hadoop崩溃怎么办

已于 2022-08-25 21:21:09 修改
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于 2022-08-25 14:46:08 首次发布
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1.stop-dfs.sh,杀死所有进程

2.删除每一台机器的hadoop下的data和logs

3.hdfs namenode -format格式化,start-dfs.sh,重启

bbp之战神
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解决虚拟机内存不足问题，hadoop进程卡死问题，tomcat运行不起来问题
Lsx2018223的博客
03-01 1218
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000007e4200000, 467140608, 0) failed; error='无法分配内存' (errno=12) 电脑配置不够，经常遇到这种问题。 解决方法： 原因 一般是由于启动的tomcat太多，导致服务器内存耗尽 解决方案 把...
hadoop ----nameNode故障宕机，如何挽救
Genebrother
06-12 3295
nameNode故障宕机，如何挽救一些数据？？恢复后的数据与之前的数据有哪些差别？？？ 答：将secondyNameNode节点中的数据拷贝至namanode节点上，这样就可以恢复在上一个edits和fsimage的内容了， 实例操作：一般情况下，namenode 和secondynamenode是不会同时运行在同一台物理机的，都是分开在2台服务器上，这样就可以避免2中故障的发生 1、当一台机器的磁盘是物理损坏的时候，可以使用secondynamenode这台机器上的保存数据，恢复部分数据..
hadoop 副本不足或者损坏情况以及两个standby namenode的处理
weixin_42728895的博客
01-06 2044
一 hadoop两个standby namenode的处理 1.先检查zookeeper启动是否正常，配饰是否正确 2.重启启动namenode和zkfc 3.如果没有恢复正常，在namenode上面执行bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn2 其中nn2是你的namenode中的一个（如果是新配置的HAhadoop集群，可能是zkfc（DFSZKFailoverController）没有格式化导致namenode节点的自动切换机制没有开启） 二、安全模式 当 hdf
使用虚拟机以及安装hadoop集群时所遇到的问题和解决
weixin_51775815的博客
06-21 5680
安装hadoop集群时所遇到的问题 当我执行下面代码时发现，只有namenode和secondarynamenode启动起来了，说明出现错误，于是改用另一个启动hadoop的代码start-all.sh，发现成功了，resourcemanager启动。最后单独执行mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver，终于四个都启动起来。但是发生这个错误的原因始终不太明白。 执行： start-dfs.sh start-yarn.sh mr-jobhistory-daemon
hadoop集群崩溃处理
Echouer的博客
09-21 91
进入 data 下dfs/name/current中查看NameNode 的VERSION。进入 data 下dfs/data/current中查看DataNode 的VERSION。
Hadoop崩溃之后的做法
qq_45181462的博客
02-25 658
其中Namenode已经没有了，如何正确在此启动呢？做一下步骤 1.先进入Hadoop的路径 2.杀死进程 3.删除所有集群目录中所有的data目录和logs目录 4.进行格式化 5.之后启动集群
Hadoop集群崩溃时的处理方法
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-27 1127
不少同学在部署集群时候不小心删除了一些文件，比如hadoop目录下的data等目录，导致集群崩溃无法启动或者进入不了web端口。 很多小伙伴第一时间想到的就是重新格式化，但忙活了半天发现还是于事无补，无法正常启动集群，还爆出来一堆问题。下面我来教大家遇到Hadoop集群崩溃的如何处理。
Hadoop集群崩溃处理办法
雷神乐乐的博客
02-09 168
Hadoop集群崩溃处理办法
hdfs | 开启hbase后hadoop崩溃
我是一块小石头
05-24 856
文章目录错误一览解决方案 错误一览 开启hbase后hadoop崩溃。重启hadoop。 start-all.sh启动hadoop顺利（单节点） [hadoop@master logs]$ start-all.sh WARNING: Attempting to start all Apache Hadoop daemons as hadoop in 10 seconds. WARNING: This is not a recommended production deployment configura
hadoop虚拟机容易崩溃
06-21
1. **资源限制**：如果虚拟机分配的资源（如内存、CPU或磁盘空间）不足，Hadoop作业运行过程中可能会耗尽这些资源，从而导致虚拟机崩溃。 2. **配置不正确**：Hadoop的配置文件（如core-site.xml, hdfs-site.xml等...
hbase和hadoop数据块损坏处理
11-05
HBase 和 Hadoop 数据块损坏是非常常见的问题，可能会导致数据丢失、集群崩溃等严重后果。因此，了解如何处理 HBase 和 Hadoop 数据块损坏是非常重要的。本文将介绍 HBase 和 Hadoop 数据块损坏的处理方法。 一、...
hadoop 网盘
02-07
10. **备份与恢复**：定期备份HDFS元数据，确保系统崩溃时能够快速恢复。 11. **容错机制**：如果某个节点故障，Hadoop会自动从其他副本恢复数据，保证服务连续性。 12. **监控与日志**：通过Hadoop的监控工具（如...
win10下搭建Hadoop环境（jdk+mysql+hadoop+scala+hive+spark） 3.docx
09-17
- 内存分配：根据你的系统资源合理分配JVM内存，防止因内存不足导致服务崩溃。 - 日志查看：当遇到问题时，查看日志文件能帮助定位和解决问题。 搭建完成后，你可以使用这个环境进行大数据的学习和实验，例如执行...
变更数据捕获（CDC）与流处理引擎实现医疗数据实时同步（下）
AllenLV的博客
05-29 1201
Flink CDC技术为医疗数据实时同步提供了高效解决方案。该技术通过解析数据库日志捕获全量和增量数据变更，支持MySQL、PostgreSQL等多种数据库类型。在医疗场景中，Flink CDC可实时同步HIS、EMR等系统的数据到临床数据中心，实现秒级延迟。其优势包括低性能影响、高可用性、断点续传等特性。构建过程中需考虑统一数据模型、数据质量、系统性能等关键因素。Flink CDC的应用显著提升了医疗数据处理的实时性和准确性，为临床决策提供有力支持。
【Web应用】若依框架：基础篇13 源码阅读-前端代码分析
成为你自己，做你想做的
06-03 162
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大数据-274 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 剪枝 后剪枝 ID3 C4.5 CART
永远好奇，无限进步！
05-29 1136
《决策树算法解析与实践》文章摘要：本文系统介绍了决策树的预剪枝与后剪枝原理，对比了ID3、C4.5和CART三种主流算法的核心差异，包括分裂标准、属性支持类型和剪枝方法。重点阐述了信息增益、信息增益率与基尼系数的计算原理，详细讲解了从树生成到剪枝的完整流程，并通过Spark MLlib中的Scala代码实例演示了决策树分类器的实现过程。文中还包含清晰的算法对比图表和技术要点总结，为读者提供了从理论到实践的完整决策树学习路径。
【Elasticsearch】search_after不支持随机到哪一页，只能用于上一页或下一页的场景
risc123456的博客
06-03 363
如果需要跳转到任意一页，`search_after` 无法直接实现，因为它无法像 `from` 和 `size` 那样通过偏移量直接定位到目标页。`search_after` 确实不支持随机访问（即直接跳到任意一页），因此在前端需要随机跳转到某一页的场景中，使用 `search_after` 是不合适的。根据你的描述，如果前端允许用户随意点击某一页，那么确实不适合使用 `search_after`，而应该使用 `from` 和 `size` 来实现分页功能。- 不支持随机访问，用户不能直接跳转到任意一页。
连接关键点：使用 ES|QL 联接实现更丰富的可观测性洞察
最新发布
Elastic 中国社区官方博客
06-03 935
ES|QL的LOOKUPJOIN技术预览版发布，为可观测性分析带来革新。该功能允许在查询时动态关联日志、指标和追踪数据，无需在数据摄取阶段进行反规范化处理，有效降低存储成本并提升分析效率。通过创建特殊查找索引，用户可以灵活关联部署信息、基础设施映射等上下文数据，实现快速根因定位。典型应用场景包括：通过部署上下文分析错误日志、利用JOIN优化存储空间等。该功能与传统的ingest时数据丰富方法形成互补，特别适合动态数据环境。目前已在Elasticsearch 8.18和Serverless中提供技术预览，支持
Spring Boot启动慢？Redis缓存击穿？Kafka消费堆积？——Java后端常见问题排查实战
yirenDM的博客
05-31 1287
Java后端系统的问题排查离不开系统化思维和高效工具链。建议开发者熟练掌握JVM分析工具、链路追踪、监控报警、日志分析等能力。面对复杂业务场景，需结合技术栈深入理解各组件工作原理，快速定位并解决问题。持续总结排查经验，不断优化系统架构与运维流程，是保障稳定高可用服务的关键。本文面向Java开发者，系统梳理互联网大厂Java后端技术栈（含Spring Boot、Redis、Kafka等）在真实业务场景下的常见异常和性能问题，结合具体排查思路、工具、案例，帮助读者提升线上问题定位与系统调优能力。
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