笔者使用的是基于虚拟机的Hadoop分布式安装，由于关闭datanode和namenode的顺序不恰当，所以经常会出现datanode加载失败的情况。
本人的解决方法适用于首次已经成功启动整个集群，但是由于不正常的操作造成第二次无法正常启动。首次的启动失败可能原因有很多：可能是由于配置文件错误写入造成的，或是由于ssh无密码登陆配置错误造成。
而第二次的错误原因与首次启动的有一些区别，排错重点应该集中在程序在运行中的一些动态加载而生成的文件上，笔者要讨论的是第二种情况：
大多原因就是因为hadoop的datanode的VERSION文件中的namespaceID与namenode中的ＶＥＲＳＩＯＮ文件中的namespaceID二者出现不一致的情况。而namespaceID的生成笔者推断应该是在执行：hdfs namenode -format 这个命令的时候生成的。
解决步骤如下：
1，首先停掉namenode上相关的进程：切换到hadoop的/sbin目录下：
sh stop-dfs.sh
sh stop-yarn.sh
2,切换到hadoop的相应/current目录下将current下的所有文件清除。
3，将datanode与namenode的/current 下VERSION等相应文件文件清除后，回到namenode上，执行hsfs namenode -format命令，接着切换到namenode的hadoop的/sbin目录下：
执行sh start-dfs.sh
sh start-yarn.sh
(旧版本的mapre 被新版本的yarn所替代，命令上多少有些不同)
既可以看到相应的节点成功加载。
相应的思想就是，当出错时，清除掉一切干扰思路的文件，然后整理思绪，重新开始，这样要远比在原地徘徊要好。
（由于我们在配置文件中指明的文件夹只有 hdfs tmp log，所以其余的文件也好文件夹也好都是动态执行脚本生成创建的，删除之后只要hadoop整个系统可以工作就会生成，即便错删，VM的 snapshot 也会拯救这个世界。）
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。