主机有datanode节点克隆机没有

根据提供的引用内容，可以得出以下结论：

1. 在hadoop104上单独启动datanode和nodemanager后，集群中的节点并没有正常工作。这可能是由于配置问题或者其他原因导致的。需要进一步检查配置文件和日志来确定具体原因。

2. 在环境准备中，克隆一台虚拟机（NameNode）后，需要修改ip地址和主机名称，并增加新增节点的ssh免密码登录配置。此外，还需要删除新节点上data和logs目录中的文件，因为克隆的NameNode主机。

根据以上信息，可以得出结论：主机有datanode节点，但克隆机没有。克隆机需要进行相应的配置和准备工作才能成为datanode节点。

相关问题

hadoop没有datanode节点

如果Hadoop没有Datanode节点，那么可能是以下原因之一：

1. 没有正确配置Hadoop集群：在配置Hadoop集群时，必须确保所有节点都正确配置，并且Datanode节点已经启动。

2. Datanode节点出现故障：如果Datanode节点出现故障，可能会导致它无法正常工作，从而导致Hadoop没有Datanode节点。

3. 网络问题：如果网络出现问题，可能会导致Datanode节点无法与其他节点通信，从而导致Hadoop没有Datanode节点。

如果您遇到了这个问题，可以尝试检查以上原因，并采取相应的措施来解决问题。

hdfs datanode节点之间 数据不均衡

HDFS的DataNode节点之间的数据不均衡指的是在HDFS集群中，不同的DataNode节点存储的数据量不一致。这可能导致某些节点负载过重，而其他节点负载较轻。

导致数据不均衡的主要原因有以下几点：

1. 初始复制：当数据进入HDFS时，会将其初始复制到不同的DataNode节点。由于网络延迟或节点性能差异等原因，可能导致某些节点复制的数据过多，而其他节点复制的数据较少。

2. 数据块移动：当节点故障或离线时，HDFS会将其上存储的数据块移动到其他健康的节点上。这个过程可能导致一些节点存储的数据块数量过多，而其他节点数据块较少。

为了解决数据不均衡的问题，HDFS采取了一些策略：

1. 副本平衡：HDFS会定期检查集群中各个节点上的数据块数量，并采取副本平衡的措施。这意味着将数据块从负载过重的节点移动到负载较轻的节点上，以实现数据均衡。

2. 块调度：HDFS的块调度器会根据各个节点上的剩余存储空间以及网络带宽等因素，决定将新的数据块复制到哪些节点上，以实现负载均衡。

3. HDFS管理员操作：HDFS管理员可以手动干预，将一些数据块从负载过重的节点移动到其他节点上，以实现数据均衡。

综上所述，数据不均衡是HDFS集群中的一个常见问题。通过副本平衡、块调度和管理员操作等策略，HDFS可以实现数据的均衡分布，提高数据的可靠性和性能。