异构存储主要解决,不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。
Hadoop 的存储类型和存储策略有;
1、查看当前有哪些存储策略可以用
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies-listPolicies
2、为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略
hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -pathxxx -policy xxx
3、获取指定路径(数据存储目录或文件)的存储策略
hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path xxx
4、取消存储策略;执行改命令之后该目录或者文件,以其上级的目录为准,如果是根目录,那么就是 HOT
hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy-path xxx
5、查看文件块的分布
bin/hdfs fsck xxx -files -blocks -locations
6、查看集群节点
hadoop dfsadmin -report
2、测试环境准备
1、测试环境描述
服务器规模:5 台
集群配置:副本数为 2,创建好带有存储类型的目录(提前创建)
集群规划:
2、配置文件信息
(1)为 hadoop102 节点的 hdfs-site.xml 添加如下信息
(2)为 hadoop103 节点的 hdfs-site.xml 添加如下信息
(3)为 hadoop104 节点的 hdfs-site.xml 添加如下信息
(4)为 hadoop105 节点的 hdfs-site.xml 添加如下信息
(5)为 hadoop106 节点的 hdfs-site.xml 添加如下信息
3、数据准备
(1)启动集群
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start
(2)并在 HDFS 上创建文件目录
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /hdfsdata
(3)并将文件资料上传
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/NOTICE.txt /hdfsdata
3、Hot 存储策略案例
1、最开始我们未设置存储策略的情况下,我们获取该目录的存储策略
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path /hdfsdata
2、我们查看上传的文件块分布
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]
未设置存储策略,所有文件块都存储在 DISK 下。所以,默认存储策略为 HOT。
4、Warm 存储策略案例
1、接下来我们为数据降温
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy WARM
2、再次查看文件块分布,我们可以看到文件块依然放在原处。
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
3、我们需要让他 HDFS 按照存储策略自行移动文件块
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs mover /hdfsdata
4、再次查看文件块分布,
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]
文件块一半在 DISK,一半在 ARCHIVE,符合我们设置的 WARM 策略
5、Cold 策略测
1、我们继续将数据降温为 cold
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy COLD
注意:当我们将目录设置为 COLD 并且我们未配置 ARCHIVE 存储目录的情况下,不可以向该目录直接上传文件,会报出异常。
2、手动转移
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs mover /hdfsdata
3、检查文件块的分布
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.106:9866,DS-827b3f8b-84d7-47c6-8a14-0166096f919d,ARCHIVE]]
所有文件块都在 ARCHIVE,符合 COLD 存储策略。
6、One_SSD 策略测试
1、接下来我们将存储策略从默认的 HOT 更改为 One_SSD
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy One_SSD
2、手动转移文件块
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs mover /hdfsdata
3、转移完成后,我们查看文件块分布,
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]
文件块分布为一半在 SSD,一半在 DISK,符合 One_SSD 存储策略。
7、All_SSD 策略测试
1、接下来,我们再将存储策略更改为 All_SSD
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy All_SSD
2、手动转移文件块
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs mover /hdfsdata
3、查看文件块分布,我们可以看到,
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.102:9866,DS-c997cfb4-16dc-4e69-a0c4-9411a1b0c1eb,SSD], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]
所有的文件块都存储在 SSD,符合 All_SSD 存储策略。
8、Lazy_Persist 策略测试
1、继续改变策略,将存储策略改为 lazy_persist
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy lazy_persist
2、手动转移文件块
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfsmover /hdfsdata
3、查看文件块分布
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations [DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]
这里我们发现所有的文件块都是存储在 DISK,按照理论一个副本存储在 RAM_DISK,其他副本存储在 DISK 中,这是因为,我们还需要配置“dfs.datanode.max.locked.memory”,“dfs.block.size”参数。
那么出现存储策略为 LAZY_PERSIST 时,文件块副本都存储在 DISK 上的原因有如下两点:
1、当客户端所在的 DataNode 节点没有 RAM_DISK 时,则会写入客户端所在的 DataNode 节点的 DISK 磁盘,其余副本会写入其他节点的 DISK 磁盘。
2、当客户端所在的 DataNode 有 RAM_DISK,但“dfs.datanode.max.locked.memory”参数值未设置或者设置过小(小于“dfs.block.size”参数值)时,则会写入客户端所在的 DataNode 节点的 DISK 磁盘,其余副本会写入其他节点的 DISK 磁盘。
但是由于虚拟机的“maxlocked memory”为 64KB,所以,如果参数配置过大,还会报出错误:
ERRORorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMain
java.lang.RuntimeException: Cannotstart datanode because the configured max locked memory size(dfs.datanode.max.locked.memory) of 209715200 bytes is more than the datanode'savailable RLIMIT_MEMLOCK ulimit of 65536 bytes.
我们可以通过该命令查询此参数的内存
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ulimit -a max locked memory (kbytes,-l) 64
关键词:大数据培训