Hadoop2.7.6_04_HDFS的Shell操作与常见问题

 

1. HDFS的shell操作

1.1. 支持的命令及参数

 1 [yun@mini05 zhangliang]$ hadoop fs
 2 Usage: hadoop fs [generic options]
 3     [-appendToFile  ... ]
 4     [-cat [-ignoreCrc]  ...]
 5     [-checksum  ...]
 6     [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
 7     [-chmod [-R]  PATH...]
 8     [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
 9     [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l]  ... ]
10     [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ]
11     [-count [-q] [-h]  ...]
12     [-cp [-f] [-p | -p[topax]]  ... ]
13     [-createSnapshot  []]
14     [-deleteSnapshot  ]
15     [-df [-h] [ ...]]
16     [-du [-s] [-h]  ...]
17     [-expunge]
18     [-find  ...  ...]
19     [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ]
20     [-getfacl [-R] ]
21     [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] ]
22     [-getmerge [-nl]  ]
23     [-help [cmd ...]]
24     [-ls [-d] [-h] [-R] [ ...]]
25     [-mkdir [-p]  ...]
26     [-moveFromLocal  ... ]
27     [-moveToLocal  ]
28     [-mv  ... ]
29     [-put [-f] [-p] [-l]  ... ]
30     [-renameSnapshot   ]
31     [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash]  ...]
32     [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
33     [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x } ]|[--set  ]]
34     [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} ]
35     [-setrep [-R] [-w]   ...]
36     [-stat [format]  ...]
37     [-tail [-f] <file>]
38     [-test -[defsz] ]
39     [-text [-ignoreCrc]  ...]
40     [-touchz  ...]
41     [-truncate [-w]   ...]
42     [-usage [cmd ...]]
43 
44 Generic options supported are
45 -conf file>     specify an application configuration file
46 -D             use value for given property
47 -fs       specify a namenode
48 -jt     specify a ResourceManager
49 -files     specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
50 -libjars     specify comma separated jar files to include in the classpath.
51 -archives     specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
52 
53 The general command line syntax is
54 bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]

 

1.2. 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>

 

 

2. 常见问题解答

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？

 

 1 ## 模拟场景如下
 2 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
 3 Safe mode is OFF
 4 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode enter
 5 Safe mode is ON
 6 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
 7 Safe mode is ON 
 8 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode leave   # 关闭safemode状态 
 9 Safe mode is OFF
10 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
11 Safe mode is OFF

 

safemode解释： 

1 在启动过程中，NameNode加载文件系统状态从fsimage和edits log file。
2     之后等待DataNodes报告它们的blocks，这样NameNode不会过早的开始复制blocks，尽管集群中已经存在足够的副本。
3 在此期间，NameNode保持在Safemode。NameNode的Safemode本质上是HDFS集群的只读模式，它不允许对文件系统或块进行任何修改。
4 通常，在DataNodes报告大多数文件系统块可用之后，NameNode将自动离开Safemode。
5 如果需要，可以使用bin/hdfs dfsadmin -safemode 命令显式地将HDFS放在Safemode中。
6 NameNode首页显示Safemode是打开还是关闭

 

 

2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据？

 1 1、如何减少宕机，保证数据不丢失
 2     1) 对namenode机器的磁盘做raid10
 3     2) 通过配置 dfs.namenode.name.dir 如下：dfs namenode 的目录，可以有多个目录，然后每个目录挂不同的磁盘,每个目录下的文件信息是一样的，相当于备份
 4   
 5     dfs.namenode.name.dir
 6      file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2
 7   
 8 
 9 2、如果namenode的数据丢失，怎么最大限度恢复数据。
10     将 namesecondary 元数据目录的数据复制到namenode下即可（可以最大限度恢复数据）

 

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？

　　1、Namenode不能有多个

　　2、内存配置参考： hadoop内存大小设置问题【转】          HDFS NameNode内存详解  

　　3、有一定关系，但是也和datanode自身有关。比如：如果都是存储小文件，那肯定是存不了多少的

 

4、现在datanode有3个，之前配置副本为2，现在副本配置改为4，会存在什么现象？

1 副本配置改为4之后，之前的副本数量不会改变，还是为2。    原因：之前上传的文件副本数已经定了。【即副本数的增加不会对已上传文件的副本数生效，之前的仍然为2】。  
2 但是之后上传的文件，副本会为3，而不是4.  原因：3台机器存4个副本，没有意义，所以只会有3个副本。

 

5、现在datanode有3个，某个目录下文件的副本数为2，现在改为3怎么操作？

 1 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -ls /data/webservice/20180614
 2 Found 319 items
 3 -rw-r--r--   2 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
 4 -rw-r--r--   2 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
 5 -rw-r--r--   2 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
 6 ………………
 7 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -setrep -R -w 3 /data/   # 设置副本数 
 8 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
 9 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
10 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
11 ………………
12 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -ls /data/webservice/20180614   # 已经变为3 
13 Found 319 items
14 -rw-r--r--   3 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
15 -rw-r--r--   3 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
16 -rw-r--r--   3 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
17 ………………

 

6、怎么快速删除冗余数据块?

在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况：

       某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？

1     该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。Datanode会定期将当前该结点上所有的BLOCK信息报告给Namenode，参数dfs.blockreport.intervalMsec就是控制这个报告间隔的参数。
2     hdfs-site.xml文件中有一个参数：
3 
4     dfs.blockreport.intervalMsec
5     3600000
6     Determines block reporting interval in milliseconds.
7 
8     其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。
9     通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。

 

 1 # 配置文件
 2 [yun@mini01 hadoop]$ pwd
 3 /app/hadoop/etc/hadoop
 4 [yun@mini01 hadoop]$ cat hdfs-site.xml 
 5 "1.0" encoding="UTF-8"?>
 6 "text/xsl" href="configuration.xsl"?>
 7 
10 
11 
12 
13 
14   
15   
16     dfs.replication
17     2
18   
19 
20   
21     
22     dfs.namenode.secondary.http-address
23     mini01:50090
24   
25 
26   
27   
28     dfs.blockreport.intervalMsec
29     60000
30     Determines block reporting interval in milliseconds.
31   
32 
33 

 

7、hadoop datanode节点超时时间设置？

　　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。

 1 ## hdfs-site.xml中的参数设置格式：
 2 
 3 
 4     heartbeat.recheck.interval
 5     2000
 6 
 7 
 8     dfs.heartbeat.interval
 9     1
10 

 

8、HDFS存放策略

1     1、如果该节点为写入节点，那么在该节点会保留一个副本。
2     2、尽量将一个块不同的副本分布到其他机架上【跨机架】，以便集群能够在整个机架损失中生存。
3     3、其中一个副本通常放置在与向文件写入节点相同的机架上，以便减少跨机架网络I/O。
4     4、将HDFS数据统一分布在集群中的DataNodes中。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhanglianghhh/p/9195450.html