apache.hadoop.ipc.Server: IPC Server handler 6 on 9000, call org.apache.hadoop.hdfs.protocol.ClientProtocol.addBlock from 192.168.2.163:52966 Call#9 Retry#0
java.io.IOException: File /user/root/dbout/_temporary/0/_temporary/attempt_local728808330_0001_m_000000_0/part-m-00000 could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1). There are 2 datanode(s) running and 2 node(s) are excluded in this operation.
at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager.chooseTarget4NewBlock(BlockManager.java:1625)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getNewBlockTargets(FSNamesystem.java:3127)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getAdditionalBlock(FSNamesystem.java:3051)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.addBlock(NameNodeRpcServer.java:725)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.addBlock(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:493)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)
at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616)
at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:982)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2217)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2213)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1754)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2213)
appearing above error means has not enough memory
相关推荐
Base SAS methods that are covered include reading and writing raw data with the DATA step and managing the Hadoop file system and executing Map-Reduce and Pig code from SAS via the HADOOP procedure....
Hadoop常见问题及解决办法汇总 Hadoop是一个基于Apache的开源大数据处理框架,广泛应用于大数据处理、数据分析和机器学习等领域。然而,在使用Hadoop时,经常会遇到一些常见的问题,这些问题可能会导致Hadoop集群...
Hadoop大数据技术在当今的数据处理领域占据着重要的地位,其核心组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,它们共同构成了高效的大数据处理框架。本文将围绕Hadoop大数据期末考试的重点内容进行...
这个问题通常涉及到Hadoop的权限模型、HDFS(Hadoop Distributed File System)的访问控制以及用户身份验证。 Hadoop的权限模型基于Unix式的ACL(Access Control List),它包括用户、组和其他用户的读(read)、写...
在 Tomcat 中观察运行结果,可以发现出现了 Exception“org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=bikun,access=WRITE, inode="/user":user:supergroup:drwxr-xr-x”。...
在大数据处理领域,Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)是广泛使用的分布式文件系统,它为大规模数据处理提供了高效、可靠的数据存储解决方案。而Python作为一种灵活易用的编程语言,常常被用来与Hadoop ...
- **Google核心技术**:Hadoop的设计理念很大程度上受到了Google一系列核心技术的影响,包括Google File System (GFS)、BigTable以及MapReduce等。这些技术为Google构建了强大的数据中心基础设施。 - **Hadoop的诞生...
Hadoop的核心组件主要包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统,它将大型数据文件分割成块并存储在多台服务器上,提供了高容错性和可扩展性。MapReduce是处理和生成大数据...
在Hadoop生态系统中,`FileSystem API`是核心组件之一,它提供了一套接口,使得开发者可以方便地进行文件系统的操作,如读取、写入、移动和删除文件。本篇文章将详细讲解如何利用`FileSystem API`执行Hadoop文件的...
本资源"hadop实战源代码Java"聚焦于利用Java编程语言与Hadoop Distributed File System (HDFS)进行交互,实现文件的上传、下载以及删除等核心功能。这里我们将深入探讨这些知识点。 首先,了解Hadoop的基本架构是...
Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce和HBase。每个组件都有其特定的功能和性能要求: - **HDFS**:作为分布式文件系统,HDFS被设计用于存储PB级别的数据。它采用块(Block)的...
Hadoop Succinctly Published on : September ...HDFS—The Hadoop Distributed File System YARN—Yet Another Resource Negotiator Hadoop Streaming Inside the Cluster Hadoop Distributions The Hadoop Ecosystem
> /user/hadoop/input/file* /user/hadoop/output 18/05/25 19:51:32 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032 18/05/25 19:51:32 INFO mapreduce.JobSubmissionFiles: Permissions on...
其中,HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop的核心组件之一,它是一个分布式文件系统,能以高容错性的方式存储和处理大量数据。 整合Java、Spring和Hadoop HDFS,我们需要以下关键步骤: 1. **添加依赖...
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它由Apache基金会开发,主要包含两个核心组件:HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统,它为大规模的数据处理提供了高容错性和高吞吐量...
1. **HDFS(Hadoop Distributed File System)**:HDFS的核心设计原则是“一次写入,多次读取”(Write Once, Read Many),确保数据的可靠性。它将大文件分割成多个块,并将这些块复制到多台机器上,提供冗余以防止...
首先,我们要理解Hadoop的核心组件:HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是分布式文件系统,用于存储大量数据,而MapReduce则是一种编程模型,用于并行处理和分析这些数据。 PHP操作Hadoop...
### 使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0 #### Hadoop 2.x 版本变化及依赖分析 在Hadoop 2.x版本中,相较于早期版本,其架构和依赖库有了明显的变化。在早期版本如1.x中,所有的依赖都集中在`...
- **FileCache**:为提高Map/Reduce作业性能,提供了HDFS文件的本地缓存机制。 - **Fs**:文件系统的抽象层,为不同的文件系统提供统一的访问接口。 - **HDFS**:Hadoop的分布式文件系统,支持大规模数据的存储与...