本篇文章给大家谈谈哪个节点关闭了,就无法访问hadoop集群文件，以及hadoop集群中的节点是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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如何启动和停止hadoop集群
启动Hadoop集群的步骤包括： 确认所有节点都已安装并正确配置了Hadoop。 在所有节点上启动NFS服务，以便能够共享存储。 在所有节点上启动YARN资源管理器，以便能够分配计算资源。 在一个节点上启动NameNode，作为集群的主节点，负责存储数据。
启动hadoop的命令是：`start-dfs.sh` 和 `start-yarn.sh`。这两个命令分别用于启动Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop资源管理器（YARN）。要启动Hadoop，请按照以下步骤操作：打开终端或命令提示符窗口。导航到Hadoop的安装目录。
启动Hadoop集群需要启动HDFS集群和Map/Reduce集群。格式化一个新的分布式文件系统：bin/hadoop namenode -format 在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS：bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。
hadoop主节点是什么
Hadoop的主节点是指Hadoop集群中的主服务器（也称为NameNode），它是Hadoop文件系统的核心组件之一。拓展知识：主节点负责管理集群中的文件系统元数据，包括文件块的映射关系和位置信息。它负责处理对文件系统的读写请求，协调集群中的数据访问和数据复制等操作。
NameNode是HDFS的主节点。在Hadoop中，NameNode是HDFS的主节点，维护了整个文件系统的目录树和文件块的元数据信息。NameNode负责记录文件的命名空间、文件的层次结构、文件的权限、文件的属性以及文件所在的数据块的位置等信息。
在Hadoop集群中，主节点（NameNode）运行多个关键进程来确保系统的稳定性和高效运行。其中，NameNode是Hadoop的核心组件，负责管理文件系统的命名空间和文件访问，维护着元数据信息。
HDFS架构采用主从模式，主节点即NameNode，负责管理整个文件系统，包括目录树、文件/目录信息与数据块列表。从节点即DataNode，执行存储操作。NameNode维护文件系统的元数据，可从9870端口的HDFS UI查看。每个文件分割成多个数据块存储于不同DataNode上，每块数据有ID记录，确保数据完整性。
Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。
在HA（高可用）模式下，HDFS（Hadoop分布式文件系统）包含以下几个关键组件： NameNode：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间和元数据信息。它记录了文件和目录的层次结构、文件块的位置以及文件和目录的权限等。
hadoop集群的角 有哪些
1、Hadoop集群主要有三个核心角 ：NameNode、DataNode和Secondary NameNode。 NameNode：NameNode是Hadoop分布式文件系统HDFS的元数据服务器，负责管理文件系统的元数据。这意味着它存储有关文件和目录的信息，如它们的名称、大小和块信息。然而，NameNode不存储实际的数据。
2、Avro一种支持高效、跨语言的RPC以及永久化存储数据的序列化系统。MapReduce分布式数据处理模型和执行环境，运行于大型的商用机集群。HDFS分布式文件系统，运行于大型的商用机集群。Pig一种数据流语言和运行环境，用以检索非常大的数据集。 Pig 运行在HDFS 和MapReduceclusters上。
3、HDFS集群主要由两大角 构成：Namenode和Datanode。Namenode是主节点，负责管理整个文件系统的元数据，处理所有的读写请求。Namenode对元数据的管理采用三种形式：内存元数据、fsimage文件和edits文件。内存元数据基于内存存储，信息完整。fsimage文件是磁盘元数据的镜像文件，不包含block所在的Datanode信息。
4、在集群的管理中Zookeeper起到非常重要的角 ，他负责分布式应用程序协调的工作。Zookeeper管理集群会选举一个Leader节点（可参考FastLeader选举算法，即快速选举Leader节点），Leader节点主要负责整个Zookeeper集群的运行管理，Follower负责管理具体的数据存储与读取。
hadoop集群多数是主从模式
是的。由于Hadoop集群多数是主从节点的模式，如果集群中的namenode主节点挂掉，那么集群就会瘫痪，所以我们要改造成HA模式（HighAvaliable，高可用性）的集群，说白了就是设置一个备用的namenode节点，当线上使用的namenode挂掉后，会切换备用节点，让集群可以继续运行。
HDFS架构采用主从模式，主节点即NameNode，负责管理整个文件系统，包括目录树、文件/目录信息与数据块列表。从节点即DataNode，执行存储操作。NameNode维护文件系统的元数据，可从9870端口的HDFS UI查看。每个文件分割成多个数据块存储于不同DataNode上，每块数据有ID记录，确保数据完整性。
HDFS是主从架构。一个HDFS集群包含一个NameNode，一个管理文件系统命名空间和控制客户端访问文件的master server。以及，若干的 DataNodes，通常集群的每个node一个，管理运行DataNode的节点上的存储。HDFS 发布一个文件系统命名空间，并允许用户数据已文件的形式存储在上面。
Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是设计用于大规模数据存储的可靠系统。它提供分布式存储、高可用性、可靠性、块存储等功能。通过 HDFS，用户可以操作文件的写入和读取。 HDFS 的核心功能 HDFS 的核心优势在于存储海量文件，而非大量小文件。
HDFS使用主从架构。一个HDFS集群由一个NameNode、一个主服务器(用于管理系统命名空间和控制客户端文件接口)、大量的DataNode(一般一个节点一个，用于管理该节点数据存储)。HDFS对外暴露了文件系统命名空间并允许在文件中存储用户数据。一个文件被分成一个或多个块，这些块存储在一组DataNode中。
HDFS的高可用架构是怎样工作的?
工作要点：元数据管理、状态管理、隔离、配置和启动。 环境准备：修改IP、主机名、关闭防火墙、SSH免密登录。 规划集群：节点间配置。 配置HDFS-HA集群：环境文件、配置文件、服务启动。HDFS HA自动故障转移 工作要点：ZooKeeper监控、现役NameNode选择、ZKFC健康监测。
Hadoop在x的版本引入了联邦HDFS(HDFS Federation)，通过在集群中添加namenode实现。 Federation的架构： 每个namenode相互独立，单独维护一个由namespace元数据和数据块池(block pool)组成的命名空间卷(namespace volume)——图中的NS-x。 数据块池包含该命名空间下文件的所有数据块。
HDFS 高可用机制涉及 NameNode 和 DataNode，NameNode 主节点存储元数据，数据块存储在 DataNode 中。DataNode 定期向 NameNode 发送状态和内容信息，每个数据块保存多个副本，副本分布在不同机架上，以提高效率和容错能力。机架感知需要管理员配置实现，用于优化通信和提高容错能力。
HDFS 复制数据块以实现容错，每个块默认有 3 个副本，分布于集群中的不同节点，确保数据可靠性。 机架感知设计 通过在多个机架上分布数据块副本，HDFS 提高容错能力和网络带宽利用率，确保系统高可用性。 HDFS 架构与交互 HDFS 架构包括 NameNode 和 DataNode。
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