Posted on 2012-04-15 16:37
zljpp 閱讀(131)
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3：處理速度特別的慢 出現map很快 但是reduce很慢 而且反復出現 reduce=0%
Answer:
結合第二點，然后
修改 conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=4000
4：能夠啟動datanode，但無法訪問，也無法結束的錯誤
在重新格式化一個新的分布式文件時，需要將你NameNode上所配置的dfs.name.dir這一namenode用來存放NameNode 持久存儲名字空間及事務日志的本地文件系統路徑刪除，同時將各DataNode上的dfs.data.dir的路徑 DataNode 存放塊數據的本地文件系統路徑的目錄也刪除。如本此配置就是在NameNode上刪除/home/hadoop/NameData，在DataNode上刪除/home/hadoop/DataNode1和/home/hadoop/DataNode2。這是因為Hadoop在格式化一個新的分布式文件系統時，每個存儲的名字空間都對應了建立時間的那個版本（可以查看/home/hadoop /NameData/current目錄下的VERSION文件，上面記錄了版本信息），在重新格式化新的分布式系統文件時，最好先刪除NameData 目錄。必須刪除各DataNode的dfs.data.dir。這樣才可以使namedode和datanode記錄的信息版本對應。
注意：刪除是個很危險的動作，不能確認的情況下不能刪除！！做好刪除的文件等通通備份！！
5：java.io.IOException: Could not obtain block: blk_194219614024901469_1100 file=/user/hive/warehouse/src_20090724_log/src_20090724_log
出現這種情況大多是結點斷了，沒有連接上。
6：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
出現這種異常，明顯是jvm內存不夠得原因，要修改所有的datanode的jvm內存大小。
Java -Xms1024m -Xmx4096m
一般jvm的最大內存使用應該為總內存大小的一半，我們使用的8G內存，所以設置為4096m，這一值可能依舊不是最優的值。
本主題由 admin 于 2009-11-20 10:50 置頂
頂，這樣的貼子非常好，要置頂。附件是由Hadoop技術交流群中若冰的同學提供的相關資料：
(12.58 KB)
Hadoop添加節點的方法自己實際添加節點過程：
1. 先在slave上配置好環境，包括ssh，jdk，相關config，lib，bin等的拷貝；
2. 將新的datanode的host加到集群namenode及其他datanode中去；
3. 將新的datanode的ip加到master的conf/slaves中；
4. 重啟cluster,在cluster中看到新的datanode節點；
5. 運行bin/start-balancer.sh，這個會很耗時間
備注：
1. 如果不balance，那么cluster會把新的數據都存放在新的node上，這樣會降低mr的工作效率；
2. 也可調用bin/start-balancer.sh 命令執行，也可加參數 -threshold 5
threshold 是平衡閾值，默認是10%，值越低各節點越平衡，但消耗時間也更長。
3. balancer也可以在有mr job的cluster上運行，默認dfs.balance.bandwidthPerSec很低，為1M/s。在沒有mr job時，可以提高該設置加快負載均衡時間。