重启机器，namenode不能启动

最新推荐文章于 2025-11-29 15:09:43 发布
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#大数据

本文介绍如何通过编辑core-site.xml文件来定义Hadoop的临时文件存放路径，这对于Hadoop集群的部署和维护至关重要。
编辑core-site.xml
添加如下属性，定义tmp文件路径

<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/hadoop/tmp/hadoop-${user.name}</value>
</property>
hadoop 多次格式化format namenode 导致节点不能启动解决
qq_41059374的博客
06-14 2万+
1.  具体配置     我用的是vmware配的虚拟机，一个master，2个slave2. 遇到的问题hadoop 多次格式化format namenode 导致节点不能启动，出现这个问题的原因是多次格式化会导致节点的clusterID不一致3. 解决方法    我是参考的stackoverflow的方法，有一些不同           https://stackoverflow.com/qu...
ambari集群NameNode启动失败(不同节点journalnode中的edit数据不一致导致,一般在集群节点宕机后出现)
qq_36689178的博客
07-24 650
ambari集群NameNode启动失败,机器重启后journalnode的edit数据损坏或不一致无法启动
解决hadoop namenode 无法启动
热门推荐
yh-search的专栏
09-16 3万+
hadoop集群正常运行，一同事不小心把
namenode启动不起来
qq_26449287的博客
10-25 5588
报错信息如下 网上百度了也没找到对应的信息，网上说可能是namenode的信息没有同步过来 我们找到自己的core-site.xml 然后我们将能够启动的namenode节点的tmp/dfs/name目录下面的文件拷贝到不能启动的namenode节点上 /home/hadoop/data1/tmp/dfs/name [hadoop@xhh2 name]$ scp -r ./cur...
为什么每次重启机器后，namenode都启动不了,需要先hadoop namenode -format
chang_harry的专栏
03-20 1947
每次重启机器后，直接键入命令$start-all.sh. 然后从本地往hdfs中拷贝文件，$ hadoop fs -copyFromLocal ./gequ01.mp3 gequ02.mp3  都会发生错误。 13/03/20 22:31:11 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: localhost/127.0.0.1:8020. Alr
NameNode 故障无法重新启动解决方法
JIE的博客 --- moon_coder
08-29 2286
重新启动，但没有启动成功，这时候，我们可以去查看一下启动日志。这种情况就不可以直接通过重启解决，而需要先进行数据恢复。节点数据存储在对应机器上的同样目录下，只不过名称为。节点数据丢失了，这个时候我们就需要从。没有进行格式化，这是因为。节点，将其备份数据拷贝到。节点的备份数据传输到。节点的数据存储目录下。启动成功，故障修复完成！
Hadoop namenode 不能启动解决方案
yangzongzhuan的专栏
03-07 641
每次机器重启了，namenode都启动不了，造成到原因可能是：      在core-site.xml配置中hadoop.tmp.dir的目录在系统启动时被清空 [html] view plain copy    [html] view plain copy property>      name>hadoop.tmp.di
一个namenode能正常启动，另一个namenode启动失败
uciha2019的博客
06-10 781
按照老师步骤做到这里发现只有格式化过的那台namenode（编号A，另一台编号B）能启动 然后 cd /opt/pjs/hadoop-2.6.5/logs/到这个目录下 cat hadoop-root-namenode-node2.log这个日志 2020-06-10 17:28:12,210 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Encountered exception loading fsimage org.apache.h
Namenode dataNode 不能启动
zhedasuiyuan的专栏
03-15 2039
在master机器上启动start-all.sh 之后 可以用jps来查看各个进程的情况。 Namenode 不能启动 好像一般是因为重启之后没能启动，一般是因为hadoop.tmp.dir 设置在了/usr/tmp 下 而系统在reboot的时候会删除这些文件夹。所以把hadoop.tmp.dir设置在/home/下 或者其他系统重启不会删除的目录下即可。 另外注意要先运行stop-all
Hadoop 学习研究: NameNode启动过程
METON的博客
06-17 671
NameNode启动过程: fsimage加载过程 Fsimage加载过程完成的操作主要是为了： 1. 从fsimage中读取该HDFS中保存的每一个目录和每一个文件 2. 初始化每个目录和文件的元数据信息 3. 根据目录和文件的路径，构造出整个namespace在内存中的镜像 4. 如
namenode启动过程
06-19 3151
NameNode中几个关键的数据结构 1、FSImage Namenode会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中，每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作，将会记录在editlog文件中，当editlog达到一定的大小（bytes，由fs.checkpoint.size参数定义）或从上次保存过后一定时间段过后（sec，由fs.checkpoin
重启后namenode没了
03-23
当 NameNode 启动进入 Safe Mode 并未能及时退出时，可能导致客户端认为 NameNode 不可用[^3]。这种情况通常发生在 DataNode 上报 Block 数据较慢的情况下。 2. **配置错误** 如果 `core-site.xml` 或者 `hdfs-...
Hadoop集群开启后使用jps命令查看发现没有NameNode、SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager进程，缺少进程。
m0_74132943的博客
09-12 3477
今天安装Hadoop集群，安装完成使用jps命令查看发现没有NameNode、SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager进程，别人jps后都有6个在跑，我就两个。重启服务...........................................................
Hadoop Namenode节点迁移
硅谷工具人
06-17 1635
尽管之前做了很多准备和测试工作，但是在迁移过程中还是发生了很多意想不到的问题。（1）某个文件夹下日志过于大，170w个文件，拷贝花费了很久。（2）56机器节点做了防火墙等验证发现是关闭的，但是57没看了，结果57上居然有防火墙开着，导致mysql外部链接一直存在着问题。因为这个问题，导致多次重启服务，发现dbveaver一只堵住无法连接。直接早上同事提醒时，才去看了看发现真有防火墙开着。
Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成
a_ittle_pan的博客
11-26 1454
dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 384
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1822
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 904
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解
最新发布
陈奕昆的博客
11-29 1103
本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
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