hadoop数据节点通信异常
在前几天,我们的 hadoop 集群很不稳定。经常会有1个数据节点挂掉。使用jps查看,tasktracker和datanode均正常,没有crash掉。查看日志: org.apache. hadoop .ipc.Client: Retrying connect to server : xxxxx/192.168.0.xxxx:9001. Already tried 9 time(s
在前几天,我们的hadoop集群很不稳定。经常会有1个数据节点挂掉。使用jps查看,tasktracker和datanode均正常,没有crash掉。查看日志:
org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: xxxxx/192.168.0.xxxx:9001. Already tried 9 time(s).
org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: xxxxx/192.168.0.xxxx:9001. Already tried 8 time(s).
org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: xxxxx/192.168.0.xxxx:9001. Already tried 7 time(s).
org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: xxxxx/192.168.0.xxxx:9001. Already tried 6 time(s).
org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: xxxxx/192.168.0.xxxx:9001. Already tried 5 time(s).
就是与namenode无法正常通信。
从集群的角度看,最近没有做过任何修改。
先尝试通过hadoop-daemon.sh stop datanode ,hadoop-daemon.sh stop tasktracker停止数据节点。
然后尝试通过hadoop-daemon.sh start datanode ,hadoop-daemon.sh start tasktracker启动数据节点。
均正常,无错误信息。
但是在运行一段时间,或者跑一两个MR程序后,该数据几点所在服务器负载开始暴增。
然后无法与namenode正常通信。
一个一个排查吧。
节点信息配置,HDFS信息,均无异常。在排查服务器配置的时候,看到了一个很奇怪的东西。
在etc/hosts中被增加了一个配置,如下:
127.0.1.1 xxxxxx
127.0.1.1是debian中的本地回环。这个造成了hadoop解析出现问题。而且此项配置不知道是谁增加上的。
在屏蔽该项后,问题依然存在,只能重启该服务器。重启后一切正常。
由此可看,保持hadoop集群的环境清洁是很重要的。而且这对于我以后针对hadoop集群异常检查增加了不少经验。hadoop集群的配置一般不会有很大的变动,hadoop对服务器环境的依赖较大,从服务器环境是否变化来排查问题是一个不错的解决方式,mark一下。
原文地址:hadoop数据节点通信异常, 感谢原作者分享。

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











DDREASE ist ein Tool zum Wiederherstellen von Daten von Datei- oder Blockgeräten wie Festplatten, SSDs, RAM-Disks, CDs, DVDs und USB-Speichergeräten. Es kopiert Daten von einem Blockgerät auf ein anderes, wobei beschädigte Blöcke zurückbleiben und nur gute Blöcke verschoben werden. ddreasue ist ein leistungsstarkes Wiederherstellungstool, das vollständig automatisiert ist, da es während der Wiederherstellungsvorgänge keine Unterbrechungen erfordert. Darüber hinaus kann es dank der ddasue-Map-Datei jederzeit gestoppt und fortgesetzt werden. Weitere wichtige Funktionen von DDREASE sind: Es überschreibt die wiederhergestellten Daten nicht, füllt aber die Lücken im Falle einer iterativen Wiederherstellung. Es kann jedoch gekürzt werden, wenn das Tool explizit dazu aufgefordert wird. Stellen Sie Daten aus mehreren Dateien oder Blöcken in einer einzigen wieder her

0.Was bewirkt dieser Artikel? Wir schlagen DepthFM vor: ein vielseitiges und schnelles generatives monokulares Tiefenschätzungsmodell auf dem neuesten Stand der Technik. Zusätzlich zu herkömmlichen Tiefenschätzungsaufgaben demonstriert DepthFM auch hochmoderne Fähigkeiten bei nachgelagerten Aufgaben wie dem Tiefen-Inpainting. DepthFM ist effizient und kann Tiefenkarten innerhalb weniger Inferenzschritte synthetisieren. Lassen Sie uns diese Arbeit gemeinsam lesen ~ 1. Titel der Papierinformationen: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Autor: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Im vorherigen Artikel (Link) stellte Xiao Zaojun die Entwicklungsgeschichte der Breitbandtechnologie von ISDN, xDSL bis 10GPON vor. Lassen Sie uns heute über die kommende neue Generation der Glasfaser-Breitbandtechnologie sprechen – 50GPON. █F5G und F5G-A Bevor wir 50GPON vorstellen, sprechen wir zunächst über F5G und F5G-A. Im Februar 2020 förderte ETSI (European Telecommunications Standards Institute) ein festes Kommunikationsnetzwerk-Technologiesystem basierend auf 10GPON+FTTR, Wi-Fi6, optischer 200G-Übertragung/Aggregation, OXC und anderen Technologien und nannte es F5G Netzwerkkommunikationstechnologie (The5thgenerationFixednetworks). F5G ist ein Festnetz

Die von Google geförderte Leistung von JAX hat in jüngsten Benchmark-Tests die von Pytorch und TensorFlow übertroffen und belegt bei 7 Indikatoren den ersten Platz. Und der Test wurde nicht auf der TPU mit der besten JAX-Leistung durchgeführt. Obwohl unter Entwicklern Pytorch immer noch beliebter ist als Tensorflow. Aber in Zukunft werden möglicherweise mehr große Modelle auf Basis der JAX-Plattform trainiert und ausgeführt. Modelle Kürzlich hat das Keras-Team drei Backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) mit der nativen PyTorch-Implementierung und Keras2 mit TensorFlow verglichen. Zunächst wählen sie eine Reihe von Mainstream-Inhalten aus

Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist

Das neueste Video von Teslas Roboter Optimus ist veröffentlicht und er kann bereits in der Fabrik arbeiten. Bei normaler Geschwindigkeit sortiert es Batterien (Teslas 4680-Batterien) so: Der Beamte hat auch veröffentlicht, wie es bei 20-facher Geschwindigkeit aussieht – auf einer kleinen „Workstation“, pflücken und pflücken und pflücken: Dieses Mal wird es freigegeben. Eines der Highlights Der Vorteil des Videos besteht darin, dass Optimus diese Arbeit in der Fabrik völlig autonom und ohne menschliches Eingreifen während des gesamten Prozesses erledigt. Und aus Sicht von Optimus kann es auch die krumme Batterie aufnehmen und platzieren, wobei der Schwerpunkt auf der automatischen Fehlerkorrektur liegt: In Bezug auf die Hand von Optimus gab der NVIDIA-Wissenschaftler Jim Fan eine hohe Bewertung ab: Die Hand von Optimus ist der fünffingrige Roboter der Welt am geschicktesten. Seine Hände sind nicht nur taktil

Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.

Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.
