大数据技术之HDFS

た入场券 2022-08-30 05:16 283阅读 0赞

### 大数据技术之HDFS ###

*   *   *  第 1 章 HDFS 概述
         *   *  1.1 HDFS 产出背景及定义
             *  1.2 HDFS 优缺点
             *  1.3 HDFS 组成架构
             *  1.4 HDFS 文件块大小
         *  第 2 章 HDFS 的 Shell 操作
         *   *  2.1 基本语法
             *  2.3 常用命令实操
             *   *  2.3.1 准备工作
                 *  2.3.2 上传
                 *  2.3.3 下载
                 *  2.3.4 HDFS 直接操作
         *  第 3 章 HDFS 的 API 操作
         *   *  3.1 客户端环境准备
             *  3.2 HDFS的API案例实操
             *   *  3.2.1 HDFS 文件上传（测试参数优先级）
                 *  3.2.2 HDFS文件下载
                 *  3.2.2 HDFS文件下载
                 *  3.2.3 HDFS 文件的更名和移动
                 *  3.2.4 HDFS 文件详情查看
                 *  3.2.5 HDFS 文件和文件夹判断
         *  第 4 章 HDFS 的读写流程
         *   *  4.1 HDFS写数据流程
             *   *  4.1.1 剖析文件写入
                 *  4.1.2 网络拓扑- 节点距离计算
                 *  4.1.3 机架感知
             *  4.2 HDFS 读数据流程
         *  第 5 章 NameNode 和 SecondaryNameNode
         *   *  5.1 NN和2NN工作机制
             *  5.2 Fsimage 和 Edits
             *  5.3 CheckPoint 时间设置
         *  第 6 章 DataNode
         *   *  6.1 DataNode 工作
             *  6.2 数据完整性
             *  6.3 掉线时限参数设置
         *  第 7 章 DataNode服役和退役
         *   *  7.1 节点的服役和退役
             *   *  7.1 节点的服役
                 *  7.2 节点的退役

### 第 1 章 HDFS 概述 ###

#### 1.1 HDFS 产出背景及定义 ####

*  HDFS 产生背景  
    随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。
 *  HDFS 定义  
    HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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。  
    HDFS 的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

#### 1.2 HDFS 优缺点 ####

1.  HDFS 优点  
    1）高容错性  
    ➢ 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。  
    ➢ 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。  
    2）适合处理大数据  
    ➢ 数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；  
    ➢ 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。  
    3）可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。
2.  HDFS缺点  
    1）不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。  
    2）无法高效的对大量小文件进行存储。  
    ➢ 存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和  
    块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；  
    ➢ 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。  
    3）不支持并发写入、文件随机修改。  
    ➢ 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；  
    ➢ 仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。

#### 1.3 HDFS 组成架构 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

#### 1.4 HDFS 文件块大小 ####

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/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

> 思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？  
> （1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；  
> （2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。  
> 总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

### 第 2 章 HDFS 的 Shell 操作 ###

#### 2.1 基本语法 ####

hadoop fs具体命令 OR hdfs dfs 具体命令，两个是完全相同的

[root@vm15561 hadoop]# hdfs dfs
    Usage: hadoop fs [generic options]
    	[-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] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>]
    	[-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
    	[-count [-q] [-h] [-v] [-t [<storage type>]] [-u] [-x] <path> ...]
    	[-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] <src> ... <dst>]
    	[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
    	[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
    	[-df [-h] [<path> ...]]
    	[-du [-s] [-h] [-x] <path> ...]
    	[-expunge]
    	[-find <path> ... <expression> ...]
    	[-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
    	[-getfacl [-R] <path>]
    	[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
    	[-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>]
    	[-help [cmd ...]]
    	[-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [<path> ...]]
    	[-mkdir [-p] <path> ...]
    	[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
    	[-moveToLocal <src> <localdst>]
    	[-mv <src> ... <dst>]
    	[-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>]
    	[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
    	[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...]
    	[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
    	[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
    	[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
    	[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
    	[-stat [format] <path> ...]
    	[-tail [-f] <file>]
    	[-test -[defsz] <path>]
    	[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
    	[-touchz <path> ...]
    	[-truncate [-w] <length> <path> ...]
    	[-usage [cmd ...]]
    
    Generic options supported are
    -conf <configuration file>     specify an application configuration file
    -D <property=value>            use value for given property
    -fs <file:///|hdfs://namenode:port> specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
    -jt <local|resourcemanager:port>    specify a ResourceManager
    -files <comma separated list of files>    specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
    -libjars <comma separated list of jars>    specify comma separated jar files to include in the classpath.
    -archives <comma separated list of archives>    specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
    
    The general command line syntax is
    command [genericOptions] [commandOptions]

#### 2.3 常用命令实操 ####

##### 2.3.1 准备工作 #####

1.  启动 Hadoop 集群（方便后续的测试）
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
        [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
2.  \-help：输出这个命令参数
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -help rm
3.  创建/sanguo 文件夹
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /sanguo

##### 2.3.2 上传 #####

1.  `-moveFromLocal`：从本地**剪切**粘贴到 HDFS
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt
    
    输入：  
    shuguo
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -moveFromLocal ./shuguo.txt
        /sanguo
2.  `-copyFromLocal`：从本地文件系统中**拷贝**文件到 HDFS 路径去
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt
    
    输入：
    
        weiguo
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt  /sanguo
3.  `-put`：等同于 copyFromLocal，生产环境更习惯用 put
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt
    
    输入：wuguo
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo
4.  `-appendToFile`：追加一个文件到已经存在的文件末尾
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt
    
    输入： liubei
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt

##### 2.3.3 下载 #####

1.  `-copyToLocal`：从 HDFS 拷贝到本地
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyToLocal
        /sanguo/shuguo.txt ./
2.  `-get`：等同于 copyToLocal，生产环境更习惯用 get
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get
        /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt

##### 2.3.4 HDFS 直接操作 #####

1.  \-ls: 显示目录信息
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo
2.  \-cat：显示文件内容
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
3.  \-chgrp、-chmod、-chown：Linux 文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo.txt
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chown atguigu:atguigu /sanguo/shuguo.txt
4.  \-mkdir：创建路径
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo
5.  \-cp：从 HDFS 的一个路径拷贝到 HDFS 的另一个路径
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt
        /jinguo
6.  \-mv：在 HDFS 目录中移动文件
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo
7.  \-tail：显示一个文件的末尾 1kb 的数据
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
8.  \-rm：删除文件或文件夹
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
9.  \-rm -r：递归删除目录及目录里面内容
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo
10. \-du 统计文件夹的大小信息
    
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
        27 81 /jinguo
        [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -h /jinguo
        14 42 /jinguo/shuguo.txt
        7 21 /jinguo/weiguo.txt
        6 18 /jinguo/wuguo.tx

> 说明：27 表示文件大小；81 表示 27\*3 个副本；/jinguo 表示查看的目录

1.  \-setrep：设置 HDFS 中文件的副本数量

```sh
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt
    ```

![在这里插入图片描述][20210719124746142.png]  
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。因为目前只有 3 台设备，最多也就 3 个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到 10。

### 第 3 章 HDFS 的 API 操作 ###

#### 3.1 客户端环境准备 ####

1.  找到资料包路径下的 Windows 依赖文件夹，拷贝 hadoop-3.1.0 到非中文路径（比如 d:\\）。
2.  配置 HADOOP\_HOME 环境变量  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
3.  配置 Path 环境变量。  
    注意：如果环境变量不起作用，可以重启电脑试试。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
    验证 Hadoop 环境变量是否正常。双击 winutils.exe，如果报如下错误。说明缺少微软运行库（正版系统往往有这个问题）。再资料包里面有对应的微软运行库安装包双击安装即可。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]
4.  在IDEA中创建一个Maven工程HdfsClientDemo ，并导入相应的依赖坐标+日志添加

<dependencies>
           <dependency>
               <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
               <artifactId>hadoop-client</artifactId>
               <version>3.2.1</version>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>junit</groupId>
               <artifactId>junit</artifactId>
               <version>4.12</version>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.slf4j</groupId>
               <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
               <version>1.7.30</version>
           </dependency>
       </dependencies>

在项目的 src/main/resources 目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件  
中填入

log4j.rootLogger=INFO, stdout
    log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
    log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
    log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
    log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
    log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
    log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
    log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

1.  创建包名 ：com.atguigu.hdfs
2.  创建 HdfsClient
    
        public class HdfsClient
        { 
            @Test
            public void testMkdirs() throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException
            { 
                // 1 获取文件系统
                Configuration configuration = new Configuration();
                // FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration);
                FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
                // 2 创建目录
                fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan/"));
                // 3 关闭资源
                fs.close();
            }
        }

#### 3.2 HDFS的API案例实操 ####

##### 3.2.1 HDFS 文件上传（测试参数优先级） #####

1.  编写源代码
    
        @Test
           public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException
           { 
               // 1 获取文件系统
               Configuration configuration = new Configuration();
               configuration.set("dfs.replication", "2");
               FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
               // 2 上传文件
               fs.copyFromLocalFile(new Path("d:/sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan"));
               // 3 关闭资源
               fs.close();
           }
2.  将hdfs-site.xml拷贝到项目的resources资源目录下
    
        <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
        <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
        <configuration>
            <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>1</value>
            </property>
        </configuration>
3.  参数优先级  
    参数优先级排序：（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath 下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml） >（4）服务器的默认配置（xxx-default.xml）

##### 3.2.2 HDFS文件下载 #####

@Test
    public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException
    { 
        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
        // 2 执行下载操作
        // boolean delSrc 指是否将原文件删除
        // Path src 指要下载的文件路径
        // Path dst 指将文件下载到的路径
        // boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
        fs.copyToLocalFile(false, new Path("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("d:/sunwukong2.txt"),true);
        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }

##### 3.2.2 HDFS文件下载 #####

##### 3.2.3 HDFS 文件的更名和移动 #####

@Test
    public void testRename() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException
    { 
        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
        // 2 修改文件名称
        fs.rename(new Path("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan/meihouwang.txt"));
        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }

##### 3.2.4 HDFS 文件详情查看 #####

查看文件名称、权限、长度、块信息

@Test
    public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException
    { 
        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
        // 2 获取文件详情
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
        while (listFiles.hasNext())
        { 
            LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
            System.out.println("========" + fileStatus.getPath() + "=========");
            System.out.println(fileStatus.getPermission());
            System.out.println(fileStatus.getOwner());
            System.out.println(fileStatus.getGroup());
            System.out.println(fileStatus.getLen());
            System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
            System.out.println(fileStatus.getReplication());
            System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
            System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
            //获取块信息
            BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
            System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
        }
        //3 关闭资源
        fs.close();
    }

##### 3.2.5 HDFS 文件和文件夹判断 #####

@Test
    public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException
    { 
        // 1 获取文件配置信息
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
        // 2 判断是文件还是文件夹
        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
        for (FileStatus fileStatus : listStatus)
        { 
            // 如果是文件
            if (fileStatus.isFile())
            { 
                System.out.println("f:" + fileStatus.getPath().getName());
            }
            else
            { 
                System.out.println("d:" + fileStatus.getPath().getName());
            }
        }
        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }

### 第 4 章 HDFS 的读写流程 ###

#### 4.1 HDFS写数据流程 ####

##### 4.1.1 剖析文件写入 #####

![在这里插入图片描述][bed757010b78936db229f8a286e9a280.png]

1.  客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 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.  客户端请求第一个 Block 上传到哪几个DataNode 服务器上。
4.  NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 dn1、dn2、dn3。
5.  客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据，dn1 收到请求会继续调用dn2，然后 dn2 调用 dn3，将这个通信管道建立完成。
6.  dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。
7.  客户端开始往 dn1 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，dn1 收到一个 Packet 就会传给 dn2，dn2 传给 dn3；dn1 每传一个 packet会放入一个应答队列等待应答。
8.  当一个 Block 传输完成之后，客户端再次请求 NameNode 上传第二个 Block 的服务器。（重复执行 3-7 步）。

##### 4.1.2 网络拓扑- 节点距离计算 #####

在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？  
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。  
![在这里插入图片描述][eba2e53fc7c85579b1f0a9474bae29a3.png]  
例如，假设有数据中心 d1 机架 r1 中的节点 n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种  
标记，这里给出四种距离描述。  
![在这里插入图片描述][4578dd90522d814c7bb15fcf9f64df9a.png]

##### 4.1.3 机架感知 #####

Hadoop3.1.3 副本节点选择  
![在这里插入图片描述][0980de250fcfb9a01f2cddf1d2151f30.png]

#### 4.2 HDFS 读数据流程 ####

![在这里插入图片描述][c783ba9c25328b6e9533a264c9e17dea.png]

1.  客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查询元数据，找到文件块所在的 DataNode 地址。
2.  挑选一台 DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
3.  DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet 为单位来做校验）。
4.  客户端以 Packet 为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

### 第 5 章 NameNode 和 SecondaryNameNode ###

#### 5.1 NN和2NN工作机制 ####

思考：NameNode 中的元数据是存储在哪里的？  
首先，我们做个假设，如果存储在 NameNode 节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。  
这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新 FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦 NameNode 节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入 Edits 文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到 Edits 中。这样，一旦 NameNode 节点断电，可以通过 FsImage 和 Edits 的合并，合成元数据。  
但是，如果长时间添加数据到 Edits 中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行 FsImage 和 Edits 的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于 FsImage 和 Edits 的合并。  
![在这里插入图片描述][0b9574cf666ea773669f42a7aa4fc5bf.png]

1.  第一 阶段：NameNode 启动
    
     *  第一次启动 NameNode 格式化后，创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
     *  客户端对元数据进行增删改的请求。
     *  NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。
     *  NameNode 在内存中对元数据进行增删改。
2.  第二 阶段：Secondary NameNode 工作
    
     *  Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint。直接带回 NameNode是否检查结果。
     *  Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。
     *  NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。
     *  将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。
     *  Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
     *  生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。
     *  拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。
     *  NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。

#### 5.2 Fsimage 和 Edits ####

NameNode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件：

fsimage_0000000000000000000
    fsimage_0000000000000000000.md5
    seen_txid
    VERSION

*  Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息。
 *  Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。
 *  seen\_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits\_的数字
 *  每次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并。

1.  oiv查看Fsimage 文件
    
     *  查看 oiv 和 oev 命令
        
            [atguigu@hadoop102 current]$ hdfs
            oiv  apply the offline fsimage viewer to an fsimage
            oev  apply the offline edits viewer to an edits file
     *  基本语法
        
            hdfs oiv -p 文件类型 -i 镜像文件 -o 转换后文件输出路径
2.  案例实操

\[atguigu@hadoop102 current\]$ hdfs oev -p XML -i  
edits\_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop3.1.3/edits.xml  
\[atguigu@hadoop102 current\]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml  
\`\`\`  
将显示的 xml 文件内容拷贝到 Idea 中创建的 xml 文件中，并格式化。显示结果如下

```xml
     <EDITS>
         <EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION>
         <RECORD>
             <OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>
             <DATA>
                 <TXID>129</TXID>
             </DATA>
         </RECORD>
         <RECORD>
             <OPCODE>OP_ADD</OPCODE>
             <DATA>
                 <TXID>130</TXID>
                 <LENGTH>0</LENGTH>
                 <INODEID>16407</INODEID>
                 <PATH>/hello7.txt</PATH>
                 <REPLICATION>2</REPLICATION>
                 <MTIME>1512943607866</MTIME>
                 <ATIME>1512943607866</ATIME>
                 <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
                 <CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-
                     1544295051_1</CLIENT_NAME>
                 <CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE>
                 <OVERWRITE>true</OVERWRITE>
                 <PERMISSION_STATUS>
                     <USERNAME>atguigu</USERNAME>
                     <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
                     <MODE>420</MODE>
                 </PERMISSION_STATUS>
                 <RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-
                     e8011d181561</RPC_CLIENTID>
                 <RPC_CALLID>0</RPC_CALLID>
             </DATA>
         </RECORD>
         <RECORD>
             <OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE>
             <DATA>
                 <TXID>131</TXID>
                 <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
             </DATA>
         </RECORD>
         <RECORD>
             <OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE>
             <DATA>
                 <TXID>132</TXID>
                 <GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2>
             </DATA>
         </RECORD>
         <RECORD>
             <OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE>
             <DATA>
                 <TXID>133</TXID>
                 <PATH>/hello7.txt</PATH>
                 <BLOCK>
                     <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
                     <NUM_BYTES>0</NUM_BYTES>
                     <GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
                 </BLOCK>
                 <RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID>
                 <RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID>
             </DATA>
         </RECORD>
         <RECORD>
             <OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE>
             <DATA>
                 <TXID>134</TXID>
                 <LENGTH>0</LENGTH>
                 <INODEID>0</INODEID>
                 <PATH>/hello7.txt</PATH>
                 <REPLICATION>2</REPLICATION>
                 <MTIME>1512943608761</MTIME>
                 <ATIME>1512943607866</ATIME>
                 <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
                 <CLIENT_NAME></CLIENT_NAME>
                 <CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE>
                 <OVERWRITE>false</OVERWRITE>
                 <BLOCK>
                     <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
                     <NUM_BYTES>25</NUM_BYTES>
                     <GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
                 </BLOCK>
                 <PERMISSION_STATUS>
                     <USERNAME>atguigu</USERNAME>
                     <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
                     <MODE>420</MODE>
                 </PERMISSION_STATUS>
             </DATA>
         </RECORD>
     </EDITS >
     ```

#### 5.3 CheckPoint 时间设置 ####

1.  通常 情况下，SecondaryNameNode 每隔 一小时执行一次 。\[hdfs-default.xml\]
    
        <property>
        	<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
        	<value>3600s</value>
        </property>
2.  一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万 时，SecondaryNameNode 执行一次。
    
        <property>
            <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
            <value>1000000</value>
            <description>操作动作次数</description>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
            <value>60s</value>
            <description> 1 分钟检查一次操作次数</description>
        </property>

### 第 6 章 DataNode ###

#### 6.1 DataNode 工作 ####

![在这里插入图片描述][a42cc453041d5013461638f17ab9b00a.png]

1.  一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
2.  DataNode 启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（6 小时）的向 NameNode 上报所有的块信息。DN 向 NN汇报当前解读信息的时间间隔，默认 6 小时；
    
        <property>
        	<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
        	<value>21600000</value>
        	<description>Determines block reporting interval inmilliseconds.</description>
        </property>
    
    DN 扫描自己节点块信息列表的时间，默认 6 小时
    
        <property>
        	<name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name>
        	<value>21600s</value>
        	<description>Interval in seconds for Datanode to scan datadirectories and reconcile the difference between blocks in memory and onthe disk.Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described in dfs.heartbeat.interval.
        	</description>
        </property>
3.  心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。
4.  集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

#### 6.2 数据完整性 ####

思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理 DataNode 节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？  
如下是 DataNode 节点保证数据完整性的方法。  
（1）当 DataNode 读取 Block 的时候，它会计算 CheckSum。  
（2）如果计算后的 CheckSum，与 Block 创建时值不一样，说明 Block 已经损坏。  
（3）Client 读取其他 DataNode 上的 Block。  
（4）常见的校验算法 crc（32），md5（128），sha1（160）  
（5）DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。  
![在这里插入图片描述][e54562df5f2ffdc66c533ff6132595be.png]

#### 6.3 掉线时限参数设置 ####

DataNode掉线时限参数设置

![在这里插入图片描述][55da757549af90e9092187f396178cb2.png]  
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。

<property>
    	<name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
    	<value>300000</value>
    </property>
    <property>
    	<name>dfs.heartbeat.interval</name>
    	<value>3</value>
    </property>

### 第 7 章 DataNode服役和退役 ###

#### 7.1 节点的服役和退役 ####

##### 7.1 节点的服役 #####

步骤：

1.  购买一台新的机器（数据节点），克隆一台新的节点
2.  修改配置

hosts   /etc/hosts
    hostname  /etc/hostname
    ifcfg-ens33  /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enxx

1.  安装软件

jdk/hadoop
    xcall.sh/rsynch2.sh  （主节点中脚本的for语句）

注意：添加当前新节点的SSH无密登陆，要设置全面

*  让master 访问当前新节点
 *  让resourceManager 访问当前新节点

1.  服役（在主节点，NameNode）

*  在配置文件中创建一个服役的节点的列表配置文件

touch /opt/programfile/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts
    vi /opt/programfile/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts

服役节点列表：

s201
    ... ...
    s204(添加的节点)

*  将此文件告知hadoop集群（在系统配置文件中，配置此参数）  
    将服役列表配置文件的路径添加到hdfs-site.xml中

<property>
    	<name>dfs.hosts</name>
    	<value>/opt/programfile/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts</value> 
    </property>

注意：分发配置文件

*  刷新节点（NameNode，读取配置文件中的内容）

hdfs dfsadmin -refreshNodes

*  web查看此节点
 *  更新ResourceManager

yarn rmadmin -refreshNodes

*  在namenode配置文件etc中修改slaves （配置子节点列表）
 *  4.7 在新的节点上启动进程（datanode/nodeManager）

hadoop-daemon.sh start  datanode   
    yarn-daemon.sh start nodemanager

*  4.8 web查看此节点

##### 7.2 节点的退役 #####

步骤：

1.  在namenode的配置文件中，创建退役的配置文件 : dfs.hosts.exclude

touch /opt/programfile/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude
    vi /opt/programfile/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude

服役节点列表：  
s202(退役的节点)

1.  在nameNode中的hdfs-site.xml中添加退役列表

<property>
    	<name>dfs.hosts.exclude</name>
    	<value>/opt/programfile/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
    </property>

1.  刷新NameNode节点（NameNode，读取配置文件中的内容）

hdfs dfsadmin -refreshNodes

刷新resourcemanager节点

yarn rmadmin -refreshNodes

1.  web查看此节点
2.  等待节点完全退役后，停止相关的进程

yarn rmadmin -refreshNodes

1.  更新服役文件  
    将s202(退役的节点)从服役列表中删除
2.  刷新NameNode节点（NameNode，读取配置文件中的内容）

hdfs dfsadmin -refreshNodes

刷新resourcemanager节点

yarn rmadmin -refreshNodes

1.  web查看此节点

**笔记素材来源于尚课堂，本文只进行整理补充，如有侵权，请联系我删除。**

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