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  • DataNode

    2020-11-21 16:41:55
    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...

    1 DataNode工作机制

    在这里插入图片描述
    (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

    在这里插入图片描述
    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>
    
    展开全文
  • 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...

    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
    展开全文
  • Hadoop:DataNode

    万次阅读 2020-05-26 20:49:01
    DataNode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

    在这里插入图片描述

    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,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。
    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。

    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:
    在这里插入图片描述

    三、DataNode掉线时限参数设置

    在这里插入图片描述
    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/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NameNodehdfs-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/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NameNodehdfs-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
    在这里插入图片描述
    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
    在这里插入图片描述

    [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

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    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。

    展开全文
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