首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

解决 Apache Hadoop 启动时 DataNode 没有启动的问题

文章目录 前言 一、启动 HDFS 并显示当前所有 Java 进程 二、DataNode 启动异常 2.1、DataNode 启动异常描述 2.2、解决方式 三、Web 界面来查看 Hadoop 信息...总结 ---- 前言 解决 Apache Hadoop 启动时 DataNode 没有启动的问题(注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据,如果原有的数据很重要请不要这样做)。...---- 一、启动 HDFS 并显示当前所有 Java 进程 依次 Hadoop 安装目录下执行以下指令启动 HDFS 并显示当前所有 Java 进程: ....---- 总结 本文解决了 Apache Hadoop 启动时 DataNode 没有启动的问题,但是请注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据,如果原有的数据很重要请不要这样做。...若有其他问题、建议或者补充可以留言文章下方,感谢大家的支持!

2.6K21
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

hadoop2.7集群初始化之后没有DataNode的问题

,发现以下问题: master节点,用hdfs命令上传文件报错There are 0 datanode(s) running and no node(s); 去DataNode节点执行jps命令,没有名为...DataNode的进程; 解决 停止yarn和hdfs(我这里的hadoop部署~目录下,请根据您自己的部署目录调整下面的命令): ~/hadoop-2.7.7/sbin/stop-yarn.sh \...&& ~/hadoop-2.7.7/sbin/stop-dfs.sh 再次格式化namenode和hdfs: ~/hadoop-2.7.7/bin/hadoop namenode -format \...&& ~/hadoop-2.7.7/bin/hdfs namenode -format 清理临时文件夹(这一步很重要):打开文件hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml...DataNode机器上执行jps命令,发现DataNode进程已经有了: [hadoop@node1 logs]$ jps 9664 DataNode 9974 Jps 9784 NodeManager

2.2K10

hadoop集群运行jps命令以后Datanode节点未启动的解决办法

出现该问题的原因:第一次格式化dfs后,启动并使用了hadoop,后来又重新执行了格式化命令(hdfs namenode -format),这时namenode的clusterID会重新生成,而datanode...-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> hadoop.tmp.dir /home/hadoop/hadoop...而网上是这样解决的: 打开hdfs-site.xml里配置的datanode和namenode对应的目录,分别打开current文件夹里的VERSION,可以看到clusterID项正如日志里记录的一样...,确实不一致,修改datanode里VERSION文件的clusterID 与namenode里的一致,再重新启动dfs(执行start-dfs.sh)再执行jps命令可以看到datanode已正常启动...start-dfs.sh和start-yarn.sh显示节点的类别: 1:HDFS的守护进程     (1):主节点:Namenode、SecondaryNamenode     (2):从节点:Datanode

3K60

Ubuntu上启动并运行Hadoop

启动Hadoop集群的模式有三种: 本地(独立)模式 伪分布式模式 完全分布式模式 在这篇文章中,我的目标是让Hadoop本地(独立)模式和伪分布式模式下运行在Ubuntu主机上。...命令行中执行以下命令来检查您是否已经您的机器上安装了Java。 $ javac $ java -version 如果你还没有安装Java,这个链接提供了一个很好的资源。...7. $ hadoop 独立模式 Hadoop被默认配置为以单个Java进程运行,该进程非分布式模式下运行。独立模式很容易进行测试和调试,所以开发阶段通常很有用。...此外,Hadoop的后台程序不会在此模式下启动。由于Hadoop的默认属性设置为独立模式,并且没有Hadoop后台进程可以运行,所以到这儿我们没有其他步骤可以执行了。...伪分布式模式 该模式以多个Hadoop后台程序本地机器上运行来模拟小型集群。每个Hadoop后台程序都在单独的Java进程上运行。伪分布模式是全分布模式的一个特例。

4.4K21

ParallelXGPU上运行Hadoop任务

ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云上运行”。...然而,当被问起ParallelX是否将会支持亚马逊之外的其他不同云服务提供商时,Tony的答复是“暂时还没有,不过我们将拥有一套SDK,供使用内部Hadoop集群的客户使用。...大部分GPU云服务提供商HPC云中提供GPU,但我们希望能够以比较低廉的价格使用云服务中的GPU。毕竟,这正是Hadoop的设计初衷——便宜的商用硬件。”...现在同样也有一些FPGA硬件能够运行OpenCL代码,但是要想获得对于广义并行硬件的支持,可能还需要等到未来的某一天。”...虽然ParallelX团队目前正在专注于针对亚马逊的Hadoop版本分支的努力,但他们也规划为其他流行的Hadoop版本分支(例如Cloudera's CDH)进行开发, 而且毫无疑问,ParallelX

1.1K140

谷歌对决亚马逊 云中运行Hadoop

如今,Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop预览版更简单的 Google Cloud Platform 上运行Hadoop,这样你就可以更加专注于数据处理逻辑而不是集群管理和文件系统...今天的发行版本提供了准确的——使用了一个简单的连接器库,Hadoop现在可以直接地Google Cloud Storage运行——一个对象存储创建在Colossus上。...低成本:包括存储和计算:存储,因为没有必要维护两份数据,一个用于备份,另一个用于运行Hadoop;计算,因为你不需要仅仅为服务数据而保持VM一直运行。...同时,它是以分钟计费,你可以多个内核上更快的运行Hadoop,并且你的成本不再是四舍五入为一个小时来计算。...Google很乐意听到你关于如何更好的Google Cloud Platform运行Hadoop和MapReduce的反馈和想法。

1.3K30

{Submarine} Apache Hadoop运行深度学习框架

这些改进使得Apache Hadoop YARN上运行的分布式深度学习/机器学习应用程序就像在本地运行一样简单,这可以让机器学习工程师专注于算法,而不是担心底层基础架构。...通过升级到最新的Hadoop,用户现在可以同一群集上运行其他ETL / streaming 作业来运行深度学习工作负载。这样可以轻松访问同一群集上的数据,从而实现更好的资源利用率。 ?...因此,同一个集群上运行深度学习作业可以显著提高数据/计算资源共享的效率。...提交 Submarine 训练工作与笔记本中运行 Python 脚本完全相同。最重要的是,用户无需更改其已有算法程序即可转换为 Submarine 作业运行。...Spark、Hive、impala 等计算引擎进行处理 存在的问题: 用户体验不佳 没有集成的操作平台,全部通过手动编写算法,提交作业和检查运行结果,效率低,容易出错。

1.7K10

Hadoop YARN群集之上安装,配置和运行Spark

主节点(HDFS NameNode和YARN ResourceManager)称为节点主节点,从节点(HDFS DataNode和YARN NodeManager)称为node1和node2。...除非另有说明,否则从node-master运行本指南中的命令。 确保您的hadoop用户可以使用没有密码的SSH密钥访问所有群集节点。 请注意Hadoop安装的路径。...本指南假定它已安装/home/hadoop/hadoop。如果不是,请相应地调整示例中的路径。 jps每个节点上运行以确认HDFS和YARN正在运行。...群集模式配置Spark驱动程序内存分配 群集模式下,Spark驱动程序YARN Application Master中运行。...客户端模式配置Spark应用程序主内存分配 客户端模式下,Spark驱动程序不会在群集上运行,因此上述配置将不起作用。

3.5K31

(转载非原创)hadoop源码_hdfs启动流程_2_DataNode _

HADOOP_SUBCMD_SUPPORTDAEMONIZATIONdatanode的命令处理程序中会赋值: # hdfs脚本中 datanode) HADOOP_SUBCMD_SUPPORTDAEMONIZATION...// unix/linux系统中,小于1024的端口被视为特权端口。 // 对于其他操作系统,请谨慎使用此方法。 // 例如,Windows没有特权端口的概念。...// 返回运行正常的卷列表。如果没有正常运行的卷,则返回一个空列表。...// 启动期间Hadoop服务器(name-node和data-node)从它们读取本地存储信息。 // 服务器在运行时对每个存储目录持有一个锁,这样其他节点就不能在启动时共享相同的存储。...// 不可能同时DataTransferProtocol上运行特权端口和SASL。 // 为了向后兼容,连接逻辑必须检查目标端口是否为特权端口,如果是,跳过SASL握手。

81300
领券