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  • hadoop宕机

    2021-02-19 17:44:37
    1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存量,默认是8192MB) 2)如果写入文件过快造成...

    1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存量,默认是8192MB)
    2)如果写入文件过快造成NameNode宕机。那么调高Kafka的存储大小,控制从Kafka到HDFS的写入速度。例如,可以调整Flume每批次拉取数据量的大小参数batchsize。

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  • Hadoop宕机

    2019-08-04 21:22:05
    1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存量,默认是8192MB) 2)如果写入文件过量造成...

    1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存量,默认是8192MB)

    2)如果写入文件过量造成NameNode宕机。那么调高Kafka的存储大小,控制从Kafka到HDFS的写入速度。高峰期的时候用Kafka进行缓存,高峰期过去数据同步会自动跟上。

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  • 项目经验之Hadoop宕机

    2020-06-29 21:47:58
    前几天做项目遇到了Hadoop宕机的问题,现将解决的办法分享给大家: 1.如果是MR造成的系统宕机,就要控制Yarn同时运行的任务数和每个任务运行的最大内存,可以通过调整参数:yarn.scheduler.maximum-mb(单个任务可...

    前几天做项目遇到了Hadoop宕机的问题,现将解决的办法分享给大家:

    1.如果是MR造成的系统宕机,就要控制Yarn同时运行的任务数和每个任务运行的最大内存,可以通过调整参数:yarn.scheduler.maximum-mb(单个任务可申请的最多物理内存,默认是8192MB)

    2.如果是写入文件过量造成的NameNode宕机,那么就要调高kafka的存储大小,控制从kafka到HDFS的写入速度,一般我们在高峰期的时候要用kafka进行缓存,高峰期过去之后数据同步会自动跟上。

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  • hadoop 断电宕机处理

    千次阅读 2015-08-18 10:31:34
    由于公司机房异常断电,导致测试环境的hadoop集群数据全部down掉。重启hadoop集群后,访问:http://xxx.xxx.xxx.xx:50070/dfshealth.html 提示: [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 01 ...
    由于公司机房异常断电,导致测试环境的hadoop集群数据全部down掉。重启hadoop集群后,访问:http://xxx.xxx.xxx.xx:50070/dfshealth.html
    提示:

    [Bash shell] 纯文本查看 复制代码
    01 NameNode is still loading. Redirecting to the Startup Progress page.


    如图:


     
    这个不是错误。因为hadoop启动时,会进入安全模式进行自检,自检完毕就好了。

    下面来看看NameNode重启的状态变化:

    NameNode启动,集群将处于安全模式。
    查看集群的状态:
    [Bash shell] 纯文本查看 复制代码
    01 [hduser@hadoop0 bin]$ hdfs dfsadmin -safemode get 
    02 Safe mode is ON


    HDFS中任何文件,目录和Block都被表示为一个对象存储在NameNode的内存中。该对象占用150 bytes的内存空间。在NameNode启动的时候,NameNode加载fsimage(Filesystem image:文件meta信息的持久化的检查点)文件到内存中,然后在editlog中执行相应的操作。加载fsimage文件包含文件metadata信息,但是不包含文件块位置的信息。

    文件块位置的信息,是在所有DataNode启动的时候扫描本地磁盘,之后,DataNode保存的block信息,然后将这些信息汇报给NameNode,NameNode接收到每个DataNode的块信息汇报后,将接收到的块信息和其所在的DataNode等信息组装成BlockMap,保存在NameNode的内存中。

    最后离开安全模式,NameNode正式可用。
    在查看集群的状态:

    [Actionscript3] 纯文本查看 复制代码
    01 [hduser@hadoop0 bin]$ hdfs dfsadmin -safemode get 
    02 Safe mode is OFF


    查看NameNode日志:

    [Bash shell] 纯文本查看 复制代码
    01 2015-08-17 10:05:22,298 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Safe mode ON, in safe mode extension.
    02 The reported blocks 450638 has reached the threshold 0.9990 of total blocks 450676. The number of live datanodes 5 has reached the minimum number 0. In safe mode extension. Safe mode will be turned off automatically in 9 seconds.
    03 2015-08-17 10:05:25,844 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.CacheReplicationMonitor: Rescanning after 30000 milliseconds
    04 2015-08-17 10:05:25,846 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.CacheReplicationMonitor: Scanned 0 directive(s) and 0 block(s) in 1 millisecond(s).
    05 2015-08-17 10:05:32,299 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Leaving safe mode after 727 secs
    06 2015-08-17 10:05:32,299 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Safe mode is OFF


    因为DataNode向NameNode汇报块信息的进度,当99.9%的block汇报完毕就会离开安全模式。
    自检完之后再访问:http://xxx.xxx.xxx.xx:50070/dfshealth.html。会发现有些Block已经无法恢复了。如图:


     
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空空如也

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