集群规划内容相同，因此建议实际生产环境按照按照一定比例扩展即可。主机操作系统要求软件信息参数配置8C16G操作系统版本CentOSLinuxrelease7.8.2003(Core)java版本javaversion"1.8.0_281"

1、列举几个hadoop生态圈的组件并做简要描述？（1）Zookeeper:是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。（2）Flume:一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。（3）Hbase:是一个分布式的、面向列的开源数据库,利用HadoopH

NameNode被格式化之后，将在NameNode目录下产生一些文件1.Fsimage文件Fsimage文件是HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息1.查看Fsimage文件1.oiv命令hdfsoiv-p文件类型-i镜像文件-o转换后文件的输出路径hdfs