一、HDFS的特性
- 设计思想
分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
- 在大数据系统中作用：
为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务
重点概念：文件切块，副本存放，元数据
首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件
其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色；
重要特性如下：
- HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M
- HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data
- 目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担 ——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）
- 文件的各个block的存储管理由datanode节点承担 ---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）
- HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改
二、HDFS的shell(命令行客户端)操作
2.1 HDFS命令行客户端使用
HDFS提供shell命令行客户端，使用方法如下：
2.2 命令行客户端支持的命令参数：hdfs dfs
[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
[-checksum <src> ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-count [-q] <path> ...]
[-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>]
[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
[-df [-h] [<path> ...]]
[-du [-s] [-h] <path> ...]
[-expunge]
[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-getfacl [-R] <path>]
[-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
[-mkdir [-p] <path> ...]
[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
[-moveToLocal <src> <localdst>]
[-mv <src> ... <dst>]
[-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
[-stat [format] <path> ...]
[-tail [-f] <file>]
[-test -[defsz] <path>]
[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
[-touchz <path> ...]
[-usage [cmd ...]]2.3 常用命令参数介绍
-help 功能：输出这个命令参数手册 |
-ls 功能：显示目录信息 示例： hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写： hadoop fs -ls / 等同于上一条命令的效果 |
-mkdir 功能：在hdfs上创建目录 示例：hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb/cc/dd |
-moveFromLocal 功能：从本地剪切粘贴到hdfs 示例：hadoop fs - moveFromLocal /home/hadoop/a.txt /aaa/bbb/cc/dd -moveToLocal 功能：从hdfs剪切粘贴到本地 示例：hadoop fs - moveToLocal /aaa/bbb/cc/dd /home/hadoop/a.txt |
--appendToFile 功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾 示例：hadoop fs -appendToFile ./hello.txt hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt 可以简写为： hadoop fs -appendToFile ./hello.txt /hello.txt |
-cat 功能：显示文件内容 示例：hadoop fs -cat /hello.txt -tail 功能：显示一个文件的末尾 示例：hadoop fs -tail /weblog/access_log.1 -text 功能：以字符形式打印一个文件的内容 示例：hadoop fs -text /weblog/access_log.1 |
-chgrp/-chmod/-chown 功能：linux文件系统中的用法一样，对文件所属权限 示例： hadoop fs -chmod 666 /hello.txt hadoop fs -chown someuser:somegrp /hello.txt |
-copyFromLocal 功能：从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去 示例：hadoop fs -copyFromLocal ./jdk.tar.gz /aaa/ -copyToLocal 功能：从hdfs拷贝到本地 示例：hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz |
-cp 功能：从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径 示例： hadoop fs -cp /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2 -mv 功能：在hdfs目录中移动文件 示例： hadoop fs -mv /aaa/jdk.tar.gz / |
-get 功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 示例：hadoop fs -get /aaa/jdk.tar.gz -getmerge 功能：合并下载多个文件 示例：比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,... hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum |
-put 功能：等同于copyFromLocal 示例：hadoop fs -put /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2 |
-rm 功能：删除文件或文件夹 示例：hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/ -rmdir 功能：删除空目录 示例：hadoop fs -rmdir /aaa/bbb/ccc |
-df 功能：统计文件系统的可用空间信息 示例：hadoop fs -df -h / -du 功能：统计文件夹的大小信息 示例： hadoop fs -du -s -h /aaa/* |
-count 功能：统计一个指定目录下的文件节点数量 示例：hadoop fs -count /aaa/ |
-setrep 功能：设置hdfs中文件的副本数量 示例：hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz <这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看datanode的数量> |
三、hdfs的工作机制
3.1 概述
- HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
- NameNode负责管理整个文件系统的元数据(目录树、block id、所在节点位置)
- DataNode 负责管理用户的文件数据块
- 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
- 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
- Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
- HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行
3.2 HDFS写数据流程
3.2.1 概述
客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本。
3.2.2 详细步骤图
详细步骤解析：
- 1、客户端向namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在
- 2、namenode返回是否可以上传
- 3、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
- 4、namenode返回3个datanode服务器ABC
- 5、client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将整个pipeline建立完成，逐级返回客户端
- 6、client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
- 7、当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。
3.3 HDFS读数据流程
3.3.1 概述：
客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件。
3.3.2 详细步骤图
详细步骤解析：
- 1、客户端跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器
- 2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
- 3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）
- 4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
@Test
public void readFile() throws IOException {
Path f = new Path("/lxk/haha.txt");
FileStatus file = fs.getFileStatus(f);
System.out.println(file);
System.out.println();
BlockLocation[] blks = fs.getFileBlockLocations(file, 0, file.getLen()); // 遍历数组
for (BlockLocation blk : blks) {
System.out.println(blk);
}
System.out.println();
// 读取文件
FSDataInputStream fdis = fs.open(f);
fdis.seek(6);
System.out.println((char) fdis.readByte());
System.out.println(fdis.readByte());
System.out.println((char) fdis.readByte());
System.out.println((char) fdis.readByte());
System.out.println((char) fdis.readByte());
System.out.println((char) fdis.readByte());
}结果：
四、NameNode工作机制
问题场景：
1、集群启动后，可以查看文件，但是上传文件时报错，打开web页面可看到namenode正处于safemode状态，怎么处理？
2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据？
3、Namenode是否可以有多个？namenode内存要配置多大？namenode跟集群数据存储能力有关系吗？
4、文件的blocksize究竟调大好还是调小好？
……
诸如此类问题的回答，都需要基于对namenode自身的工作原理的深刻理解
4.1 NAMENODE职责
—— 负责客户端请求的响应
—— 元数据的管理（查询，修改）
4.2 元数据管理
namenode对数据的管理采用了三种存储形式：
——内存元数据(NameSystem)
—— 磁盘元数据镜像文件
—— 数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）
4.2.1 元数据存储机制
1、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)
2、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)
3、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）注：当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中
4.2.2 元数据手动查看
可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
hdfs oev -i edits_inprogress_0000000000000001567 -o /opt/edits.xml
hdfs oiv -i fsimage_00000000000000015667 -p XML -o /opt/fsimage.xml
4.2.3 元数据的checkpoint
每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）。
checkpoint的详细过程
checkpoint操作的触发条件配置参数：
dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #检查触发条件是否满足的频率，60秒 dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary #以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录 dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir} dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数 dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒 dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录 |
checkpoint的附带作用：namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据
五、DATANODE的工作机制
问题场景：
1、集群容量不够，怎么扩容？
2、如果有一些datanode宕机，该怎么办？
3、datanode明明已启动，但是集群中的可用datanode列表中就是没有，怎么办？
以上这类问题的解答，有赖于对datanode工作机制的深刻理解
5.1 概述
1、Datanode工作职责：
—— 存储管理用户的文件块数据
—— 定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）
（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>3600000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>2、Datanode掉线判断时限参数
datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。
如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒(2*5000/1000+10*3=40)。
<property>
<name>heartbeat.recheck.interval</name>
<value>2000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>1</value>
</property>5.2 验证DATANODE功能
上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况，在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：
/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalized
