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DataNode
2020-11-21 16:41:551 DataNode工作机制 (1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。 (2)DataNode启动后向NameNode注册,通过...1 DataNode工作机制
(1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。
(2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息。
(3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块。如果超过10分钟30秒没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用。
(4)集群运行中可以安全加入和退出一些机器。掉线时限参数设置
hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval的单位为秒。<property> <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name> <value>300000</value> </property> <property> <name>dfs.heartbeat.interval</name> <value>3</value> </property>
DataNode节点如何保证数据完整性?
(1)当DataNode读取Block的时候,它会计算CheckSum。
(2)如果计算后的CheckSum,与Block创建时值不一样,说明Block已经损坏。
(3)Client读取其他DataNode上的Block。
(4)DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。服役新数据节点
(1)在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机
(2)修改IP地址和主机名称
(3)删除原来HDFS文件系统留存的文件(/opt/module/hadoop-3.1.3/data和log)
(4)source一下配置文件[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile
直接启动DataNode,即可关联到集群
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start datanode [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
添加白名单
配置白名单的具体步骤如下:
添加到白名单的主机节点,都允许访问NameNode,不在白名单的主机节点,都会被退出。
配置白名单的具体步骤如下:
1)在NameNode的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop [atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts
添加如下主机名称(不添加hadoop105)
hadoop102 hadoop103 hadoop104
2)在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property> <name>dfs.hosts</name> <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/dfs.hosts</value> </property>
3)配置文件分发
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml
4)刷新NameNode
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes Refresh nodes successful
5)更新ResourceManager节点
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshNodes 17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033
6)在web浏览器上查看
7)如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
6.5.2 黑名单退役
在黑名单上面的主机都会被强制退出。
1)在NameNode的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop [atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude
添加如下主机名称(要退役的节点)
hadoop105
2)在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性<property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value> </property>
3)刷新NameNode、刷新ResourceManager
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes Refresh nodes successful [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshNodes 17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033
4)检查Web浏览器,退役节点的状态为decommission in progress(退役中),说明数据节点正在复制块到其他节点
5)等待退役节点状态为decommissioned(所有块已经复制完成),停止该节点及节点资源管理器。注意:如果副本数是3,服役的节点小于等于3,是不能退役成功的,需要修改副本数后才能退役
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon stop datanode stopping datanode [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager stopping nodemanager
6)如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
注意:不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。
Datanode多目录配置
1)DataNode也可以配置成多个目录,每个目录存储的数据不一样。即:数据不是副本
2)具体配置如下
hdfs-site.xml<property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value> </property>
光环大数据
1、Datanode 工作职责:
存储管理用户的文件块数据
定期向 namenode 汇报自身所持有的 block 信息(通过心跳信息上报)
(PS:这点很重要,因为,当集群中发生某些 block 副本失效时,集群如何恢复 block 初始
副本数量的问题)<property> <!—HDFS 集群数据冗余块的自动删除时长,单位 ms,默认一个小时 --> <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name> <value>3600000</value> <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description> </property>
2、Datanode 掉线判断时限参数
datanode 进程死亡或者网络故障造成 datanode 无法与 namenode 通信,namenode 不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长。HDFS 默认的超时时长为 10 分钟+30 秒。如果定义超时时间为 timeout,则超时时长的计算公式为:
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval
而默认的 heartbeat.recheck.interval 大小为 5 分钟,dfs.heartbeat.interval 默认为 3 秒。
需要注意的是 hdfs-site.xml 配置文件中的 heartbeat.recheck.interval 的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval 的单位为秒。
所以,举个例子,如果 heartbeat.recheck.interval 设置为 5000(毫秒),dfs.heartbeat.interval设置为 3(秒,默认),则总的超时时间为 40 秒。
<property> <name>heartbeat.recheck.interval</name> <value>5000</value> </property> <property> <name>dfs.heartbeat.interval</name> <value>3</value> </property>
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datanode报错FATAL datanode.DataNode
2017-11-16 18:49:002016-01-04 20:02:36,946 FATAL datanode.DataNode (BPServiceActor.java:run(833)) - Initialization failed for Block p ool <registering> (Datanode Uuid 420b4192-7b99-4865-8e52...2016-01-04 20:02:36,946 FATAL datanode.DataNode (BPServiceActor.java:run(833)) - Initialization failed for Block p
ool <registering> (Datanode Uuid 420b4192-7b99-4865-8e52-19c981f122eb) service to server200/192.168.137.200:8020.
Exiting.
修改 /hadoop/hdfs/data/current/VERSION中的clusterID
本文转自 yntmdr 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/yntmdr/1731507,如需转载请自行联系原作者 -
Hadoop:DataNode
2020-05-26 20:49:01DataNode工作机制的讲解、如何保证DataNode传输数据的一致性、DataNode节点的扩展和退役一、DataNode工作机制
- 一个数据块在
DataNode
上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件:一个是数据本身,另一个是元数据包括数据块的长度、块数据校验和,以及时间戳。 DataNode
启动后向NameNode
注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode
上报所有的块信息。- 心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有
NameNode
给该DataNode
的命令如复制块数据到另一台机器或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode
的心跳,则认为该节点不可用。 - 集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
二、数据完整性
DataNode
为了保证传输数据的完整性,采用以下的方法:
三、DataNode掉线时限参数设置
需要注意的是hdfs-site.xml
配置文件中的heartbeat.recheck.interval
的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval
的单位为秒进行配置:
<property> <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name> <value>300000</value> </property> <property> <name>dfs.heartbeat.interval</name> <value>3</value> </property>
四、服役新数据节点
需求:随着公司业务的增长,数据量越来越大,原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求,需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。
服役新节点具体步骤:
①直接启动
DataNode
,即可关联到集群[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode [root@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
②如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-balancer.sh
五、退役旧数据节点
5.1 白名单退役
添加到白名单的主机节点,都允许访问
NameNode
,不在白名单的主机节点,都会被退出①在
NameNode
的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
目录下创建dfs.hosts
文件[root@hadoop100 hadoop]$ vim dfs.hosts hadoop100 hadoop101 hadoop102
②在
NameNode
的hdfs-site.xml
配置文件中增加dfs.hosts
属性<property> <name>dfs.hosts</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value> </property>
③配置文件分发
[root@hadoop100 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml
④刷新
NameNode
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
⑤更新
ResourceManager
节点[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
⑥如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ ./start-balancer.sh
此时
Hadoop103
上的DataNode
节点已经退役5.2 黑名单退役
在黑名单上面的主机都会被强制退出
①在
NameNode
的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
目录下创建dfs.hosts.exclude
文件[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ vim dfs.hosts.exclude hadoop105
②在
NameNode
的hdfs-site.xml
配置文件中增加dfs.hosts.exclude
属性<property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value> </property>
③刷新
NameNode
、刷新ResourceManager
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes [root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
④检查
Web
浏览器,退役节点的状态为decommission in progress
(退役中),说明数据节点正在复制块到其他节点,如图所示
⑤等待退役节点状态为decommissioned
(所有块已经复制完成),停止该节点及节点资源管理器。注意:如果副本数是3,服役的节点小于等于3,是不能退役成功的,需要修改副本数后才能退役,如图所示
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode [root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
⑥如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ ./start-balancer.sh
注意:不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称
- 一个数据块在
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快速学习-DataNode
2021-01-20 12:50:02第6章 DataNode(面试开发重点) 6.1 DataNode工作机制 DataNode工作机制,如图3-15所示。 1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块... -
DataNode功能
2019-11-05 20:59:05文件的各个block的具体存储管理由DataNode节点承担。每一个block都可以在多个DataNode上。 DataNode需要定时想namenode汇报自己持有的block信息。存储多个副本(副本数量也可以通过参数设置dfs.replication,默认是3...文件的各个block的具体存储管理由DataNode节点承担。每一个block都可以在多个DataNode上。 DataNode需要定时想namenode汇报自己持有的block信息。存储多个副本(副本数量也可以通过参数设置dfs.replication,默认是3)
1.向NameNode节点报告状态,每个DataNode节点会周期性地向NameNode发送心跳信号和文件块状态报告
心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用。
DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息2.执行数据的流水线复制
当文件系统客户端从NameNode服务器进程获取到要进行复制的数据块列表后,完成文件块及其副本的流水线复制3.数据块的读取和写入
一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。 -
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2018-11-08 09:32:38 存储管理用户的文件块数据定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报汇报的目的是,namenode如果长时间接收不到一个datanode的心跳后,说明该datanode宕机了,该datanode的数据块就被namenode拿... -
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