大数据 CDH 排除故障的步骤与技巧

已于 2025-04-09 10:55:51 修改
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分类专栏： 运维/大数据运维/DevOps最全面试题-Offer直通车 大数据最全面试题-Offer直通车 Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发 文章标签： 大数据 cdh 大数据运维 hdfs优化 yarn异常 impala 大数据面试
于 2025-04-09 01:58:38 首次发布
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目录

CDH 故障概述

故障的 “面孔”：常见类型一览

故障的 “涟漪效应”：影响有多大？

排障准备工作

日志收集：抓住问题的 “尾巴”

日志来源与路径

趁手工具推荐

收集时的 “小心机”

监控指标：给集群 “把脉”

核心指标解析

监控工具推荐

分析时的 “独门秘籍”

故障复现：让问题 “现原形”

逐步回滚法

日志 “侦探” 法

基础设施检查

网络连通性：别让 “路” 断了

检查工具与用法

判断标准

磁盘空间管理：别让 “仓库” 爆仓

操作步骤与工具

注意事项

系统资源评估：硬件 “体检”

关键指标与范围

实例分享

组件级故障排查

HDFS 问题诊断：数据 “命根子” 的体检

工具与日志：抓住 “证据”

常见故障与解法

注意事项

YARN 异常处理：调度 “大脑” 的急救

工具与日志

常见问题与处理

优化技巧

Hive 查询优化：让 “老大哥” 跑快点

优化招数

实例分享

Impala 性能调优：让 “快枪手” 更猛

调优方法

实例分享

集群配置优化

参数调整策略：让 “灵魂” 更强壮

趁手工具

关键参数与建议

调整套路

资源分配优化：让 “饭” 吃得公平

优化方法

实例分享

安全设置检查：守住 “门”

检查项与方法

实例分享

故障恢复与预防

数据备份策略：别让 “命根子” 丢了

备份套路

操作步骤

实例分享

集群扩容技巧：让 “房子” 更大

扩容步骤

实例分享

定期维护计划：让 “机器” 常新

维护任务

清理工作

实例分享

CDH 故障概述

故障的 “面孔”：常见类型一览

CDH（Cloudera Distribution Hadoop）集群作为大数据处理的核心平台，在日常运维中，难免会遭遇各种 “拦路虎”。这些故障大致可归为几类，了解它们的特点是解决问题的第一步。

启动失败：这是令人头疼的问题之一。集

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CDH 安装步骤
weixin_75004435的博客
12-03 1076
CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）是一个由 Cloudera 提供的 Hadoop 生态系统的发行版，集成了 Apache Hadoop、Hive、HBase、Impala、Spark 等大数据处理工具。它为企业提供了一个易于安装、管理和扩展的 Hadoop 集群解决方案，并包含了增强的管理功能和企业级支持。CDH 提供了图形化的管理界面（Cloudera Manager）来简化集群配置、监控和故障排除，适合大规模数据处理和分析任务
深入了解Hadoop CDH 2.6.0：大数据框架核心组件与实践
weixin_35459464的博客
09-05 769
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Hadoop CDH 2.6.0是一个由Cloudera维护的企业级大数据框架，集成了包括HDFS、MapReduce和YARN在内的多个关键组件。该版本特别强化了HDFS对小文件的处理能力，并优化了文件读写性能。MapReduce作为数据处理模型，适应大规模批处理需求，而YARN则提供了资源管理和作业调度的改进。CDH 2.6.0还...
CDH集群磁盘故障换盘处理
楠先生
09-04 2100
小菜鸟的个人博客已经正式上线且对外开放啦… 博客访问地址：小菜鸟的大梦想 欢迎各位同学扫码关注本人公众号 ↓↓↓ 更多优质内容将 首发 公众号 前言 前段时间公司线上CDH集群突然异常报警，经过查验后发现是其中一个数据节点所在的服务器上某块磁盘无法读写，导致当前DataNode节点读写异常。随后登录到故障节点进行手动验证，进入到损坏磁盘的挂载目录，预创建文件进行读写操作，发现直接报错，查看报错信息，确实是当前磁盘无法读写异常。 问题已经足以说明是磁盘损坏了，那接下来就是换盘操作了，由于机房不在本地.
CDH6.3应知应会
qq_31412425的博客
08-13 1267
Cloudera Manager是一个拥有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警功能的一个工具，使得安装集群从几天的时间缩短在几个小时内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。CDH 是 Cloudera 提供的一套基于 Hadoop 生态的大数据解决方案。它包括 Hadoop 生态的核心组件，如 HDFS、YARN、Hive、HBase 等，并提供了集成的管理、监控、安全性等功能，使大数据平台的构建和管理更加便捷。
大数据Hadoop之——Cloudera Hadoop（CM 6.3.1+CDH 6.3.2环境部署）
匠人精神，持之以恒！
04-09 7700
文章目录一、概述1）目前比较流行Hadoop版本2）CDH特点二、CDH组件介绍1）Hive2）Impala1、Impala 优势2、工作原理3、Impala查询原理4、Impala的特性3）Kudu1、Kudu 优势2、Kudu-Impala集成5）Sentry6）Spark三、Cloudera Manager1）Terminology（）术语2）Architecture（架构） 一、概述 在众多 Hadoop 版本中， CDH（Cloudera Hadoop） 是 Hadoop 众多分支中比较出色的版
大数据开发之CDH使用搭建大数据平台
y_wang_的博客
04-09 5581
介绍CDH，并介绍使用其搭建大数据平台的详细步骤
中通hadoop去CDH的实践之路
ZTOTech的博客
11-08 2130
在整个中通大数据平台中，最核心的是Hadoop基础平台，因为所有的快递数据都是保存在其中，因此，Hadoop的稳定和高效是最核心的。2021年我们去除了cloudera manager的依赖，自主研发了一套监控和运维hadoop的程序。2022年，经过不懈的努力，我们完成了apache hadoop 2.7.5的升级。
CDH5（CDH 5.16.1）安装
あずにゃん梓喵的博客
06-29 7607
CDH 6系列（CDH 6.0.0、CDH 6.1.0、CDH 6.2.0等）安装和使用 CDH5（CDH 5.16.1）安装 linux配置 1.第一种方式：rsa算法加密，非对称加密的方式基于私钥登陆的方式：（ssh连接时无需输入用户密码） 1.ssh-keygen -t rsa 然后四下回车 2./root/.ssh目录下： 私钥：id_rsa 公钥：id_rsa.p...
大数据集群巡检
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05-31 1637
公司使用的大数据集群是Cloudera，定期巡检，还是查出不少问题，后面进行优化。 Hadoop集群日常维护-总结 发现主要的几个问题如下， 1. HDFS 小文件过多 小文件问题是目前HDFS上存在的最大问题。可以使用hadoop fs -count命令，简单统计下文件数量较多的目录。 小文件很多是临时文件，建议定期清理。并检查业务逻辑，主要是什么导致的小文件过多，看能否通过修改处理逻辑来避免。 2. DNS域名解析不全 很多新加的边缘节点，没有配置全部的host，导致集群内部解析不全。虽不影响程
CDH6.3.2集群部署手册
03-26
它涵盖了各种方面，包括硬件和软件要求、环境准备、安装CDH服务和组件、配置集群、启动服务、故障排除等内容。通过按照手册提供的步骤逐步操作，用户可以顺利地搭建一个稳定、可靠的CDH集群，用于其大数据处理和分析...
大数据【经典文档】：CDH集群部署安装运维手册【61页】.docx
12-02
5. **常见问题与故障排除**： 在整个过程中，可能会遇到各种问题，手册中提供了常见问题及解决方案，帮助用户快速定位并解决问题，确保集群的稳定运行。 此手册的61页内容涵盖了CDH集群从基础到高级的各种运维任务...
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在RabbitMQ中，消息重复消费是一个常见问题，它通常发生在消费者处理消息时出现网络波动、节点故障或消费者自身处理逻辑异常，ACK 失败等情况，都会导致RabbitMQ 不能够正确感知消息已被成功处理，从而重新投递消息。
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从传统 BI（商业智能）到现代 AI 驱动的数据分析，选择合适的平台不仅影响数据处理效率，也决定了企业的数字化竞争力。面对市场上的众多解决方案（如 Apache Spark、ClickHouse、Snowflake、BigQuery、Presto），如何进行合理选型，并确保数据分析流程高效落地？今天，我们就来深入探讨这个话题，并结合代码实战，看看如何打造一个强大的数据分析平台。这里，我们使用 Kafka 将用户行为数据流式写入，后续可以直接在。同时，在技术实现上，结合。数据分析的核心是计算，我们可以使用。
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🌟 大家好，我是摘星！🌟今天为大家带来的是并发设计模式实战系列，第十六章，废话不多说直接开始~
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通过生产者、MQ、消费者三方面总结了在可靠性方面的知识
RDD有哪几种创建方式
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26届秋招收割offer指南
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26届暑期实习已经陆续启动，这也意味着对于26届的同学们来说，“找工作”已经提上了日程。为了帮助大家更好地准备暑期实习和秋招，本期主要从时间线、学习路线、核心知识点及投递几方面给大家介绍，希望能为大家提供一些实用的建议和帮助。
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3. 一站式生态：集成 Spark SQL（结构化数据）、Spark Streaming（流处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算），覆盖数据处理全流程。- Spark 的基本数据结构，代表分布式存储的不可变数据集合，支持 转换（Transformation） 和 动作（Action） 操作。1. 内存计算：数据可驻留内存，大幅提升迭代计算（如机器学习、图计算）效率，比 Hadoop MapReduce 快数倍至数十倍。- 实时流处理：分析实时日志、传感器数据（如 Kafka 数据源）。
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