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hadoop namenode 分析

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hadoop解决了哪些问题？nodejs是如何求解1的？hadooprootdatanodemaster . log具有以下错误:errororg 。阿帕奇 ， hadoop. HDFS . server . datanode . datanode:Java . io . io exception 。
1、...在格式化dfs的时候报错提示NameNode出错求大神帮助1 。环境描述:虚拟机7.1.4，Ubuntu10.10，Hadoop的伪分布式安装 。2.问题描述:多次格式化文件系统时:$ bin/hadoopnamenodeformat，datanode会启动失败 。3.问题原因:文件系统格式化时，在namenode data文件夹(即本地系统中配置文件的dfs.name.dir路径)中保存了一个当前的/VERSION文件 ， 该文件记录了namespaceID，标识了namenode的格式化版本 。
2、Hadoop在大数据中有什么作用?【hadoop namenode 分析】HDFS遵循主从结构 。它分为NameNode、SecondaryNameNode和DataNode 。NameNode:是主节点，也是大领导 。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的命名空间 。SecondaryNameNode:一个弟弟 ， 分担大哥的工作量namenode；它是NameNode的冷备份；合并fsimage(元数据镜像文件，文件系统的目录树)和fsedits(元数据操作日志，文件系统修改操作的记录)，然后发送到namenode 。
负责存储客户端发送的块；对块执行读写操作 。NameNode和DataNode之间的通信通过心跳机制实现 。地图任务处理:在HDFS读取文件 。每一行都被解析为一个 。对于每个键值对，都会调用一次map函数 。map函数接收前一代，对其进行处理，并将其转换为新的输出 。对转换后的进行分区 。按键对不同分区中的数据进行排序和分组 。
3、 hadoop分布式部署(转载原始地址: 。集群构建形式Hadoop环境构建可以分为三种形式:单机模式、伪分布式模式、全分布式模式 。单机模式运行在单机上，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统 。伪分布式也是在单台计算机上运行 ， 不同的是Java进程模仿分布式运行的各种节点 。也就是说 ， 在一台机器上 ， 它既是NameNode又是DataNode ， 或者既是JobTracker又是TaskTracker 。
完全分布式，真正的分布式，由三个或三个以上的物理机或虚拟机组成的集群 。在Hadoop集群环境中，NameNode、SecondaryName和DataNode需要分布在不同的节点上，这就需要三台服务器 。前两种模式一般用在开发或测试环境中，在生产环境中，都是完全分布式的模式 。从分布式存储的角度来看，集群中的节点由一个NameNode和若干个DataNode组成，另一个SecondaryNameNode作为NameNode的备份 。
/图像-4//图像-5/ 1 。HDFS的缺点:1 .无法实现低延迟:由于hadoop是针对高数据吞吐量优化的，牺牲了获取数据的延迟，因此不适合低延迟数据访问 ， HBase更适合低延迟访问需求 。2.不适合存储大量小文件:namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量 。根据经验，每个文件、目录、数据块的存储信息占150字节左右 。

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