HDFS详解
摘要：文章仅供学习交流，也是自己对学习知识的一种梳理；
学习分三步：为什么用，怎么用，最后就是拔高，擅于使用，也就是所谓的精通！
NAMENODE 工作机制
问题场景：
1、集群启动后，可以查看目录，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？
解释：
safemode是namenode的一种状态（active/standby/safemode安全模式）
namenode进入安全模式的原理：
a、namenode发现集群中的block丢失率达到一定比例时（0.01%），namenode就会进入安全模式，在安全模式下，客户端不能对任何数据进行操作，只能查看元数据信息（比如ls/mkdir）
b、如何退出安全模式？
找到问题所在，进行修复（比如修复宕机的datanode）
或者可以手动强行退出安全模式（没有真正解决问题）： hdfs namenode --safemode leave
c、在hdfs集群正常冷启动时，namenode也会在safemode状态下维持相当长的一段时间，此时你不需要去理会，等待它自动退出安全模式即可
(原理：
namenode的内存元数据中，包含文件路径、副本数、blockid，及每一个block所在datanode的信息，而fsimage中，不包含block所在的datanode信息，那么，当namenode冷启动时，此时内存中的元数据只能从fsimage中加载而来，从而就没有block所在的datanode信息——>就会导致namenode认为所有的block都已经丢失——>进入安全模式——>datanode启动后，会定期向namenode汇报自身所持有的blockid信息，——>随着datanode陆续启动，从而陆续汇报block信息，namenode就会将内存元数据中的block所在datanode信息补全更新——>找到了所有block的位置，从而自动退出安全模式)
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？--结合mapreduce
……
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
NameNode 职责
负责客户端请求的响应
元数据的管理
namenode对数据的管理采用三种存储形式：
内存元数据（NameSystem）
磁盘元数据镜像文件（fsimage,edits）
数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据，此处类似redis AOF 日志持久化方式）
元数据的储存机制
A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)
B、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)
C、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
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）
元数据目录说明
在第一次部署好Hadoop集群的时候，我们需要在NameNode（NN）节点上格式化磁盘：
| $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format |
格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构
|
其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：
|
dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录，
如/data1/dfs/name,/data2/dfs/name,/data3/dfs/name,....。各个目录存储的文件结构和内容都完全一样，相当于备份，这样做的好处是当其中一个目录损坏了，也不会影响到Hadoop的元数据，特别是当其中一个目录是NFS（网络文件系统Network File System，NFS）之上，即使你这台机器损坏了，元数据也得到保存。
下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。
1、VERSION文件是Java属性文件，内容大致如下：
|
其中
（1）、namespaceID是文件系统的唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成的；
（2）、storageType说明这个文件存储的是什么进程的数据结构信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE）；
（3）、cTime表示NameNode存储时间的创建时间，由于我的NameNode没有更新过，所以这里的记录值为0，以后对NameNode升级之后，cTime将会记录更新时间戳；
（4）、layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息， 只要数据结构变更，版本号也要递减，此时的HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构，这会导致新版本的NameNode无法使用；
（5）、clusterID是系统生成或手动指定的集群ID，在-clusterid选项中可以使用它；如下说明
- 使用如下命令格式化一个Namenode：
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId
选择一个唯一的cluster_id，并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id，则会自动生成一个唯一的ClusterID。
b、使用如下命令格式化其他Namenode：
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId
c、升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID，例如：
$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config $HADOOP_CONF_DIR -upgrade -clusterId
如果没有提供ClusterID，则会自动生成一个ClusterID。
（6）、blockpoolID：是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID，上面的这个BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID，这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址。
2、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要，是存放transactionId的文件，format之后是0，它代表的是namenode里面的edits_*文件的尾数，namenode重启的时候，会按照seen_txid的数字，循序从头跑edits_0000001~到seen_txid的数字。所以当你的hdfs发生异常重启的时候，一定要比对seen_txid内的数字是不是你edits最后的尾数，不然会发生建置namenode时metaData的资料有缺少，导致误删Datanode上多余Block的资讯。
3、$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件，及其对应的md5校验文件。
补充：seen_txid
文件中记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道要将哪些edits进行加载edits
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
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）
|
|
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。
|
|
HDFS 的工作机制
- HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode (Secondary Namenode)
- NameNode负责管理整个文件系统的元数据
- 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
hdfs 写数据流程
- 根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
- namenode返回是否可以上传
- client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
- namenode返回3个datanode服务器
- 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
- 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
- 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。
- 传输完成，反馈结果
hdfs 读数据流程
-
跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器
-
挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
-
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）
-
客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
文件的增删该查
public class HdfsClient {
FileSystem fs = null;
@Before
public void init() throws Exception {
// 构造一个配置参数对象，设置一个参数：我们要访问的hdfs的URI
// 从而FileSystem.get()方法就知道应该是去构造一个访问hdfs文件系统的客户端，以及hdfs的访问地址
// new Configuration();的时候，它就会去加载jar包中的hdfs-default.xml
// 然后再加载classpath下的hdfs-site.xml
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-node01:9000");
/**
* 参数优先级： 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
*/
conf.set("dfs.replication", "3");
// 获取一个hdfs的访问客户端，根据参数，这个实例应该是DistributedFileSystem的实例
// fs = FileSystem.get(conf);
// 如果这样去获取，那conf里面就可以不要配"fs.defaultFS"参数，而且，这个客户端的身份标识已经是hadoop用户
fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");
}
/**
* 往hdfs上传文件
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void testAddFileToHdfs() throws Exception {
// 要上传的文件所在的本地路径
Path src = new Path("g:/redis-recommend.zip");
// 要上传到hdfs的目标路径
Path dst = new Path("/aaa");
fs.copyFromLocalFile(src, dst);
fs.close();
}
/**
* 从hdfs中复制文件到本地文件系统
*
* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
*/
@Test
public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException {
fs.copyToLocalFile(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"), new Path("d:/"));
fs.close();
}
@Test
public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException {
// 创建目录
fs.mkdirs(new Path("/a1/b1/c1"));
// 删除文件夹 ，如果是非空文件夹，参数2必须给值true
fs.delete(new Path("/aaa"), true);
// 重命名文件或文件夹
fs.rename(new Path("/a1"), new Path("/a2"));
}
/**
* 查看目录信息，只显示文件
*
* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
* @throws FileNotFoundException
*/
@Test
public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {
// 思考：为什么返回迭代器，而不是List之类的容器
RemoteIterator listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
while (listFiles.hasNext()) {
LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
System.out.println(fileStatus.getPermission());
System.out.println(fileStatus.getLen());
BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
for (BlockLocation bl : blockLocations) {
System.out.println("block-length:" + bl.getLength() + "--" + "block-offset:" + bl.getOffset());
String[] hosts = bl.getHosts();
for (String host : hosts) {
System.out.println(host);
}
}
System.out.println("--------------为angelababy打印的分割线--------------");
}
}
/**
* 查看文件及文件夹信息
*
* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
* @throws FileNotFoundException
*/
@Test
public void testListAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
String flag = "d-- ";
for (FileStatus fstatus : listStatus) {
if (fstatus.isFile()) flag = "f-- ";
System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName());
}
}
}
通过流的方式访问 hdfs
/**
* 相对那些封装好的方法而言的更底层一些的操作方式
* 上层那些mapreduce spark等运算框架，去hdfs中获取数据的时候，就是调的这种底层的api
* @author
*
*/
public class StreamAccess {
FileSystem fs = null;
@Before
public void init() throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");
}
/**
* 通过流的方式上传文件到hdfs
* @throws Exception
*/
@Test
public void testUpload() throws Exception {
FSDataOutputStream outputStream = fs.create(new Path("/angelababy.love"), true);
FileInputStream inputStream = new FileInputStream("c:/angelababy.love");
IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
}
@Test
public void testDownLoadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException{
//先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"));
//再构造一个文件的输出流----针对本地的
FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/jdk.tar.gz"));
//再将输入流中数据传输到输出流
IOUtils.copyBytes(in, out, 4096);
}
/**
* hdfs支持随机定位进行文件读取，而且可以方便地读取指定长度
* 用于上层分布式运算框架并发处理数据
* @throws IllegalArgumentException
* @throws IOException
*/
@Test
public void testRandomAccess() throws IllegalArgumentException, IOException{
//先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));
//可以将流的起始偏移量进行自定义
in.seek(22);
//再构造一个文件的输出流----针对本地的
FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/iloveyou.line.2.txt"));
IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true);
}
/**
* 显示hdfs上文件的内容
* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
*/
@Test
public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{
FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024);
}
}