Da el estado de los demonios que ejecutan el clúster de Hadoop. Da la salida mencionando el estado de namenode, datanode, namenode secundario, Jobtracker y Task tracker.

Step-1. Haga clic en stop-all.sh y luego haga clic en start-all.sh O

Step-2. Escriba sudo hdfs (presione enter), su-hdfs (presione enter), /etc/init.d/ha (presione enter) y luego /etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start (presione enter).

Los tres modos en los que se puede ejecutar Hadoop son:

1. modo autónomo (local)
2. Modo pseudodistribuido
3. Modo completamente distribuido

/etc/init.d especifica dónde se ubican los demonios (servicios) o para ver el estado de estos demonios. Es muy específico de LINUX y no tiene nada que ver con Hadoop.

No puede ser parte del clúster de Hadoop.

Cuando Namenode está inactivo, su clúster está APAGADO, esto se debe a que Namenode es el único punto de falla en HDFS.

Big Data no es más que una variedad de datos tan grandes y complejos que resulta muy tedioso capturarlos, almacenarlos, procesarlos, recuperarlos y analizarlos con la ayuda de herramientas de gestión de bases de datos disponibles o técnicas tradicionales de procesamiento de datos.

las tres características de Big Data son:

Volume - Facebook genera más de 500 terabytes de datos por día.

Velocity - Analizar 2 millones de registros cada día para identificar el motivo de las pérdidas.

Variety - imágenes, audio, video, datos de sensores, archivos de registro, etc. Veracidad: sesgos, ruido y anomalías en los datos

El análisis eficaz de Big Data proporciona muchas ventajas comerciales, ya que las organizaciones aprenderán en qué áreas enfocarse y qué áreas son menos importantes. El análisis de big data proporciona algunos indicadores clave tempranos que pueden evitar que la empresa sufra una gran pérdida o ayudar a aprovechar una gran oportunidad con las manos abiertas. ¡Un análisis preciso de Big Data ayuda en la toma de decisiones! Por ejemplo, hoy en día la gente confía mucho en Facebook y Twitter antes de comprar cualquier producto o servicio. Todo gracias a la explosión de Big Data.

Todos los días, una gran cantidad de datos no estructurados se vierten en nuestras máquinas. El mayor desafío no es almacenar grandes conjuntos de datos en nuestros sistemas, sino recuperar y analizar los grandes datos en las organizaciones, que también están presentes en diferentes máquinas en diferentes ubicaciones. En esta situación surge una necesidad para Hadoop. Hadoop tiene la capacidad de analizar los datos presentes en diferentes máquinas en diferentes ubicaciones muy rápidamente y de una manera muy rentable. Utiliza el concepto de MapReduce que le permite dividir la consulta en partes pequeñas y procesarlas en paralelo. Esto también se conoce como computación paralela. El siguiente enlace  Por qué Hadoop  ofrece una explicación detallada de por qué Hadoop está ganando tanta popularidad.

RDBMS tradicional se utiliza para que los sistemas transaccionales informen y archiven los datos, mientras que Hadoop es un enfoque para almacenar una gran cantidad de datos en el sistema de archivos distribuidos y procesarlos. RDBMS será útil cuando desee buscar un registro de Big Data, mientras que Hadoop será útil cuando desee Big Data de una sola vez y realizar análisis sobre eso más tarde.

Suponga que tiene un archivo almacenado en un sistema y, debido a algún problema técnico, ese archivo se destruye. Entonces no hay posibilidad de que los datos vuelvan a estar presentes en ese archivo. Para evitar tales situaciones, Hadoop ha introducido la función de tolerancia a fallas en HDFS. En Hadoop, cuando almacenamos un archivo, también se replica automáticamente en otras dos ubicaciones. Entonces, incluso si uno o dos de los sistemas colapsan, el archivo todavía está disponible en el tercer sistema.

HDFS funciona con hardware básico (sistemas con configuraciones promedio) que tienen altas posibilidades de fallar en cualquier momento. Por lo tanto, para que todo el sistema sea altamente tolerante a fallas, HDFS replica y almacena datos en diferentes lugares. Todos los datos de HDFS se almacenan en al menos 3 ubicaciones diferentes. Por lo tanto, incluso si uno de ellos está dañado y el otro no está disponible durante algún tiempo por cualquier motivo, se puede acceder a los datos desde el tercero. Por lo tanto, no hay posibilidad de perder los datos. Este factor de replicación nos ayuda a lograr la característica de Hadoop llamada Fault Tolerant.

No, los cálculos se harán solo con los datos originales. El nodo maestro sabrá qué nodo tiene exactamente esos datos en particular. En caso de que uno de los nodos no responda, se supone que está fallando. Solo entonces, se realizará el cálculo requerido en la segunda réplica.

Namenode es el nodo principal en el que se ejecuta el rastreador de trabajos y consta de los metadatos. Mantiene y gestiona los bloques que están presentes en los nodos de datos. Es una máquina de alta disponibilidad y un solo punto de falla en HDFS.

No. Namenode nunca puede ser hardware básico porque todo el HDFS depende de él. Es el único punto de falla en HDFS. Namenode debe ser una máquina de alta disponibilidad.

Los nodos de datos son los esclavos que se implementan en cada máquina y proporcionan el almacenamiento real. Estos son responsables de atender las solicitudes de lectura y escritura para los clientes.

HDFS es más adecuado para una gran cantidad de conjuntos de datos en un solo archivo en comparación con una pequeña cantidad de datos distribuidos en varios archivos. Esto se debe a que Namenode es un sistema de alto rendimiento muy caro, por lo que no es prudente ocupar el espacio en Namenode con una cantidad innecesaria de metadatos que se generan para varios archivos pequeños. Entonces, cuando hay una gran cantidad de datos en un solo archivo, el nombre del nodo ocupará menos espacio. Por lo tanto, para obtener un rendimiento optimizado, HDFS admite grandes conjuntos de datos en lugar de varios archivos pequeños.

El rastreador de trabajos es un demonio que se ejecuta en un nodo de nombre para enviar y rastrear trabajos de MapReduce en Hadoop. Asigna las tareas a los diferentes rastreadores de tareas. En un clúster de Hadoop, solo habrá un rastreador de trabajos pero muchos rastreadores de tareas. Es el único punto de falla para Hadoop y MapReduce Service. Si el rastreador de trabajos deja de funcionar, todos los trabajos en ejecución se detienen. Recibe latidos del rastreador de tareas en función de qué rastreador de trabajos decide si la tarea asignada se completa o no.

El rastreador de tareas también es un demonio que se ejecuta en nodos de datos. Los rastreadores de tareas gestionan la ejecución de tareas individuales en el nodo esclavo. Cuando un cliente envía un trabajo, el rastreador de trabajos inicializará el trabajo y dividirá el trabajo y los asignará a diferentes rastreadores de tareas para realizar las tareas de MapReduce. Mientras realiza esta acción, el rastreador de tareas se comunicará simultáneamente con el rastreador de trabajos mediante el envío de latidos. Si el rastreador de trabajos no recibe latidos del rastreador de tareas dentro del tiempo especificado, asumirá que el rastreador de tareas se ha bloqueado y asignará esa tarea a otro rastreador de tareas en el clúster.

Un latido es una señal que indica que está vivo. Un nodo de datos envía latidos a Namenode y el rastreador de tareas enviará su latido al rastreador de trabajos. Si el Namenode o el rastreador de trabajos no reciben latidos, entonces decidirán que hay algún problema en el nodo de datos o el rastreador de tareas no puede realizar la tarea asignada.

Un 'bloque' es la cantidad mínima de datos que se pueden leer o escribir. En HDFS, el tamaño de bloque predeterminado es 64 MB en contraste con el tamaño de bloque de 8192 bytes en Unix / Linux. Los archivos en HDFS se dividen en bloques del tamaño de un bloque, que se almacenan como unidades independientes. Los bloques HDFS son grandes en comparación con los bloques de disco, especialmente para minimizar el costo de las búsquedas. Si un archivo en particular tiene 50 MB, ¿el bloque HDFS consumirá 64 MB como tamaño predeterminado? ¡No, en absoluto! 64 mb es solo una unidad donde se almacenarán los datos. En esta situación particular, un bloque HDFS solo consumirá 50 mb y 14 mb serán libres para almacenar algo más. Es el MasterNode el que realiza la asignación de datos de manera eficiente.

Un archivo puede ser más grande que cualquier disco de la red. No hay nada que requiera que los bloques de un archivo se almacenen en el mismo disco, para que puedan aprovechar cualquiera de los discos del clúster. Hacer que la unidad de abstracción sea un bloque en lugar de un archivo simplifica el subsistema de almacenamiento. Los bloques brindan tolerancia a fallas y disponibilidad. Para asegurarse contra bloques corruptos y fallas de disco y máquina, cada bloque se replica en una pequeña cantidad de máquinas físicamente separadas (normalmente tres). Si un bloque deja de estar disponible, ¿se puede leer una copia desde otra ubicación de forma transparente para el cliente?

Hadoop tiene su propia forma de indexación. Dependiendo del tamaño del bloque, una vez que se almacenan los datos, HDFS seguirá almacenando la última parte de los datos que dirá dónde estará la siguiente parte de los datos.

Sí, el rastreador de trabajos y el rastreador de tareas están presentes en diferentes máquinas. La razón es que el rastreador de trabajos es un único punto de falla para el servicio Hadoop MapReduce. Si falla, se detienen todos los trabajos en ejecución.

El modo de comunicación es SSH.

Rack es un área de almacenamiento con todos los nodos de datos juntos. Estos nodos de datos se pueden ubicar físicamente en diferentes lugares. Rack es una colección física de nodos de datos que se almacenan en una única ubicación. Puede haber varios bastidores en una sola ubicación.

El Namenode secundario lee constantemente los datos de la RAM del Namenode y los escribe en el disco duro o en el sistema de archivos. No es un sustituto del Namenode, por lo que si el Namenode falla, todo el sistema Hadoop se cae.

Namenode toma la entrada y la divide en partes y las asigna a los nodos de datos. Estos nodos de datos procesan las tareas que se les asignan y forman un par clave-valor y devuelven la salida intermedia al reductor. El reductor recopila estos pares de valores clave de todos los nodos de datos y los combina y genera el resultado final.

A través del programa mapreduce, el archivo se puede leer dividiendo sus bloques al leer. Pero mientras la escritura ya que los valores entrantes aún no son conocidos por el sistema, mapreduce no se puede aplicar y no es posible la escritura en paralelo.

Utilice el comando '-distcp' para copiar,

hadoop fs -setrep -w 2 apache_hadoop / sample.txt

El reconocimiento del bastidor es la forma en que el nodo de nombre decide cómo colocar los bloques en función de las definiciones de bastidor. Hadoop intentará minimizar el tráfico de red entre los nodos de datos dentro del mismo bastidor y solo se pondrá en contacto con bastidores remotos si es necesario. El nodo de nombre puede controlar esto debido a la conciencia del rack.

core-default.xml

hadoop dfsadmin -report

No es necesario apagar y / o reiniciar todo el clúster en este caso.

Primero, agregue el nombre DNS del nuevo nodo al archivo conf / slaves en el nodo maestro.

Luego inicie sesión en el nuevo nodo esclavo y ejecute:

$ cd ruta / a / hadoop

$ bin / hadoop-daemon.sh iniciar datanode

$ bin / hadoop-daemon.sh iniciar el rastreador de tareas

luego emitahadoop dfsadmin -refreshNodes y hadoop mradmin -refreshNodes para que NameNode y JobTracker conozcan el nodo adicional que se ha agregado.

Trabajo de Hadoop –kill jobid

No. Durante el modo seguro, la replicación de bloques está prohibida. El nodo de nombre espera cuando todos o la mayoría de los nodos de datos informan de sus bloques.

Aparecerá un archivo en el espacio de nombres tan pronto como se cree. Si un escritor está escribiendo en un archivo y otro cliente cambia el nombre del archivo en sí o de cualquiera de sus componentes de ruta, entonces el escritor original obtendrá una IOException cuando termine de escribir en el bloque actual o cuando cierre el archivo.

Hadoop ofrece la función de retirada para retirar un conjunto de nodos de datos existentes. Los nodos que se retiran deben incluirse en el  archivo de exclusión y el nombre del archivo de exclusión debe especificarse como parámetro de configuración dfs.hosts.exclude.

El proceso de desmantelamiento se puede finalizar en cualquier momento editando la configuración o los archivos de exclusión y repitiendo la -refreshNodes mando

Si. Por ejemplo, para listar todos los archivos que comienzan con la letra a, puede usar el comando ls con el comodín * & minu;

hdfs dfs –ls a*

HDFS solo admite escrituras exclusivas.

Cuando el primer cliente contacta con el nodo de nombre para abrir el archivo y escribirlo, el nodo de nombre le concede una concesión al cliente para crear este archivo. Cuando el segundo cliente intenta abrir el mismo archivo para escritura, el nodo de nombre verá que la concesión del archivo ya está otorgada a otro cliente y rechazará la solicitud de apertura para el segundo cliente.

El nodo de nombre no tiene ningún nodo de datos disponible.

El Combiner es un proceso de 'mini-reducción' que opera solo con datos generados por un mapeador. El Combinador recibirá como entrada todos los datos emitidos por las instancias del Mapper en un nodo determinado. La salida del Combiner se envía a los Reductores, en lugar de la salida de los Mappers.

Hadoop hará 5 divisiones de la siguiente manera:

• - 1 división para archivos de 64K
• - 2 divisiones para archivos de 65 MB
• - 2 divisiones para archivos de 127 MB

Reiniciará la tarea nuevamente en algún otro TaskTracker y solo si la tarea falla más de cuatro (la configuración predeterminada y se puede cambiar) veces, terminará el trabajo.

HDFS no es bueno para manejar una gran cantidad de archivos pequeños. Debido a que cada archivo, directorio y bloque en HDFS se representa como un objeto en la memoria del nodo de nombre, cada uno de los cuales ocupa aproximadamente 150 bytes Por lo tanto, 10 millones de archivos, cada uno con un bloque, usarían aproximadamente 3 gigabytes de memoria. cuando buscamos mil millones de archivos, el requisito de memoria en namenode no se puede cumplir.

Si un nodo parece estar funcionando con lentitud, el nodo maestro puede ejecutar de forma redundante otra instancia de la misma tarea y se tomará la primera salida. Este proceso se denomina ejecución especulativa.

Sí, a través de tecnologías como Apache Kafka, Apache Flume y Apache Spark, es posible realizar transmisiones a gran escala.

A medida que se agregan más y más archivos, el nodo de nombre crea grandes registros de edición. Lo que puede retrasar sustancialmente el inicio de NameNode ya que NameNode vuelve a aplicar todas las ediciones. El checkpointing es un proceso que toma una fsimage y edita el registro y los compacta en una nueva fsimage. De esta manera, en lugar de reproducir un registro de edición potencialmente ilimitado, NameNode puede cargar el estado final en memoria directamente desde fsimage. Esta es una operación mucho más eficiente y reduce el tiempo de inicio de NameNode.