HDFS总结
一、简介
1.什么是HDFS？
利用网络将文件存储在多个主机上
2.特点
1）流数据读写：HDFS目标是处理批量数据，为了提高数据吞吐量，采用流数据的读取方式；
2）简单一致的文件模型：一次写入、多次读取的简单模型，文件一次写入，之后只能读取；
3）超大规模数据集：可以存储PB级别的数据；
4）高可用性：可以自动检测硬件故障，并自动恢复；
3.基本概念
1)数据块
默认块的大小为64M，大于一般的文件系统，目的是最小化寻址空间。但是由于mapreduce一次只能处理一个数据块，块太大时会影响map任务的数量，降低并行处理速度。
数据分块有一下几个好处：第一、文件大小可以大于任一磁盘的大小；第二、简化系统设计，计算每个磁盘可以存储多少个块就好了；第三、方便数据备份
2）命名空间
HDFS中文件存储的命名空间包含目录、文件和块（普通文件系统只有目录和块）。
3）namenode
一个HDFS集群中只有一个namenode，该节点负责管理该集群的命名空间（不太好理解），包括两个文件 FsImage和EditLog（这个永久存储在本地磁盘）。其中FsImage维护系统文件树及文件夹中所有的文件和文件夹元数据（只涉及文件夹和文件）；EditLog负责记录所有对文件的创建、删除、重命名等操作。namenode中还存储了文件中各个块的存储位置，但不是永久存储，而是在每次HDFS启动时由datanode创建，通知namenode保存.
4）datanode
负责数据的存储和读取，定期向namenode发送自己所存储的块的列表。
二、实践
1.利用shell进行交互
在HDFS中文件是以块的形式存储在本地linux文件系统中，没有绝对路径（即cd命令不可用），是相对路径，相对于当前用户的路径，比如hadoop fs -ls a/xx 访问的是相对于当前用户（/user/lpq）的相对路径，如果写完整就是/user/lpq/a/xx
1)启动hadoop
格式化namenode的命令: hdfs namenode -format
启动hdfs: start-dfs.sh
2) hdfs文件系统的根路径是"/"
hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x - lpq supergroup 0 2016-10-10 23:04 input
2.利用java API交互
1）写入文件
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
try{
//设置hdfs的配置文件中配置节
Configuration conf=new Configuration();
//为什么去掉下面的两行就不行
conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000" );
conf.set("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
//1.利用设置的配置文件来实例化FileSystem
FileSystem fs =FileSystem.get(conf);
byte[] buffer="Hello world!".getBytes();
String Filename="test";
//设置HDFS的输入流
FSDataOutputStream os=fs.create(new Path(Filename));
//写入数据
os.write(buffer,0,buffer.length);
System.out.println("creat "+Filename);
os.close();
fs.close();
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
2）读取文件
package chapter3;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
public class Chapter3_2 {
public static void main(String[] args) {
try{
Configuration conf=new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000" );
conf.set("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path file=new Path("test");
FSDataInputStream is=fs.open(file);
BufferedReader bd=new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
String content=bd.readLine();
System.out.println(content);
bd.close();
fs.close();
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
3）判断文件是否存在
package chapter3;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class Chapter3_3 {
public static void main(String[] args) {
try{
Configuration conf=new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000" );
conf.set("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
FileSystem fs =FileSystem.get(conf);
String file="test";
if(fs.exists(new Path(file)))
System.out.println("File exists");
else
System.out.println("File not exists");
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
3.异常处理
1)hdfs中namenode,datanode等日志存放位置在hadoop-env.sh中配置,当出现错误时首先排查日志文件;
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以下内容转自博客 https://www.cnblogs.com/wxplmm/p/7239342.html
首先我们来认识一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。
HDFS特点：
① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
② 运行在廉价的机器上。
③ 适合大数据的处理。因为小文件也占用一个块，小文件越多（1000个1k文件）块越 多，NameNode压力越大。
如：将一个大文件分成三块A、B、C的存储方式
PS：数据复制原则：
除了最后一个块之外的文件中的所有块都是相同的大小。
HDFS的放置策略：
是将一个副本放在本地机架中的一个节点上，另一个位于不同（远程）机架中的节点上，而最后一个位于不同节点上远程机架。
涉及到的属性：
块大小：Hadoop1版本里默认为64M，Hadoop2版本里默认为128M
复制因子：每个文件加上其文件副本的份数
HDFS的基本结构
如上图所示，HDFS基本结构分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个。
NameNode：是Master节点，有点类似Linux里的根目录。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；
SecondaryNameNode：保存着NameNode的部分信息（不是全部信息NameNode宕掉之后恢复数据用），是NameNode的冷备份；合并fsimage和edits然后再发给namenode。（防止edits过大的一种解决方案）
DataNode：负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。是NameNode的小弟。
热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。
冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。
fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）
edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）
namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
NameNode详解
作用：
Namenode起一个统领的作用，用户通过namenode来实现对其他数据的访问和操作，类似于root根目录的感觉。
Namenode包含：目录与数据块之间的关系（靠fsimage和edits来实现），数据块和节点之间的关系
fsimage文件与edits文件是Namenode结点上的核心文件。
Namenode中仅仅存储目录树信息，而关于BLOCK的位置信息则是从各个Datanode上传到Namenode上的。
Namenode的目录树信息就是物理的存储在fsimage这个文件中的，当Namenode启动的时候会首先读取fsimage这个文件，将目录树信息装载到内存中。
而edits存储的是日志信息，在Namenode启动后所有对目录结构的增加，删除，修改等操作都会记录到edits文件中，并不会同步的记录在fsimage中。
而当Namenode结点关闭的时候，也不会将fsimage与edits文件进行合并，这个合并的过程实际上是发生在Namenode启动的过程中。
也就是说，当Namenode启动的时候，首先装载fsimage文件，然后在应用edits文件，最后还会将最新的目录树信息更新到新的fsimage文件中，然后启用新的edits文件。
整个流程是没有问题的，但是有个小瑕疵，就是如果Namenode在启动后发生的改变过多，会导致edits文件变得非常大，大得程度与Namenode的更新频率有关系。
那么在下一次Namenode启动的过程中，读取了fsimage文件后，会应用这个无比大的edits文件，导致启动时间变长，并且不可控，可能需要启动几个小时也说不定。
Namenode的edits文件过大的问题，也就是SecondeNamenode要解决的主要问题。
SecondNamenode会按照一定规则被唤醒，然后进行fsimage文件与edits文件的合并，防止edits文件过大，导致Namenode启动时间过长。
DataNode详解
DataNode在HDFS中真正存储数据。
首先解释块（block）的概念：
- DataNode在存储数据的时候是按照block为单位读写数据的。block是hdfs读写数据的基本单位。
- 假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每128MB字节划分为一个block，依此类推，可以划分出很多的block。每个block就是128MB大小。
- block本质上是一个 逻辑概念，意味着block里面不会真正的存储数据，只是划分文件的。
- block里也会存副本，副本优点是安全，缺点是占空间
SecondaryNode
执行过程：从NameNode上 下载元数据信息（fsimage,edits），然后把二者合并，生成新的fsimage，在本地保存，并将其推送到NameNode，同时重置NameNode的edits.
工作原理（转自“大牛笔记”的博客，由于实现是清晰，受益很大，在此不做改动）
写操作：
有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。
a. Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
c. NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理：
NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。
若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。
流式写入过程，
1>将64M的block1按64k的package划分;
2>然后将第一个package发送给host2;
3>host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；
4>host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。
5>以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。
6>host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
7>client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8>发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示。
9>发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。
10>client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
分析，通过写过程，我们可以了解到：
①写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。
③挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。
读操作：
读操作就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。
那么，读操作流程为：
a. client向namenode发送读请求。
b. namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
c. block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取；
上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。那么读取的时候，遵循的规律是：
优选读取本机架上的数据。
运算和存储在同一个服务器中，每一个服务器都可以是本地服务器
补充
元数据
元数据被定义为：描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。（类似于Linux中的i节点）
以 “blk_”开头的文件就是 存储数据的block。这里的命名是有规律的，除了block文件外，还有后 缀是“meta”的文件 ，这是block的源数据文件，存放一些元数据信息。
数据复制
NameNode做出关于块复制的所有决定。它周期性地从集群中的每个DataNode接收到一个心跳和一个阻塞报告。收到心跳意味着DataNode正常运行。Blockreport包含DataNode上所有块的列表。
参考文献：
http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html
https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-name-node/
http://www.cnblogs.com/linuxprobe/p/5594431.html
一、什么是FSImage和EditsLog
我们知道HDFS是一个分布式文件存储系统，文件分布式存储在多个DataNode节点上。一个文件存储在哪些DataNode节点的哪些位置的元数据信息（metadata）由NameNode节点来处理。随着存储文件的增多，NameNode上存储的信息也会越来越多。那么HDFS是如何及时更新这些metadata的呢？
在HDFS中主要是通过两个组件FSImage和EditsLog来实现metadata的更新。在某次启动HDFS时，会从FSImage文件中读取当前HDFS文件的metadata，之后对HDFS的操作步骤都会记录到edit log文件中。比如下面这个操作过程
那么完整的metadata信息就应该由FSImage文件和edit log文件组成。fsimage中存储的信息就相当于整个hdfs在某一时刻的一个快照。
FSImage文件和EditsLog文件可以通过ID来互相关联。在参数dfs.namenode.name.dir设置的路径下，会保存FSImage文件和EditsLog文件，如果是QJM方式HA的话，EditsLog文件保存在参数dfs.journalnode.edits.dir设置的路径下。
在上图中可以看到，edit log文件以edits_开头，后面跟一个txid范围段，并且多个edit log之间首尾相连，正在使用的edit log名字为edits_inprogress_txid。该路径下还会保存两个fsimage文件，文件格式为fsimage_txid。上图中可以看出fsimage文件已经加载到了最新的一个edit log文件，仅仅只有inprogress状态的edit log未被加载。在启动HDFS时，只需要读入fsimage_0000000000000008927以及edits_inprogress_0000000000000008928就可以还原出当前hdfs的最新状况。
但是这里又会出现一个问题，如果edit log文件越来越多、越来越大时，当重新启动hdfs时，由于需要加载fsimage后再把所有的edit log也加载进来，就会出现第一段中出现的问题了。怎么解决？HDFS会采用checkpoing机制定期将edit log合并到fsimage中生成新的fsimage。这个过程就是接下来要讲的了。
二、Checkpoint机制
fsimage和edit log合并的过程如下图所示：
其实这个合并过程是一个很耗I/O与CPU的操作，并且在进行合并的过程中肯定也会有其他应用继续访问和修改hdfs文件。所以，这个过程一般不是在单一的NameNode节点上进行从。如果HDFS没有做HA的话，checkpoint由SecondNameNode进程(一般SecondNameNode单独起在另一台机器上)来进行。在HA模式下，checkpoint则由StandBy状态的NameNode来进行。
什么时候进行checkpoint由两个参数dfs.namenode.checkpoint.preiod(默认值是3600，即1小时)和dfs.namenode.checkpoint.txns(默认值是1000000)来决定。period参数表示，经过1小时就进行一次checkpoint，txns参数表示，hdfs经过100万次操作后就要进行checkpoint了。这两个参数任意一个得到满足，都会触发checkpoint过程。进行checkpoint的节点每隔dfs.namenode.checkpoint.check.period(默认值是60）秒就会去统计一次hdfs的操作次数。
三、HA模式下Checkpointing过程分析
在HA模式下checkpoint过程由StandBy NameNode来进行，以下简称为SBNN，Active NameNode简称为ANN。
HA模式下的edit log文件会同时写入多个JournalNodes节点的dfs.journalnode.edits.dir路径下，JournalNodes的个数为大于1的奇数，类似于Zookeeper的节点数，当有不超过一半的JournalNodes出现故障时，仍然能保证集群的稳定运行。
SBNN会读取FSImage文件中的内容，并且每隔一段时间就会把ANN写入edit log中的记录读取出来，这样SBNN的NameNode进程中一直保持着hdfs文件系统的最新状况namespace。当达到checkpoint条件的某一个时，就会直接将该信息写入一个新的FSImage文件中，然后通过HTTP传输给ANN。
如上图所示，主要由4个步骤：
1. SBNN检查是否达到checkpoint条件：离上一次checkpoint操作是否已经有一个小时，或者HDFS已经进行了100万次操作。
2. SBNN检查达到checkpoint条件后，将该namespace以fsimage.ckpt_txid格式保存到SBNN的磁盘上，并且随之生成一个MD5文件。然后将该fsimage.ckpt_txid文件重命名为fsimage_txid。
3. 然后SBNN通过HTTP联系ANN。
4. ANN通过HTTP从SBNN获取最新的fsimage_txid文件并保存为fsimage.ckpt_txid，然后也生成一个MD5，将这个MD5与SBNN的MD5文件进行比较，确认ANN已经正确获取到了SBNN最新的fsimage文件。然后将fsimage.ckpt_txid文件重命名为fsimage_txit。
通过上面一系列的操作，SBNN上最新的FSImage文件就成功同步到了ANN上。