HDFS 中向 DataNode 写入数据失败了怎么办

最新推荐文章于 2025-06-17 13:54:29 发布
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#hdfs #故障

本文介绍了HDFS中向DataNode写入数据失败时的处理机制。主要包括关闭Pipeline数据流管道，确保packets数据包不丢失；升级正常DataNode上已保存block的ID版本；将剩余数据写入Pipeline中的其他节点。

如果向DataNode写入数据失败了怎么办？

如果这种情况发生，那么就会执行一些操作：

① Pipeline数据流管道会被关闭，ACK queue中的packets会被添加到data queue的前面以确保不会发生packets数据包的丢失

② 在正常的DataNode节点上的以保存好的block的ID版本会升级——这样发生故障的DataNode节点上的block数据会在节点恢复正常后被删除，失效节点也会被从Pipeline中删除

③ 剩下的数据会被写入到Pipeline数据流管道中的其他两个节点中

1、Hadoop深入学习：解析HDFS的写文件流程
http://flyingdutchman.iteye.com/blog/1900536

2、HDFS 1. 读写流程剖析
https://www.jianshu.com/p/7d1bdd23c460

3、HDFS 异常处理与恢复
http://www.cnblogs.com/mindwind/p/4833098.html

HDFS之DataNode：数据块写入过程
syntax_loop446的博客
09-21 234
在上述示例中，我们创建了一个DataNodeExample类，实例化了DataNode类，并调用其writeDataBlock方法将数据块写入磁盘。在实际环境中，客户端通过与NameNode进行通信来获取数据块的分配信息，并将数据发送给相应的DataNode。本文将详细介绍DataNode的数据块写入过程，并提供相应的源代码示例。通过以上的源代码示例和解释，我们详细介绍了HDFS中DataNode的数据块写入过程。步骤2：NameNode返回分配的数据块信息，包括DataNode的地址。
在向HDFS中写数据的时候，当写某一副本时出错怎么处理？
weixin_56648524的博客
08-15 552
4）在正常工作的DN中，根据租约信息选举出一个主DataNode，与其他正常DN通信。获取每个DN当前数据块的大小，从中选择一个最小值，将每个正常的DN同步到该大小。2）将已经发送到管道中，还没有收到确认的数据包写回数据队列，这样无论那个节点发生故障，都不会发生数据丢失。3）正常工作的DN获得新的版本号（利用namenode租约中的信息可以获得最新时间戳版本），这样故障节点恢复后由于版本信息不对，故障节点恢复后会被删除。5）在管道中删除故障节点，将数据写入管道中其他正常节点。...
2021-07-08
weixin_46373361的博客
07-08 683
大数据面经收藏hadoop2.x和3.x的区别不停机升级过程中有哪些不兼容的地方（namenode的editlog、datanode的块布局等）版本回滚会有啥问题？hdfs写数据过程，写的过程中有哪些故障，分别会怎么处理？dataqueue和ackqueue如何交互的？ackqueue中的数据如何重新放回到dataqueue中？如何保证有序？写数据的过程中是一个个package写入并确认成功后再写下一个吗？不过不是，是怎么写的，除了错误如何恢复的？spark比mapreduce快的原因数据倾斜问题，怎么解决
HDFS写入过程中DataNode故障处理
走过冬季
06-17 941
当写入 Pipeline 中的某个 DataNode 挂掉，HDFS 会踢掉坏节点，找一个新节点加入，让新节点从现有好节点那里“赶上”已经写好的部分数据，然后客户端接着从断掉的地方继续写剩下的数据。最终保证数据有足够的、完整的副本。坏节点上的“半成品”数据会在它恢复后被自动清理掉。在 HDFS 写数据的过程中，如果有一个 DataNode 挂掉，HDFS 的容错机制会被触发，确保数据写入最终成功且满足副本数要求。整个过程对客户端是透明的（客户端会感知到延迟或重试，但最终结果是一致的）。
当向hdfs写数据的过程中，当写某一副本时出错如何处理？
one-piece-luka的博客
10-29 588
具体流程： 1）关闭管道； 2）将已发送至管道，但是未经确认的数据重写回数据队列； 3）从namenode中获取对应租约的最新更新时间，将该时间作为版本号，将正常运行的datanode的版本号更新，等出故障的节点恢复后，由于版本号不对，将会被删除； 4）从正常datanode节点中选出一个主datanode节点，并与其他正常运行的datanode界定啊通信，获取当前文件在每个datanode中的数据块大小，并从所有数据块中选择最小的一块，将对应文件同步到每个datanode节点， 5）FSFileOutp.
绝对完美解决hdfs datanode数据和磁盘数据分布不均调整（hdfs balancer ）——经验总结
赵英超的博客
02-04 3087
hdfs 需要存写大量文件，有时磁盘会成为整个集群的性能瓶颈，所以需要优化 hdfs 存取速度，将数据目录配置多磁盘，既可以提高并发存取的速度，还可以解决一块磁盘空间不够的问题。大数据Hadoop之——Hadoop 3.3.4 HA（高可用）原理与实现（QJM）
【HDFS入门】HDFS核心组件DataNode详解：角色职责、存储机制与健康管理
IT成长日记的博客
04-15 1351
DataNode是HDFS的数据存储工作节点，负责实际的数据块存储与管理。它在HDFS架构中扮演着"体力劳动者"的角色，与NameNode的"管理者"角色形成鲜明对比。DataNode作为HDFS的数据存储基石，其稳定运行直接关系到整个HDFS集群的可靠性。理解DataNode的工作机制，对于优化存储性能、排查数据问题具有重要意义。
深入HDFS——DataNode启动源码
从知识输入到知识输出
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HDFS读取和写入数据简介
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HDFS 的文件访问机制为流式访问机制，即通过 API 打开文件的某个数据块之后，可以顺序读取或者写入某个文件。由于 HDFS 中存在多个角色，且对应的应用场景主要为一次写入、多次读取的场景，因此其读和写的方式有较大...
Hadoop写文件时datanode发生故障的处理过程
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学习Hadoop写文件的流程时，看《Hadoop权威指南》中文版，在datenode发生故障时的处理那里，真的是看不懂。于是找来英文原版进行翻阅，终于有种看明白的感觉了。不过，由于没有看过源码，只能按照书上的内容和自己的理解来讲一下。 在具体说datenode发生故障时的处理过程之前，我们要回顾一下整个Hadoop写文件的流程。 Hadoop写文件流程图 首先客户端通过...
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HDFS读写数据流程&&NameNode&Secondary NameNode工作机制&&错误问题解决
Hadoop学习笔记——NameNode 和 DataNode 以及容错处理
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概念：HDFS会把一个很大的文件分块（与传统的文件系统类似），存放在不同的DataNode上。不过这个块是个逻辑概念，比较大，默认是64M。Hadoop以“管理者-工作者”模式运行。NameNode就是管理者，它保存了文件系统中所有文件以及目录信息。也记录了每个文件的分块信息。但这些分块具体在哪些机器上存储则由DataNode自己上报。容错:NameNode的容错：所有的文件访问都要通过NameN...
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1，错误一：java.io.IOException: Incompatible clusterIDs 时常出现在namenode重新格式化之后9 `7 k# I: L2 |9 U* @6 d 2014-04-29 14:32:53,877 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization fa
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ACK 是否三个备份都写成功之后再确认成功操作？ 不是的，只要成功写入的节点数量达到dfs.replication.min(默认为1)，那么就任务是写成功的 正常情况下： ① 在进行写操作的时候（以默认备份3份为例），DataNode_1接受数据后，首先将数据写入buffer，再将数据写入DatNode_2，写入成功后将 buffer 中的数据写入本地磁盘，并等待ACK信息 ② 重复上一个
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HDFS读写流程 初始化FileSystem，client调用FileSystem对象的open()方法，打开一个HDFS文件。实际，是获取一个DistributedFileSystem实例 DistributedFileSystem通过RPC调用NameNode，获取一批文件block的位置列表。其中，每个block的副本所在的DataNode，是按照它们与客户端的距离排序的 DistributedFileSystem向客户端返回一个FSDataInpu
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1. hdfs的写入流程及容错 文件上传流程如下： 创建文件： ①HDFS client向HDFS写入数据，先调用DistributedFileSystem.create() ②RPC调用namenode的create()，会在HDFS目录树中指定的路径，添加新文件；并将操作记录在edits.log中 namenode.create()方法执行完后，返回一个FSDataOutputStream，它是DFSOutputStream的包装类 建立数据流管道pipeline ③client调用DFSOu
进一步走近HDFS
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1.定义 HDFS是Hadoop Distribute File System的缩写，它是Google公司的GFS分布式文件系统的开源实现，是Apache Hadoop项目的一个子项目。支持海量数据的存储，成百上千的计算机组成存储集群，HDFS可以运行在低成本的硬件之上，具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，非常适合大规模数据集上的应用。 1.1优点 数据冗余 ，高容错性 数据自动保存多个副本 副本丢失后，自动恢复 可构建在廉价机器上 流式文件访问 一次性写入，多次读取 保证数据一致性
【HDFS】写入过程中如果有DataNode掉线了会发生什么？
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08-27 1032
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HDFS中向DN中写入数据失败怎么办
最新发布
08-30
<think> 嗯，用户现在聚焦在HDFS写入失败的具体解决方案上，而且明确要求参考之前的站内引用内容。看来ta正在处理分布式存储系统的运维问题，可能是个大数据工程师或者运维人员，遇到数据写入异常的情况有点着急。 从引用材料来看，用户提供的五篇文献恰好覆盖了HDFS写入机制的全链条：引用[1][2]讲正常写入流程，引用[3]专门讨论写入失败场景，引用[4][5]涉及后续的数据均衡和校验。需要特别注意引用[3]提到的pipeline recovery机制——这是解决问题的核心线索。 用户上次提问时已经建立了OLAP的技术认知框架，这次转向更底层的存储系统问题，说明ta的技术栈很全面。不过这次问题更具体，不需要像上次那样展开概念阐述，直接给实操方案更重要。 在构建答案时需要突出三点：首先是即时应对策略（如pipeline recovery触发条件），其次是根本解决方法（如磁盘检测），最后是验证手段（如checksum校验）。引用[5]的数据完整性案例很生动，可以用那个红绿灯的比喻强调校验的重要性。 技术上要区分临时故障和持久故障的不同处理路径：对于网络抖动之类瞬时问题，HDFS的自动容错足够应对；但如果是磁盘坏道等硬件问题，就必须人工介入。平衡数据分布（引用[4]的balancer）属于预防性措施，应该放在最后作为长期优化建议。 用户可能还关心监控指标，比如如何提前发现写入瓶颈，不过当前问题更聚焦故障恢复，这部分可以放在相关问题里提示。另外要注意所有技术术语保持中文表述，像“副本复制因子”这样的术语要写完整。 </think> 根据提供的参考资料，以下是HDFS向DataNode写入数据失败的**系统级解决方案**，结合数据处理流程分步说明： --- ### 一、写入失败的核心原因与应对策略 1. **DataNode节点故障**（引用[3][5]） - **现象**：写入过程中DN宕机或网络中断 - **解决方案**： - HDFS自动触发**Pipeline Recovery机制**： - 立即从流水线移除故障DN - 用健康DN创建新副本写入（需满足最小副本数要求） - 客户端无感知重试，写入流程不中断[^3] - 检查DN日志：`grep "RECEIVED_SIGNAL" /var/log/hadoop/hdfs.log` 确认进程状态 2. **磁盘空间不足/数据分布不均**（引用[4][5]） - **现象**：DN存储达到阈值或磁盘损坏 - **解决方案**： - 手动执行**数据再平衡**： ```bash hdfs balancer -threshold 10 # 设置磁盘使用率差异阈值10% ``` - 检查磁盘健康：`hdfs dfsadmin -report` 查看各DN剩余空间 - 强制删除无效副本：`hdfs fsck / -delete` 3. **数据校验失败**（引用[5]） - **现象**：写入后checksum校验不通过 - **解决方案**： - HDFS自动通过**副本修复机制**补偿： - 从其他DN读取完整数据块 - 在新DN重建副本 - 校验公式：$ \text{checksum} = \sum_{i=1}^{n} \text{data}_i \oplus \text{CRC32} $[^5] - 手动触发块扫描：`hdfs fsck /path -files -blocks -locations` --- ### 二、写入流程的健壮性设计（引用[1][3]） ```mermaid graph LR A[Client发起写入] --> B[NameNode分配DN列表] B --> C[构建DN流水线Pipeline] C --> D[数据分块传输] D --> E{是否所有DN写入成功?} E -- 是 --> F[返回写入成功] E -- 否 --> G[移除故障DN并重建Pipeline] G --> D ``` > **关键设计**： > - 流水线ACK确认机制：每个DN接收后需向上游返回ACK[^1] > - 默认容忍1个DN故障（副本因子=3时） > - 超时阈值：`dfs.client.socket-timeout`（默认60s）[^3] --- ### 三、运维最佳实践（综合引用[4][5]） 1. **预防性措施** - 定期运行Balancer：每月执行数据均衡（引用[4]） - 启用磁盘SMART监控：预测硬盘故障 - 设置合理副本因子：`hdfs dfs -setrep -w 4 /path`（根据集群规模调整） 2. **故障恢复步骤** ```bash # 1. 定位故障DN hdfs dfsadmin -report | grep 'DN Hostname' -A 5 # 2. 检查块健康度 hdfs fsck / -files -blocks -locations | grep 'MISSING' # 3. 手动删除损坏块（谨慎！） hdfs debug recoverLease -path /file -retries 3 ``` --- ### 四、典型错误场景对照表 | 错误类型 | 日志特征 | 解决方案 | |-------------------------|------------------------------|-----------------------| | `DN Disconnected` | `IOException: Got error for block` | 检查网络或重启DN[^3] | | `ChecksumException` | `Checksum failed for block` | 触发副本修复[^5] | | `NoSpaceLeftOnDevice` | `DISK_ERROR: Exceeded capacity` | 扩容或清理磁盘[^4] | --- ### 总结 HDFS通过**Pipeline Recovery机制**（自动重建写入链路）、**副本修复机制**（校验数据完整性）、**数据再均衡工具**（解决存储倾斜）三重保障应对写入失败[^3][^4][^5]。运维关键在于： 1. 监控DN健康状态 2. 合理配置副本因子与超时参数 3. 定期执行数据均衡
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