Hadoop原理之HDFS说明
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什么是hadoop
引入官网介绍：
The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage. Rather than rely on hardware to deliver high-availability, the library itself is designed to detect and handle failures at the application layer, so delivering a highly-available service on top of a cluster of computers, each of which may be prone to failures.
是apache所开发的分布式系统基础架构
注：spark，hive等都是基于hadoop的，所以叫基础架构大数据技术生态体系（了解）：
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Hadoop解决什么问题
海量数据的存储和分析计算 -
Google 在大数据方面的三篇论文，奠定其思想
GFS–HDFS
Map-Reduce --MR
BigTable–Hbase -
Log
一只黄色大象，创建人是Doug Cutting -
三大发行版本
主流前两个，第二个创始人加盟了所以重点是第二个
版本：第二个CDH（配套的一系列的东西，操作更容易），第一个Apache版（得自己配） -
Hadoop优势
1） 高可靠，底层维护多个数据的副本，一个节点出现故障，不会导致数据丢失
2） 高扩展性，集群之间分配任务数据，方便扩展数以千计的节点
3） 高效性，在mr理念下，hadoop并行工作，处理任务速度加快
4） 高容错性：失败的任务自动重新分配 -
Hadoop组成
列：1.x和2.x的区别：本质：存储+计算+资源调度（cpu，inner MEMERY）
到了2就把计算和资源调度拆开了，多了个yarn，类似解耦，模块化
3.0在这之上增加了很多功能和优化，了解详情博客：
3.0但是上面思想传统感觉能挺到4.x，虽然目前还没有
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HDFS（分布式文件系统）
前言什么样
网页版客户端：
1） HDFS（Hadoop Distributed File System）设计思想和出现背景，特征
数据量越来越大，一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统管理多台主机上的文件，这就是分布式管理系统。HDFS是其中一种
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特征：
有着文件系统的最基本的特征：
2） HDFS组件
NameNode
存储文件元数据，文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间，副本数，文件权限），以及每个文件的块列表和块艘在的DataNode等
DataNode
本地文件系统存储文件块数据，以及块数据校验和
Secondary NameNode
监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照
总结：nn是目录，dn是对应目录下的数据文件，snn作用是辅助nn工作，目前了解到这样就行
详细博客：https://blog.csdn.net/nihaoa50/article/details/884194323）适合情景：
适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改，做数据分析不适合做网盘使用4） HDFS的优缺点
优点：- 数据自动保存多个副本，高容错性，宕机也保证可靠
- 适合处理大数据，数据大体现在，数据规模：PB级的数据，文件规模：百万以上的文件数量
- 硬件要求不高可构建在廉价机器上
扩展：超算通过硬件好有钱任性保证可靠性
缺点： - 访问速度慢
- 大量，但体量小的文件存储慢
- 不支持并发使用和文件随机修改（但是追加(append)是可以的）
5） HDFS组成架构
-
NameNode：就是Master，它是一个主管，管理者
（1） 管理HDFS的命名空间
（2） 配置副本策略
（3） 管理数据块映射信息
（4） 处理客户端多写请求- DataNode：就是solve。NameNode下达命令，DataNode执行命令的操作
（1） 存储实际的数据块
（2） 执行数据块的读写操作- Client 客户端
（1） 文件的切分，切成一个一个block，然后上传
（2） 与NameNode交互，获取文件位置信息
（3） 与DataNode交互，读写数据
（4） 提供一些命令管理HDFS，比如格式化NameNode，HDFS的增删查改操作 - SecondaryNameNode：并非NameNode的热备，当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务
6） HDFS的文件块大小
思考：为什么快不能太大也不能太小
- 块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在寻找块的位置
- 如果块设置得太大，从磁盘传输的时间会明显大于定位这个块开始位置所需要的时间
总结：HDFS块的大小主要是取决于磁盘传输速率
7） HDFS的shell操作
命令大全：
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs
[-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 ...]]
（0）启动Hadoop集群（方便后续的测试）
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[cschenruidi@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
（1）-help：输出这个命令参数
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -help rm
（2）-ls: 显示目录信息
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -ls /
（3）-mkdir：在HDFS上创建目录
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir -p /sanguo/shuguo
（4）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch kongming.txt
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -moveFromLocal ./kongming.txt /sanguo/shuguo
（5）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch liubei.txt
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ vi liubei.txt
输入
san gu mao lu
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo/kongming.txt
（6）-cat：显示文件内容
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo/kongming.txt
（7）-chgrp 、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo/kongming.txt
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -chown atguigu:atguigu /sanguo/shuguo/kongming.txt
（8）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
[cschneruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyFromLocal README.txt /
（9）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（10）-cp ：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo/kongming.txt /zhuge.txt
（11）-mv：在HDFS目录中移动文件
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mv /zhuge.txt /sanguo/shuguo/
（12）-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文件到本地
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（13）-getmerge：合并下载多个文件，比如HDFS的目录 /user/atguigu/test下有多个文件:log.1, log.2,log.3,…
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -getmerge /user/atguigu/test/* ./zaiyiqi.txt
（14）-put：等同于copyFromLocal
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put ./zaiyiqi.txt /user/atguigu/test/
（15）-tail：显示一个文件的末尾
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -tail /sanguo/shuguo/kongming.txt
（16）-rm：删除文件或文件夹
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rm /user/atguigu/test/jinlian2.txt
（17）-du统计文件夹的大小信息
[cschenuridi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -s -h /user/atguigu/test
2.7 K /user/atguigu/test
（18）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -setrep 10 /sanguo/shuguo/kongming.txt
图 HDFS副本数量
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。
- HDFS客户端操作
- 根据自己电脑的操作系统拷贝对应的编译后的hadoop jar包到非中文路径
- 配置HADOOP_HOME环境变量
- 配置Path环境变量
- 创建一个Maven工程HdfsClientDemo
- 导入相应的依赖坐标+日志添加
junit
junit
RELEASE
org.apache.logging.log4j
log4j-core
2.8.2
org.apache.hadoop
hadoop-common
2.7.2
org.apache.hadoop
hadoop-client
2.7.2
org.apache.hadoop
hadoop-hdfs
2.7.2
jdk.tools
jdk.tools
1.8
system
${JAVA_HOME}/lib/tools.jar
注意：如果Eclipse/Idea打印不出日志，在控制台上只显示
1.log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.util.Shell).
2.log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
3.log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.
需要在项目的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
- 创建包名：com.cschenruidi.hdfs
- 创建HdfsClient类
public class HdfsClient{
@Test
public void testMkdirs() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
// 配置在集群上运行
// configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:9000");
// FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 创建目录
fs.mkdirs(new Path("/1108/daxian/banzhang"));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}
- 执行程序
运行时需要配置用户名称
客户端去操作HDFS时，是有一个用户身份的。默认情况下，HDFS客户端API会从JVM中获取一个参数来作为自己的用户身份：-DHADOOP_USER_NAME=cschenruidi，cschenruidi为用户名称。
HDFS的API操作
- HDFS文件上传
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://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 上传文件
fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
System.out.println("over");
}
2)将hdfs-site.xml拷贝到项目的根目录下
<configuration>
<property>
<name>dfs.replicationname>
<value>1value>
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）然后是服务器的默认配置
- 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://hadoop102:9000"), 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("/banzhang.txt"), new Path("e:/banhua.txt"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
- HDFS文件夹删除
@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 执行删除
fs.delete(new Path("/0508/"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
- HDFS文件名更改
@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://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 修改文件名称
fs.rename(new Path("/banzhang.txt"), new Path("/banhua.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
- 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://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 获取文件详情
RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
while(listFiles.hasNext()){
LocatedFileStatus status = listFiles.next();
// 输出详情
// 文件名称
System.out.println(status.getPath().getName());
// 长度
System.out.println(status.getLen());
// 权限
System.out.println(status.getPermission());
// 分组
System.out.println(status.getGroup());
// 获取存储的块信息
BlockLocation[] blockLocations = status.getBlockLocations();
for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {
// 获取块存储的主机节点
String[] hosts = blockLocation.getHosts();
for (String host : hosts) {
System.out.println(host);
}
}
System.out.println("-----------班长的分割线----------");
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}
- 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://hadoop102:9000"), 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();
}
- HDFS的io操作
上面的API操作HDFS系统都是框架封装好的。那么如果我们想自己实现上述API的操作该怎么实现呢？
我们可以采用IO流的方式实现数据的上传和下载。
HDFS文件上传
列：需求：把本地e盘上的banhua.txt文件上传到HDFS根目录
@Test
public void putFileToHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 创建输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("e:/banhua.txt"));
// 3 获取输出流
FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("/banhua.txt"));
// 4 流对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 5 关闭资源
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(fis);
fs.close();
}
HDFS文件下载
列：需求：从HDFS上下载banhua.txt文件到本地e盘上
// 文件下载
@Test
public void getFileFromHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 获取输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/banhua.txt"));
// 3 获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/banhua.txt"));
// 4 流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 5 关闭资源
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(fis);
fs.close();
}
- 定位文件读取
列：需求：分块读取HDFS上的大文件，比如根目录下的/hadoop-2.7.2.tar.gz
（1）下载第一块
@Test
public void readFileSeek1() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 获取输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));
// 3 创建输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part1"));
// 4 流的拷贝
byte[] buf = new byte[1024];
for(int i =0 ; i < 1024 * 128; i++){
fis.read(buf);
fos.write(buf);
}
// 5关闭资源
IOUtils.closeStream(fis);
IOUtils.closeStream(fos);
fs.close();
}
（2）下载第二块
@Test
public void readFileSeek2() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 打开输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));
// 3 定位输入数据位置
fis.seek(1024*1024*128);
// 4 创建输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part2"));
// 5 流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 6 关闭资源
IOUtils.closeStream(fis);
IOUtils.closeStream(fos);
}
（3）合并文件
在Window命令窗口中进入到目录E:\，然后执行如下命令，对数据进行合并
type hadoop-2.7.2.tar.gz.part2 >> hadoop-2.7.2.tar.gz.part1
合并完成后，将hadoop-2.7.2.tar.gz.part1重新命名为hadoop-2.7.2.tar.gz。解压发现该tar包非常完整。
HDFS的数据流
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）。
网络拓扑节点计算
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
列：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
机架感知（副本存储节点选择）
- 官方ip地址
机架感知说明
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication
For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on one node in the local rack, another on a different node in the local rack, and the last on a different node in a different rack. - Hadoop2.7.2副本节点选择
- HDFS读取数据流程
1）客户端通过Distributed FileSystem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。
NameNode和SecondaryNameNode
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。
图：
- 第一阶段：NameNode启动
（1）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。
（2）客户端对元数据进行增删改的请求。
（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。
（4）NameNode在内存中对数据进行增删改。 - 第二阶段：Secondary NameNode工作
（1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。
（2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。
（3）NameNode滚动正在写的Edits日志。
（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。
（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
（6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
（7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。
（8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。
注：
NN和2NN工作机制详解：
Fsimage：NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。
Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）。
NameNode启动时，先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，然后加载Edits和Fsimage到内存中，此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求，这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中（查询元数据的操作不会被记录在Edits中，因为查询操作不会更改元数据信息），如果此时NameNode挂掉，重启后会从Edits中读取元数据的信息。然后，NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。
由于Edits中记录的操作会越来越多，Edits文件会越来越大，导致NameNode在启动加载Edits时会很慢，所以需要对Edits和Fsimage进行合并（所谓合并，就是将Edits和Fsimage加载到内存中，照着Edits中的操作一步步执行，最终形成新的Fsimage）。SecondaryNameNode的作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。
SecondaryNameNode首先会询问NameNode是否需要CheckPoint（触发CheckPoint需要满足两个条件中的任意一个，定时时间到和Edits中数据写满了）。直接带回NameNode是否检查结果。SecondaryNameNode执行CheckPoint操作，首先会让NameNode滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，滚动Edits的目的是给Edits打个标记，以后所有新的操作都写入edits.inprogress，其他未合并的Edits和Fsimage会拷贝到SecondaryNameNode的本地，然后将拷贝的Edits和Fsimage加载到内存中进行合并，生成fsimage.chkpoint，然后将fsimage.chkpoint拷贝给NameNode，重命名为Fsimage后替换掉原来的Fsimage。NameNode在启动时就只需要加载之前未合并的Edits和Fsimage即可，因为合并过的Edits中的元数据信息已经被记录在Fsimage中。
Fsimage和Edits解析
-
概念
-
oiv查看Fsimage文件
（1）查看oiv和oev命令
[cschenruidi@hadoop102 current]$ hdfs
oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev apply the offline edits viewer to an edits file
（2）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
（3）案例实操
[cschenruididi@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/current
[cschenruidi@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
[cschenruidi@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.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。部分显示结果如下。
<inode>
<id>16386id>
<type>DIRECTORYtype>
<name>username>
<mtime>1512722284477mtime>
<permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-xpermission>
<nsquota>-1nsquota>
<dsquota>-1dsquota>
inode>
<inode>
<id>16387id>
<type>DIRECTORYtype>
<name>atguiguname>
<mtime>1512790549080mtime>
<permission>cschenuruidi:supergroup:rwxr-xr-xpermission>
<nsquota>-1nsquota>
<dsquota>-1dsquota>
inode>
<inode>
<id>16389id>
<type>FILEtype>
<name>wc.inputname>
<replication>3replication>
<mtime>1512722322219mtime>
<atime>1512722321610atime>
<perferredBlockSize>134217728perferredBlockSize>
<permission>cschenruidi:supergroup:rw-r--r--permission>
<blocks>
<block>
<id>1073741825id>
<genstamp>1001genstamp>
<numBytes>59numBytes>
block>
blocks>
inode >
思考：可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？
在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。
3. oev查看Edits文件
（1）基本语法
hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
（2）案例实操
[cschenruidi@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
[cschenruidi@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
将显示的xml文件内容拷贝到idae中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。
<EDITS>
<EDITS_VERSION>-63EDITS_VERSION>
<RECORD>
<OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENTOPCODE>
<DATA>
<TXID>129TXID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ADDOPCODE>
<DATA>
<TXID>130TXID>
<LENGTH>0LENGTH>
<INODEID>16407INODEID>
<PATH>/hello7.txtPATH>
<REPLICATION>2REPLICATION>
<MTIME>1512943607866MTIME>
<ATIME>1512943607866ATIME>
<BLOCKSIZE>134217728BLOCKSIZE>
<CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1CLIENT_NAME>
<CLIENT_MACHINE>192.168.1.5CLIENT_MACHINE>
<OVERWRITE>trueOVERWRITE>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>atguiguUSERNAME>
<GROUPNAME>supergroupGROUPNAME>
<MODE>420MODE>
PERMISSION_STATUS>
<RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561RPC_CLIENTID>
<RPC_CALLID>0RPC_CALLID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_IDOPCODE>
<DATA>
<TXID>131TXID>
<BLOCK_ID>1073741839BLOCK_ID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2OPCODE>
<DATA>
<TXID>132TXID>
<GENSTAMPV2>1016GENSTAMPV2>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ADD_BLOCKOPCODE>
<DATA>
<TXID>133TXID>
<PATH>/hello7.txtPATH>
<BLOCK>
<BLOCK_ID>1073741839BLOCK_ID>
<NUM_BYTES>0NUM_BYTES>
<GENSTAMP>1016GENSTAMP>
BLOCK>
<RPC_CLIENTID>RPC_CLIENTID>
<RPC_CALLID>-2RPC_CALLID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_CLOSEOPCODE>
<DATA>
<TXID>134TXID>
<LENGTH>0LENGTH>
<INODEID>0INODEID>
<PATH>/hello7.txtPATH>
<REPLICATION>2REPLICATION>
<MTIME>1512943608761MTIME>
<ATIME>1512943607866ATIME>
<BLOCKSIZE>134217728BLOCKSIZE>
<CLIENT_NAME>CLIENT_NAME>
<CLIENT_MACHINE>CLIENT_MACHINE>
<OVERWRITE>falseOVERWRITE>
<BLOCK>
<BLOCK_ID>1073741839BLOCK_ID>
<NUM_BYTES>25NUM_BYTES>
<GENSTAMP>1016GENSTAMP>
BLOCK>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>atguiguUSERNAME>
<GROUPNAME>supergroupGROUPNAME>
<MODE>420MODE>
PERMISSION_STATUS>
DATA>
RECORD>
EDITS >
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.periodname>
<value>3600value>
property>
（2）一分钟检查一次操作次数，3当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.txnsname>
<value>1000000value>
<description>操作动作次数description>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.check.periodname>
<value>60value>
<description> 1分钟检查一次操作次数description>
property >
5.4 NameNode故障处理
NameNode故障后，可以采用如下两种方法恢复数据。
方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录；
- kill -9 NameNode进程
- 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/* - 拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录
[atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/ - 重新启动NameNode
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
方法二：使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程，从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中。 - 修改hdfs-site.xml中的
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.periodname>
<value>120value>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dirname>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namevalue>
property>
-
kill -9 NameNode进程
-
删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/* -
如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上，需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录，并删除in_use.lock文件
[atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./[cschenruidi@hadoop102 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock
[cschenruidi@hadoop102 dfs]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs[cschenruidi@hadoop102 dfs]$ ls
data name namesecondary -
导入检查点数据（等待一会ctrl+c结束掉）
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -importCheckpoint -
启动NameNode
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
集群安全模式
2. 基本语法
集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模式。
（1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get （功能描述：查看安全模式状态）
（2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （功能描述：进入安全模式状态）
（3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave （功能描述：离开安全模式状态）
（4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait （功能描述：等待安全模式状态）
3. 案例
模拟等待安全模式
（1）查看当前模式
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -safemode get
Safe mode is OFF
（2）先进入安全模式
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter
（3）创建并执行下面的脚本
在/opt/module/hadoop-2.7.2路径上，编辑一个脚本safemode.sh
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch safemode.sh
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ vim safemode.sh
#!/bin/bash
hdfs dfsadmin -safemode wait
hdfs dfs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/README.txt /
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ chmod 777 safemode.sh
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ ./safemode.sh
（4）再打开一个窗口，执行
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave
（5）观察
（a）再观察上一个窗口
Safe mode is OFF
（ b）HDFS集群上已经有上传的数据了。
NameNode多目录配置
- NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性
- 具体配置如下
（1）在hdfs-site.xml文件中增加如下内容
<property>
<name>dfs.namenode.name.dirname>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2value>
property>
（2）停止集群，删除data和logs中所有数据。
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
[cschenruidi@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
[cschenruidi@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
（3）格式化集群并启动。
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode –format
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
（4）查看结果
[cschenruidi@hadoop102 dfs]$ ll
总用量 12
drwx------. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 data
drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name1
drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name2
DataNode
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（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。
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。
注：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）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum
DataNode掉线参数设置
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-intervalname>
<value>300000value>
property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.intervalname>
<value>3value>
property>
添加服役新的数据节点
- 需求
随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。 - 环境准备
（1）在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机
（2）修改IP地址和主机名称
（3）删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-2.7.2/data和log）
（4）source一下配置文件
[cschenruidi@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile - 服役新节点具体步骤
（1）直接启动DataNode，即可关联到集群
[cschenruidi@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[cschenruidi@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
（2）在hadoop105上上传文件
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/LICENSE.txt /
（3）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
退役旧数据节点
添加白名单
添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出。
配置白名单的具体步骤如下：
（1）在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
[cschenruidi@hadoop102 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
[cschenruidi@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts
[cschenruidi@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts
添加如下主机名称（不添加hadoop105）
hadoop102
hadoop103
hadoop104
（2）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property>
<name>dfs.hostsname>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hostsvalue>
property>
（3）配置文件分发
[cschenruidi@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml
（4）刷新NameNode
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
（5）更新ResourceManager节点
[cschenruidi@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033
（6）在web浏览器上查看
4. 如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[cschenruidi@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved