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Hadoop分布式數據處理考題匯編例題2：Hadoop集群NameNode報“磁盤空間不足”，分析原因及解決措施。解析：需從元數據存儲、數據節(jié)點存儲、集群整體空間三個維度分析：1.原因1：NameNode元數據目錄空間不足場景：NameNode的元數據（fsimage、edits日志）存儲在`.dir`配置的目錄，若該目錄磁盤空間不足，元數據無法更新，導致新文件上傳失敗。解決：檢查`.dir`的磁盤使用情況，清理舊日志、臨時文件等非必要數據；擴容磁盤，或配置多個元數據存儲目錄（分布在不同磁盤，利用剩余空間）。2.原因2：DataNode數據目錄空間不足場景：DataNode的存儲目錄（`dfs.datanode.data.dir`）空間不足，且剩余空間低于`dfs.datanode.du.reserved`（保留空間），導致DataNode拒絕新塊寫入。解決：檢查DataNode的數據目錄，清理過期副本、臨時文件；擴容DataNode磁盤，或調整`dfs.datanode.du.reserved`（適當減小保留空間，需保證系統(tǒng)進程可用）。3.原因3：HDFS整體剩余空間不足場景：集群所有DataNode的總可用空間無法滿足新文件的“塊數+副本數”需求（如副本數為3，需3倍于文件大小的可用空間）。解決：刪除無用大文件釋放空間；增加DataNode節(jié)點擴容集群；調整副本數（減小`dfs.replication`，需評估數據可靠性）。五、備考建議1.概念層：牢記HDFS（塊、副本、讀寫流程）、MapReduce（Map/Reduce/Shuffle）、YARN（資源調度模型）的核心概念。2.實踐層：動手搭建Hadoop集群（偽分布式/分布式），完成WordCount、日志分析等經典案例，熟悉JavaAPI或Hive/Spark結合Hadoop的開發(fā)。3.故障層：總結常見故障（如NameNode宕機、DataNode失聯、作業(yè)運行緩慢）的排查思路，結合日志（`hadoop-hdfs-namenode-*.log`、`hadoop-yarn-resourcemanager-*.log`）分析問題。通過對上述

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