hadoop2的集群数据将副本存储在hadoop3

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了hadoop2的集群数据将副本存储在hadoop3。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在 Hadoop 集群中,HDFS 副本是分布式存储的,会存储在不同的节点上。因此,如果您的 HDFS 所在路径是在 Hadoop2 集群中,您可以在 Hadoop3 集群上添加新的节点,并向 Hadoop3 集群中添加这些新节点上的数据副本。

以下是一些常见的方法:

1.添加新节点
首先,在 Hadoop3 集群中添加新节点。可以通过以下命令向 Hadoop3 集群添加新节点:

hdfs dfsadmin -addNodes <new node>
上述命令将添加新节点到节点管理器中。
  1. 更新节点配置
    然后,需要更新在 Hadoop2 中的 HDFS 配置文件,以将 Hadoop3 中新节点的 IP 或主机名添加到配置文件中的 datanode 节点清单中。在 Hadoop2 集群上,使用以下命令打开 HDFS 配置文件:

     hdfs getconf -confKey dfs.namenode.name.dir
     上面的命令将返回 namenode 在 Hadoop2 中的配置文件路径。找到此路径并打开该文件,检查是否已允许包含多个 datanode 节点。
    
  2. 启动 Hadoop3 datanode
    接下来,在 Hadoop3 集群上启动新的节点。启动 datanode 后,Hadoop3 集群会在新节点上创建副本,您可以将 Hadoop2 中的文件拷贝到 Hadoop3 集群中来创建副本。

     复制数据
     最后,将 Hadoop2 中的数据分配给 Hadoop3 集群上的相应 datanode 节点,以创建副本。使用以下命令将文件拷贝到 Hadoop3 集群:
     
     hadoop distcp hdfs://hadoop2/<path to data> hdfs://hadoop3/<new data directory>/.
    

上述命令将在 Hadoop3 中创建新的数据目录,并从 Hadoop2 复制数据到新目录中。此命令会同时在 Hadoop3 中创建文件副本。

使用上述方法,您可以将 Hadoop2 中的文件副本复制到 Hadoop3 集群上,同时也可以向新的 Hadoop3 集群中添加更多的节点以实现更好的性能和可靠性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-662852.html

到了这里,关于hadoop2的集群数据将副本存储在hadoop3的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • (最新版本)hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装(无坑版)-大数据学习系列(一)

    网上的找的文档大多残缺不靠谱,所以我整理了一份安装最新版本的hive4..0.0+hadoop3.3.4的学习环境,可以提供大家安装一个完整的hive+hadoop的环境供学习。 由于在公司担任大数据的培训工作后续还会更新一些基础的文章,希望能帮助到大家。 机器信息 Hostname k8s-master k8s-node1 k8

    2024年02月06日
    浏览(41)
  • HDFS HA 集群搭建 - 基于Quorum Journal Manager(hadoop2.7.1)

    在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,检查点(Checkpointing)是一个关键的过程,它涉及到将文件系统的命名空间状态持久化到磁盘。这个状态由两部分组成:EditLogs和FsImage。 EditLogs:记录了自FsImage生成后对文件系统所做的所有修改。每次对文件系统的修改都会追加到EditLogs中。

    2024年01月16日
    浏览(35)
  • 实操Hadoop大数据高可用集群搭建(hadoop3.1.3+zookeeper3.5.7+hbase3.1.3+kafka2.12)

    前言 纯实操,无理论,本文是给公司搭建测试环境时记录的,已经按照这一套搭了四五遍大数据集群了,目前使用还未发现问题。 有问题麻烦指出,万分感谢! PS:Centos7.9、Rocky9.1可用 集群配置 ip hostname 系统 CPU 内存 系统盘 数据盘 备注 192.168.22.221 hadoop1 Centos7.9 4 16 250G 19

    2024年02月03日
    浏览(32)
  • Hadoop3.X集群安装

    服务器 运行角色 hadoop01 namenode、datanode、resourcemanager、nodemanager hadoop02         secondarynamenode、datanode、nodemanager hadoop03 datanode、nodemanager 安装包、源码包下载 https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.0/ 准备三台主机 hosts映射 JDK1.8安装 JDK1.8 配置ssh免密登录 ssh免密登录 创建

    2024年01月20日
    浏览(36)
  • hadoop3.3.4集群安装部署

    一、环境准备:3台centos7服务器         修改hosts(所有服务器都需要修改)           修改主机名,cdh1为主机名,根据自己定义         安装远程同步工具rsync,用于服务器间同步配置文件         设置时间同步,如果时间相差过大启动会报ClockOutOfSyncException异常,默认是

    2023年04月08日
    浏览(37)
  • CentOS 搭建 Hadoop3 高可用集群

    spark101 spark102 spark103 192.168.171.101 192.168.171.102 192.168.171.103 namenode namenode journalnode journalnode journalnode datanode datanode datanode nodemanager nodemanager nodemanager recource manager recource manager job history job log job log job log 1.1 升级操作系统和软件 升级后建议重启 1.2 安装常用软件 1.3 修改主机名 1

    2024年02月06日
    浏览(37)
  • 【hadoop3.x】一 搭建集群调优

    https://blog.csdn.net/fen_dou_shao_nian/article/details/120945221 2.1 模板虚拟机环境准备 0)安装模板虚拟机,IP 地址 192.168.10.100、主机名称 hadoop100、内存 4G、硬盘 50G 1)hadoop100 虚拟机配置要求如下(本文 Linux 系统全部以 CentOS-7.5-x86-1804 为例) (1)使用 yum 安装需要虚拟机可以正常上网,

    2024年02月07日
    浏览(39)
  • 大数据技术栈-Hadoop3.3.4-完全分布式集群搭建部署-centos7(完全超详细-小白注释版)虚拟机安装+平台部署

    目录 环境条件: 1、安装虚拟机(已安装好虚拟机的可跳转至  二、安装JDK与Hadoop) (1)直接新建一台虚拟机 (2)首次启用虚拟机,进行安装 一、集群前置环境搭建(三台机器分别设置hostname、网卡(ip)配置、ssh免密登录) 1、查看一下本机与虚拟机的网卡和ip信息 (1)

    2024年02月06日
    浏览(41)
  • Hadoop3.1.4完全分布式集群搭建

    在Centos7中直接使用root用户执行hostnamectl命令修改,重启(reboot)后永久生效。 要求:三台主机的名字分别为:master slave1 slave2 关闭后,可查看防火墙状态,当显示disavtive(dead)的字样,说明CentOS 7防火墙已经关闭。 但要注意的是,上面的命令只是临时关闭了CentOS 7防火墙,

    2024年04月17日
    浏览(41)
  • Hadoop3教程(三十一):(生产调优篇)异构存储

    异构存储,也叫做冷热数据分离 。其中,经常使用的数据被叫做是热数据,不经常使用的数据被叫做冷数据。 把冷热数据,分别存储在不同的存储介质里,从而达到对每个介质的利用率最高,从而实现整体最佳性能,或者说性价比更高(比如说高性能硬盘放经常使用的数据

    2024年02月08日
    浏览(38)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包