HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop生态系统的核心组件之一，它负责存储和管理大规模数据集。有时候，由于某些原因，我们需要重新格式化HDFS并清除所有先前的数据。本文将介绍如何重新格式化HDFS的方案。
众所周知，Namenode存放Hadoop集群的元数据，Datanode存放数据。如果Namenode被格式化，那意味着整个集群的数据将全部丢失。除非元数据有备份，可以通过技术手段恢复，否则丢失的数据将不可恢复，这对于生产环境的集群而言，无疑是致命的。本文主要讲述如何禁止Namenode格式化，为你的集群增加一分安全保障。
hadoop格式化后，我们需要启动hdfs。然而，有些时候启动hdfs并不是那么顺利，往往会出现DataNode未启动的现象。
有一段时间没有更文了，一方面是之前准备的hudi系列由于一些细节还没研究得很清楚，暂时没有继续更新。另一方面，最近事情相当多，回家后收拾收拾就十一二点了，也就没有再进行总结输出了。
目录 一、hadoop集群重置 1、关闭hbase和hdfs 2、关闭zookeeper 3、删除nn、dn、jn配置目录数据 4、删除hdfs和hbase的日志文件数据 5、启动zookeeper 6、格式化zookeeper 7、启动zkfc 8、启动journalNode 9、格式化namenode 10、启动hdfs 11、同步namenode 12、启动namenode 二、hbase集群重置 1、清除日志目录 2、zk清除hbase节点 3、启动hbase ---- 一、hadoop集群重置 1
hdfs主要包括两类节点，namenode和datanode，所以hdfs的启动也就是这两类节点的启动. namenode管理者所有的datanode信息、数据块信息等，它是整个hdfs的核心，首先要启动namenode，然后再启动datanode。
执行步骤：（1）配置集群（2）启动、测试集群增、删、查（3）执行wordcount案例
本地模式是最简单的部署模式，所有模块都运行在一台机器的单个JVM进程中，使用的是本地文件系统，而不是HDFS. 本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调。下载Hadoop安装后不用进行任何的配置，默认的就是本地模式。
1、配置 配置文件(一): vi etc/hadoop/core-site.xml
在com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper设置相应属性
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
在hadoop-2.9.2下etc/hadoop/core-site.xml中配置：
理论知识： http://www.tuicool.com/articles/jameeqm 这篇文章讲的非常详细了： http://www.tuicool.com/articles/jameeqm 以下是进阶，讲QJM工作原理： http://www.tuicool.com/articles/eIBB3a 首次启动ha集群过程： hdfs zkfc -formatZK（这个之前落下了，很重要，如果不注册到zookeeper，那么等于hdfs和zookeeper没产生任何关系） 1、启动journalnod
iOS 系统自带格式化NSFormatter的常用子类有：NSNumberFormatter（数字格式化）、NSDateFormatter（NSISO8601DateFormatter日期格式化）、NSPersonNameComponentsFormatter（名片格式化）、NSMeasurementFormatter（数量单位格式化）。
该文讲述了在Hadoop集群运行时，可能会遇到DataNode节点未启动的问题。该问题可能是由于集群ID不一致导致的。文章提供了两个解决方法：1.修改core-site.xml文件，将集群ID设置为相同的值；2.删除hdfs-site.xml和core-site.xml两个文件，重新执行格式化命令，然后启动集群。
上面JSON.stringify里面的4指的是代码缩进量，你也可以设置为2或者1等等
文章目录 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 2. Hadoop集群启动关闭-手动逐个进程启停 3. Hadoop集群启动关闭-shell脚本一键启停 4. Hadoop集群启动日志 5. Hadoop Web UI页面-HDFS集群 6. Hadoop Web UI页面-YARN集群 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 首次启动HDFS时，必须对其进行格式化操作。 format本质上是初始化工作，进行HDFS清理和准备工作 命令： hdfs nam
代码可以在我的Github主页上找到，地址是https://github.com/techstay/csharp-learning-note 。
日期和时间在计算机编程中起着至关重要的作用，无论您是在开发应用程序、分析数据还是进行自动化任务，都需要处理日期和时间。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多日期处理库，使日期和时间操作变得更加轻松和高效。本文将介绍一些Python中常用的日期处理库，包括datetime、dateutil、Arrow和Pendulum，以及它们的用法和示例代码。
time模块:是基于Unix Timestamp（时间戳）实现的，所能表述的范围被限定在1970-2038年之间；
我们知道hadoop集群搭建之后，并不能马上启动集群进行使用，需要对namenode做格式化。具体执行的命令：hadoop namenode -format。namenode格式化是删除hdfs-site.xml中dfs.namenode.name.dir指定目录下已有的文件信息（包含fsimage和edit文件），然后在该目录下创建VERSION等文件。初次使用集群必须执行，但对已有数据的集群，会导致集群不可用。如若是非HA集群，会导致丢失所有数据的严重后果。
neoformat 是 (Neo)Vim 的代码格式化插件，支持多种语言的格式化。这篇文章覆盖 Neoformat 对 Python 和 C++ 进行格式化的配置，以及如何在保存代码时自动进行格式化，可以直接应用的配置代码段在文章最后。
<configuration> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>guanjian</value> </property> <property> <name>dfs.ha.namenodes.guanjian</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.guanjian.nn1</name> <value>host1:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.guanjian.nn2</name> <value>host2:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.guanjian.nn1</name> <value>host1:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.guanjian.nn2</name> <value>host2:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://host1:8485;host2:8485/guanjian</value> </property> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.guanjian</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.ssh/id_dsa</value> </property> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/jn/data</value> </property> <property>
输出java版本 虽然默认已经将Java的路径配置到了系统环境变量中，但由于后续需要使用JAVA_HOME，我们最好将JAVA_HOME显式写入到系统的配置文件中。参考链接：https://segmentfault.com/a/1190000007950960
伪分布式和分布式区别：伪分布式配置文件完全按照分布式配置文件配置，只不过所有东西配置在一台服务器上。
将 dfs.name.dir所指定的文件夹删除、 dfs.data.dir所指定的文件夹删除
Logback 算是JAVA 里一个老牌的日志框架，从06年开始第一个版本，迭代至今也十几年了。不过logback最近一个稳定版本还停留在 2017 年，好几年都没有更新；logback的兄弟 slf4j 最近一个稳定版也是2017年，有点凉凉的意思。
英文全称是The Hadoop Distributed File System官方地址http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 非常巨大的分布式文件系统 运行在普通廉价的硬件上commodity hardware 高容错的 易扩展，为用户提供性能不错的文件存储服务
因为在之前的博客在Linux中部署集群(零基础速学！)中,上述的准备操作均已详细描述,这里对于准备工作的内容就不做过多讲解。接下来正式开始进行集群环境的搭建
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common
我们有时候通过CM启动NameNode的HA时，反正就是不知道什么原因，失败了，为了不影响集群的使用，又会通过CM把HA先取消掉。然后过了两天，又想作为一个生产系统，还是需要启用HA。于是又通过CM的界面向导想启用NameNode的HA，启用过程中，当3个JournalNode跟最开始启用失败是一样的时候，有时候在启用HA后，两个NameNode没办法正常启动，查看NameNode的日志如下：
上一篇文章我们介绍了处理简单的txt文档，格式化数据为我们所用，但是有时客户给的数据不会这么简单，而是比较复杂的内容，这篇文章，我们来介绍下更复杂的txt文档，从里面提取我们需要的信息并格式化数据。
我们都知道整个hdfs由nn+zkfc，dn，jn组成，这些可能运行在不同节点上的组件能组成一个集群，其中包含了共同的集群信息，并且各自将集群信息持久化存储到了本地，这个文件就是VERSION文件。本文就来聊聊VERSION文件的相关内容。
四、日期和时间函数 //返回当前的日期 curdate()或current_date() select curdate(); // 2014-12-05 select current_date() // 2014-12-05 //返回当前的时间 curtime()或current_time() select curtime() // 12:00:00 select current_time() // 12:00:00 //返回日期date加上间隔时间int的结果(int必须按照关键字进行格式
本文用于解决 Apache Hadoop 启动时 DataNode 启动异常的问题，但是请注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据，如果原有的数据很重要请不要这样做。
到 /opt/app/hadoop-2.5.0 目录下 执行命令： bin/hdfs namenode -format
本文节选自《Netkiller Shell 手札》 3.12. standard input/output 3.12.1. xargs - build and execute command lines from standard input xargs命令用法 3.12.1.1. 格式化 xargs用作替换工具，读取输入数据重新格式化后输出。 定义一个测试文件，内有多行文本数据： cat >> test.txt <<EOF a b c d e f g h i j k l m n o p q r
解决 Apache Hadoop 启动时 DataNode 没有启动的问题（注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据，如果原有的数据很重要请不要这样做）。
链接：https://pan.baidu.com/s/1OXiW1i3gD6fVvrFX7NXsJg 提取码：nyzk 下载内容包括源文件和编译的文件。
安装其实很简单，把下载下来的Hadoop文件拷贝到相应的目录下，然后接压缩即可，关键是先要安装好JDK,前期的Linux要配置好。
在上一篇文章中，我们实现了使用自定义注解导出Excel的小案例。但是有问题的。我们发现，如果对象属性中包含了date类型或者使用了枚举类。这个时候就会出问题。我们来看看问题所在：
需求：小程序订单打印模板优化，头部增加配送订单、自提订单；自提订单增加显示自提时间，配送订单无需显示。
1. 关闭防火墙 2. 安装JDK 3. 修改主机名，在Hadoop中，要求主机名中不能出现_和- cd /etc/sysconfig vim network 修改HOSTNAME，主机名最好是字母或者数字，但是不能全部是数字，数字最好不作为开头。例如： HOSTNAME=hadoop01 保存退出，并且重新生效 source network 4. 将主机名和IP进行映射 cd .. vim hosts 添加映射，例如： 192.168.229.131 hadoop01 保存退出 5
2014-06-18 20:34:59,622 FATAL org.apache.Hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block pool Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to localhost/127.0.0.1:9000 java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /usr/local/hadoop/hdfs/data: namenode clusterID = CID-af6f15aa-efdd-479b-bf55-77270058e4f7; datanode clusterID = CID-736d1968-8fd1-4bc4-afef-5c72354c39ce at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:472) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:225) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:249) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:929) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBlockPool(DataNode.java:900) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.verifyAndSetNamespaceInfo(BPOfferService.java:274) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:220) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:815) at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)
在Java 8以前，日期和时间处理一直被广大java程序员抱怨太难用，首先是java.util和java.sql中，都包含Date类，如果要进行时间格式化，还需要java.text.DateFormat类处理。同时java.util.Date中既包含了日期，又包含了时间，所以java8新的日期和时间库，很好的解决了以前日期和时间类的很多弊端。并且也借鉴了第三方日期库joda很多的优点。
我们在上一章中已经简单介绍了一下字符串的创建方式，这里我们简单学习一下字符串的运算和拼接。
最近在学习大数据，需要安装Hadoop，自己弄了好久，最后终于弄好了。网上也有很多文章关于安装Hadoop的，但总会遇到一些问题，所以把在CentOS 7安装Hadoop 3.0.0的整个过程记录下来，有什么不对的地方大家可以留言更正。 一、ssh免密登录 1、测试是否能免密登录 # ssh localhost The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established. 2、设置免密登录 1)、去掉 /etc/ssh/ss
Apache Log4j2 和 Logback 对比有很大的改进。除了内部设计的调整外，主要有以下几点的大升级：
OAuth2默认的AccessToken是由DefaultAccessTokenConverter生成，是具有唯一性的UUID随机字符串，我们如果想要使用JWT来格式化AccessToken就需要使用JwtAccessTokenConverter来进行格式化，当然如果你有自己独特的业务可以自己实现AccessTokenConverter接口，并将实现类交付给IOC托管即可。
部署配置 1）角色在哪里启动 NN： core-site.xml: fs.defaultFS hdfs://node01:9000 DN: slaves: node01 SNN: hdfs-site.xml: dfs.namenode.secondary.http.address node01:50090
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