/start-dfs.sh后jps发现没有datanode进程。...2018-02-27 13:54:29,162 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed...at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:1394) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBlockPool...0 2018-02-27 13:54:31,297 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: SHUTDOWN_MSG: /*****...出现该问题的原因： 在第一次格式化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
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 依次在 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在文章下方，感谢大家的支持！
，发现以下问题： 在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部署在~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...在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
出现该问题的原因：在第一次格式化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
之前已经配置好了Hadoop以及Yarn，可那只是第一步。下面还要在上面运行各种程序，这才是最重要的。...因此我们可以直接运行python的脚本了。...运行结果如下： ?...在Hadoop上运行Python代码 准备工作： 下载文本文件： ~$ mkdir tmp/guteberg cd tmp/guteberg wget http://www.gutenberg.org.../share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar 由于通过streaming接口运行的脚本太长了，因此直接建立一个shell名称为run.sh来运行： 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在本地（独立）模式和伪分布式模式下运行在Ubuntu主机上。...在命令行中执行以下命令来检查您是否已经在您的机器上安装了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，该进程在非分布式模式下运行。独立模式很容易进行测试和调试，所以在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后台程序在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。
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云服务提供商在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，但他们也在规划为其他流行的Hadoop版本分支（例如Cloudera's CDH）进行开发， 而且毫无疑问，在ParallelX
如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop预览版更简单的在 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现在可以直接地在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，你可以在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在Google Cloud Platform运行Hadoop和MapReduce的反馈和想法。
1、如果hdfs没有启动，则在haoop主目录下启动： ./sbin/start-dfs.sh ./sbin/start-yarn.sh 2、查看状态，保证有数据节点在运行 ....4、把文件拷贝到hadoop文件系统 ./bin/hadoop fs -mkdir /input ..../bin/hadoop fs -put -f examples/file1.txt examples/file2.txt /input 5、运行 WordCount ..../bin/hadoop jar ..../input /output 运行中会显示进度。
定义的类路径（如果已经设置）顺便说一下，这解释了如果你在没有作业JAR(hadoop CLASSNAME）情况下使用本地作业运行器时，为什么必须设置HADOOP__CLASSPATH来指明依赖类和库。...1.2任务的类路径 在集群上（包括伪分布式模式），map和reduce任务在各自的JVM上运行，它们的类路径不受HADOOP_CLASSPATH控制。...HADOOP_CLASSPATH环境变量是因为对于该作业没有任何第三方依赖。...任务尝试在作业运行时根据需要分配，所以，它们的顺序代表被创建运行的先后顺序。...有时你可能需要调试一个问题，这个问题你怀疑在运行一个Hadoop命令的JVM上发生，而不是在集群上。
这些改进使得在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，用户现在可以在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，在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 训练工作与在笔记本中运行 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。
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在每个节点上运行以确认HDFS和YARN正在运行。...在群集模式配置Spark驱动程序内存分配 在群集模式下，Spark驱动程序在YARN Application Master中运行。...在客户端模式配置Spark应用程序主内存分配 在客户端模式下，Spark驱动程序不会在群集上运行，因此上述配置将不起作用。
property> yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
本文记录 dotnet 应用程序在 UOS 统信系统上运行时，提示 没有通过系统安全验证，无法运行 的问题 这个问题是因为没有开启 UOS 统信的开发者模式，直接将自己构建完成的包放上去跑导致的问题 解决方法十分简单
hadoop 2.7.2 17/04/14 14:07:00 INFO mapreduce.Job: Job job_1492146520853_0005 running in uber mode :...(Shell.java:545) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:456) at org.apache.hadoop.util.Shell...(DefaultContainerExecutor.java:212) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call...(ContainerLaunch.java:302) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call...set." 31 exit 1 32 fi 33 34 JAVA=$JAVA_HOME/bin/java 改第26行 JAVA_HOME就可以了 原来默认是$JAVA_HOME 第34行没有读到
动态节点，在HDFS系统运行时，==动态加入==。...docker for mac 版本没有docker0网桥。 在mac系统上又运行了一层虚拟机，只有这层虚拟机可以直连到docker网络。...我们在创建dockerfile的时候配置了CMD ，就是系统运行后前台命令。如果run docker的时候，配置了start-hdf.sh 命令，那么就会遇到脚本运行结束docker自动停止。...解决方法，在本地创建一个.sh文件，在docker run 的时候挂载到container中，run 命令设置运行这个docker容器中的sh文件。...datanode2没有添加到namenode的slaves文件中，但是在datanode2的hdfs文件中配置了namenode和secondnamenode，所以datanode可以自动添加到HDFS
HADOOP_SUBCMD_SUPPORTDAEMONIZATION在datanode的命令处理程序中会赋值： # 在hdfs脚本中 datanode) HADOOP_SUBCMD_SUPPORTDAEMONIZATION...// 在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。...// 在启动期间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。...// 不可能同时在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。
，因为hadoop运行在java环境，跨平台性使得无需编译arm架构版本。...如果已经在 ~/.bashrc 中添加了Hadoop和JDK的环境变量，并且是以 root 用户登录和运行Hadoop，那么通常情况下不需要在 /etc/profile 中再次添加这些环境变量。...以下是STEP： 4.1 运行Pi计算示例 运行Pi计算示例 在ubuntu1节点上执行以下命令： hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples...，但是节点没有正确挂载。...在web界面查看时，也会发现没有datanode被挂载。
二、Docker部署Hadoop Yarn 部署结果： 一台namenode节点，运行 namenode resourcemanager JobHistoryServer HistoryServer...2台datanode节点，运行 datanode nodemanager 主机Mac docker宿主机（virtualbox） Intellij idea spark client...在创建镜像的时候没有装载spark，hadoop是通过Dockerfile创建dbp/hadoop时，装载到镜像中的；设置spark采用装载模式，也可以重新commit或build dockerfile.../hadoop --rm dbp/hadoop docker run --name datanode2 --hostname datanode2 --network hadoopnet --ip...任务运行结果 ## hdfs:///tmp/spark/events是hdfs上的路径，保存spark运行信息 spark.master=local spark.yarn.historyServer.address
/logs/hadoop-root-datanode-hadoop.out [root@hadoop ~]# jps jps命令发现没有datanode启动，所以去它提示的路径下查看了hadoop-root-datanode-hadoop.out...后来在该路径下发现了/usr/local/hadoop1.1/logs/hadoop-root-datanode-hadoop.log文件 查看日志文件 [root@hadoop current]# vim...里面并没有有关datanode的配置信息，如果你有类似于下面的内容： dfs.data.dir ...这说明他是读取这个文件的，所以我们没有找错。...（4）修改完以后，重新运行datanode [root@hadoop current]# hadoop-daemon.sh start datanode [root@hadoop current]# jps
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