Hogyan kezeli a namenode a datanode hibákat?
Pontszám: 4,1/5 ( 53 szavazat )A Namenode rendszeresen kap egy szívverést és egy blokkjelentést a fürt minden egyes adatcsomópontjától. ... Mivel a blokkok nem lesznek replikálva, a rendszer elindítja a replikációs folyamatot egyik Datanode-ról a másikra úgy, hogy az összes blokkinformációt a megfelelő Datanode blokkjelentéséből veszi.
Hogyan kezeli a NameNode a Datanode hibákat, és mit fog tenni, ha a NameNode nem működik?
Amint az adatcsomópontot halottnak/nem működőképesnek nyilvánítják, az általa tárolt összes adatblokk átkerül a többi adatcsomóponthoz, amelyekkel a blokkokat kezdetben replikálják . A Namenode így kezeli az adatcsomópont-hibákat. A HDFS Master/Slave módban működik, ahol a NameNode mesterként, a DataNodes pedig slaveként működik.
Amikor egy NameNode nem kap impulzust egy Datanode-tól?
Amikor a NameNode észreveszi, hogy egy bizonyos idő elteltével nem kapott szívverési üzenetet egy adatcsomóponttól, az adatcsomópont halottként lesz megjelölve . Mivel a blokkok alulreplikálódnak, a rendszer megkezdi a halott DataNode-on tárolt blokkok replikálását.
Mi történik, ha a Datanode meghibásodik?
A DataNode egy beállított szívverés nélküli időszak után (alapértelmezés szerint 10,5 perc) halottnak minősül . Amikor ez megtörténik, a NameNode a következő műveleteket hajtja végre a konfigurált replikációs tényező fenntartása érdekében (alapértelmezés szerint háromszoros replikáció): A NameNode meghatározza, hogy mely blokkok voltak a hibás DataNode-on.
Hogyan kommunikál a Datanode a NameNode-dal?
A Namenode és a Datanode közötti minden kommunikációt a Datanode kezdeményezi, és a Namenode válaszol rá . A Namenode soha nem kezdeményez kommunikációt az adatcsomóponttal, bár a Namenode válaszai tartalmazhatnak parancsokat a Datanode számára, amelyek további kommunikációt indítanak el.
Hogyan kezeli a Namenode az adatcsomópont-hibákat? | Prep24x7.com
Mi az a MapReduce technika?
A MapReduce egy feldolgozási technika és programmodell java alapú elosztott számításokhoz. A MapReduce algoritmus két fontos feladatot tartalmaz, nevezetesen a térképet és a kicsinyítést. A Map egy adathalmazt vesz, és egy másik adathalmazzá alakítja át, ahol az egyes elemek sorokra (kulcs/érték párokra) vannak bontva.
A Hadoop Java nyelven íródott?
Maga a Hadoop keretrendszer többnyire Java programozási nyelven íródott , néhány natív kóddal C nyelven és parancssori segédprogramok shell-szkriptekként. Bár a MapReduce Java kód elterjedt, bármilyen programozási nyelv használható a Hadoop Streaminggel a térkép megvalósítására és a felhasználói program egyes részei csökkentésére.
Mi történik, ha egy DataNode meghibásodik a nagy adatforgalomban?
Mi történik, ha az egyik Datanode meghibásodik a HDFS-ben? A Namenode rendszeresen kap egy szívverést és egy blokkjelentést a fürt minden egyes adatcsomópontjától . Minden Datanode szívverés üzenetet küld 3 másodpercenként a Namenode-nak.
Hogyan lehet visszaállítani egy névcsomópontot, ha leállt?
- Indítsa el a namenode-ot egy másik gazdagépen üres dfs-el. név. ...
- Irányítsa a dfs-t. név. ...
- Használja az --importCheckpoint opciót, amikor elindítja a namenode-ot az fs mutató után. ellenőrző pont. ...
- Módosítsa az fs.default.name értéket a tartalék hosztnév URI-ra, és indítsa újra a fürtöt az összes slave IP-vel a slaves fájlban.
Mi történik egy NameNode-dal, amelyhez nincsenek adatok?
Mi történik egy NameNode-dal, amelyhez nincsenek adatok? Válasz: Adatok nélkül nem létezik NameNode . Ha ez egy NameNode, akkor valamilyen adatnak kell lennie benne.
Honnan tudja a NameNode, ha egy adatblokk sérült?
A HDFS képes észlelni a replika sérülését, amelyet a fizikai adathordozó meghibásodása miatti bitrothadás okoz. Ebben az esetben a NameNode ütemezi az újrareplikációs munkát, hogy visszaállítsa a kívánt számú replikát úgy, hogy egy másik DataNode-ról másol egy ismert jó replikával.
Hogyan birkózik meg a HDFS a csomópont meghibásodásával?
A HDFS Master Slave architektúrával rendelkezik, amelyben a Master a Namenode, a slave pedig a Datanode. ... A meghibásodott Datanode adatblokkjai más Datanode -okon replikálódnak a hdfs-helyen megadott replikációs tényező alapján. xml fájl. Miután a meghibásodott adatcsomópontok visszatérnek, a Név csomópont újra kezeli a replikációs tényezőt.
Mi a probléma a NameNode-dal?
A HDFS széttagoltsága című cikkből megtudtuk, hogy a NameNode egyetlen hibapont a HDFS-fürt számára . Minden fürtnek egyetlen NameNode-ja van, és ha az adott gép elérhetetlenné válik, az egész fürt elérhetetlenné válik mindaddig, amíg a NameNode-ot újra nem indítják, vagy egy másik gépen meg nem jelenítik.
Mire lehet következtetni a NameNode megértésére?
A NameNode a HDFS fájlrendszer rendszerének legkritikusabb része . A NameNode kezeli a teljes HDFS fájlrendszer metaadatait (azaz a fájlok tulajdonosait, a fájl engedélyeit, a blokkok számát, a blokkok helyét, méretét stb.) ... De ez az fsimage fájl használatban van, és betöltődik a memóriába, amikor a NameNode elindul.
Mi történik, ha egy felhasználó Hadoop-feladatot küld el, amikor a NameNode nem működik?
Hadoop munka alatt valószínűleg MapReduce állást értesz. Ha az NN nem működik, és nincs tartalék egy (a HA beállításban), a HDFS nem fog működni, és minden, a HDFS névtértől függő összetevő elakad vagy összeomlik . 3) Nem küldhet be munkát egy leállított JobTrackernek.
Mi van, ha a NameNode meghibásodik a Hadoopban?
Ha a NameNode meghiúsul, az egész Hadoop-fürt nem fog működni . Valójában nem lesz adatvesztés, csak a fürtmunka leáll, mivel a NameNode csak az összes DataNode kapcsolati pontja, és ha a NameNode meghibásodik, minden kommunikáció leáll.
Hozzáférhet a fürthöz és az adatokhoz, ha a NameNode nem működik?
Vannak démonok a Hadoopban, a Namenode-ban, az adatcsomópontban, az erőforrás-kezelőben, az AppMasterben stb. Tehát ha a Namenode nem működik (főcsomópont), akkor az adatok ugyanúgy maradnak, mint a fürtben, DE egyáltalán nem fog tudni hozzáférni .
Mi történik, ha a másodlagos NameNode meghibásodik?
Mi a helyzet a másodlagos névcsomóponttal, ha a másodlagos névcsomópont meghibásodik, a fürt meghibásodik, vagy tovább fut .
Hogyan kell újraindítani a NameNode-ot?
- A NameNode egyenként leállítható a /sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode paranccsal. Ezután indítsa el a NameNode-ot a /sbin/hadoop-daemon.sh start namenode használatával.
- Használja az /sbin/stop-all.sh fájlt és a /sbin/start-all.sh parancsot, amely először leállítja az összes démont.
Mi az a DataNode?
Indításkor egy DataNode csatlakozik a NameNode-hoz ; pörög, amíg az a szolgáltatás fel nem jön. Ezután válaszol a NameNode fájlrendszer-műveletekre vonatkozó kéréseire. Az ügyfélalkalmazások közvetlenül tudnak kommunikálni egy DataNode-dal, miután a NameNode megadta az adatok helyét.
Melyik hiba okozza a HDFS meghibásodását?
A HDFS elsődleges célja az adatok megbízható tárolása még meghibásodások esetén is. A három gyakori hibatípus a NameNode hibák, a DataNode hibák és a hálózati partíciók .
Mi az a Hadoop architektúra?
Mint mindannyian tudjuk, a Hadoop egy Java nyelven írt keretrendszer, amely árucikk hardverek nagy fürtjét használja a nagy méretű adatok karbantartására és tárolására. A Hadoop a Google által bevezetett MapReduce programozási algoritmuson dolgozik. ... A Hadoop architektúra főként 4 összetevőből áll.
Hadoop meghalt?
A hagyományos bölcsességgel ellentétben a Hadoop nem halt meg . A Hadoop ökoszisztéma számos alapvető projektje továbbra is él a Cloudera Data Platformban, amely termék nagyon él. Már nem nevezzük Hadoopnak, mert az a csomagolt platform maradt fenn, amely a CDP előtt nem létezett.
Miért nevezik a Hadoop-ot árucikk hardvernek?
A Hadoop Distributed File System (HDFS) egy elosztott fájlrendszer, amelyet úgy terveztek, hogy nyílt szabványokon vagy úgynevezett commodity hardveren alapuló hardveren fusson. Ez azt jelenti, hogy a rendszer képes különféle operációs rendszereket (OS-eket), például Windowst vagy Linuxot futtatni anélkül, hogy speciális illesztőprogramokra lenne szüksége.
Miért használja a Java-t a Hadoop?
Az Apache Hadoop kezdetben a „Nutch” nyílt keresőmotor alprojektje volt. ... Tehát a Nutch csapata Java segítségével próbálta kifejleszteni a Hadoop MapReduce-t. A Hadoop Java MapReduce komponenst hatalmas adathalmazok feldolgozására használják, ahelyett, hogy a felhasználókat az elosztott környezet bonyolultságával lezavarná .