尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记03【Hadoop-HDFS】
视频地址：尚硅谷大数据Hadoop教程（Hadoop 3.x安装搭建到集群调优）
- 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记01【大数据概论】
- 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记02【Hadoop-入门】
- 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记03【Hadoop-HDFS】
- 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记04【Hadoop-MapReduce】
- 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记05【Hadoop-Yarn】
- 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记06【Hadoop-生产调优手册】
- 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记07【Hadoop-源码解析】
目录
03_尚硅谷大数据技术之Hadoop（HDFS）V3.3
P039【039_尚硅谷_Hadoop_HDFS_课程介绍】04:23
P040【040_尚硅谷_Hadoop_HDFS_产生背景和定义】04:11
P041【041_尚硅谷_Hadoop_HDFS_优缺点】05:28
P042【042_尚硅谷_Hadoop_HDFS_组成】09:09
P043【043_尚硅谷_Hadoop_HDFS_文件块大小】08:01
P044【044_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令上传】09:48
P045【045_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令下载&直接操作】16:41
P046【046_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API环境准备】08:20
P047【047_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API创建文件夹】10:54
P048【048_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API上传】06:42
P049【049_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API参数的优先级】05:08
P050【050_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件下载】08:24
P051【051_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件删除】04:12
P052【052_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件更名和移动】05:03
P053【053_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件详情查看】07:57
P054【054_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件和文件夹判断】03:20
P055【055_尚硅谷_Hadoop_HDFS_写数据流程】11:38
P056【056_尚硅谷_Hadoop_HDFS_节点距离计算】04:31
P057【057_尚硅谷_Hadoop_HDFS_机架感知（副本存储节点选择）】06:07
P058【058_尚硅谷_Hadoop_HDFS_读数据流程】05:04
P059【059_尚硅谷_Hadoop_HDFS_NN和2NN工作机制】13:28
P060【060_尚硅谷_Hadoop_HDFS_FsImage镜像文件】09:33
P061【061_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Edits编辑日志】04:49
P062【062_尚硅谷_Hadoop_HDFS_检查点时间设置】
P063【063_尚硅谷_Hadoop_HDFS_DN工作机制】07:36
P064【064_尚硅谷_Hadoop_HDFS_数据完整性】07:07
P065【065_尚硅谷_Hadoop_HDFS_掉线时限参数设置】04:44
P066【066_尚硅谷_Hadoop_HDFS_总结】03:44
03_尚硅谷大数据技术之Hadoop（HDFS）V3.3
P039【039_尚硅谷_Hadoop_HDFS_课程介绍】04:23
P040【040_尚硅谷_Hadoop_HDFS_产生背景和定义】04:11
HDFS定义
HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。
能追加数据，不能修改原来的数据。
P041【041_尚硅谷_Hadoop_HDFS_优缺点】05:28
HDFS优点
- 高容错性；
- 适合处理大数据，GB、TB、PB；
- 可构建在廉价机器上，通过多副本机制提高可靠性。
HDFS缺点
- 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的；
- 无法高效的对大量小文件进行存储；
- 不支持并发写入、文件随机修改。仅支持数据append（追加）。
P042【042_尚硅谷_Hadoop_HDFS_组成】09:09
hadoop官方文档网站：Index of /docs
P043【043_尚硅谷_Hadoop_HDFS_文件块大小】08:01
思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？
（1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；
（2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。
总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。
P044【044_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令上传】09:48
hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs 具体命令，两个是完全相同的。
连接成功
Last login: Wed Mar 22 11:45:28 2023 from 192.168.88.1
[atguigu@node1 ~]$ hadoop fs
Usage: hadoop fs [generic options]
[-appendToFile ... ]
[-cat [-ignoreCrc] ...]
[-checksum ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t ] ... ]
[-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] ... ]
[-count [-q] [-h] [-v] [-t []] [-u] [-x] [-e] ...]
[-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] ... ]
[-createSnapshot []]
[-deleteSnapshot ]
[-df [-h] [ ...]]
[-du [-s] [-h] [-v] [-x] ...]
[-expunge]
[-find ... ...]
[-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] ... ]
[-getfacl [-R] ]
[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] ]
[-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] ]
[-head ]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [ ...]]
[-mkdir [-p] ...]
[-moveFromLocal ... ]
[-moveToLocal ]
[-mv ... ]
[-put [-f] [-p] [-l] [-d] ... ]
[-renameSnapshot ]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] ...]
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] ...]
[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x } ]|[--set ]]
[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} ]
[-setrep [-R] [-w] ...]
[-stat [format] ...]
[-tail [-f] [-s ] ]
[-test -[defsz] ]
[-text [-ignoreCrc] ...]
[-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] ...]
[-touchz ...]
[-truncate [-w] ...]
[-usage [cmd ...]]
Generic options supported are:
-conf specify an application configuration file
-D define a value for a given property
-fs specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
-jt specify a ResourceManager
-files specify a comma-separated list of files to be copied to the map reduce cluster
-libjars specify a comma-separated list of jar files to be included in the classpath
-archives specify a comma-separated list of archives to be unarchived on the compute machines
The general command line syntax is:
command [genericOptions] [commandOptions]
[atguigu@node1 ~]$ hdfs dfs
Usage: hadoop fs [generic options]
[-appendToFile ... ]
[-cat [-ignoreCrc] ...]
[-checksum ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t ] ... ]
[-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] ... ]
[-count [-q] [-h] [-v] [-t []] [-u] [-x] [-e] ...]
[-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] ... ]
[-createSnapshot []]
[-deleteSnapshot ]
[-df [-h] [ ...]]
[-du [-s] [-h] [-v] [-x] ...]
[-expunge]
[-find ... ...]
[-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] ... ]
[-getfacl [-R] ]
[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] ]
[-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] ]
[-head ]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [ ...]]
[-mkdir [-p] ...]
[-moveFromLocal ... ]
[-moveToLocal ]
[-mv ... ]
[-put [-f] [-p] [-l] [-d] ... ]
[-renameSnapshot ]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] ...]
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] ...]
[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x } ]|[--set ]]
[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} ]
[-setrep [-R] [-w] ...]
[-stat [format] ...]
[-tail [-f] [-s ] ]
[-test -[defsz] ]
[-text [-ignoreCrc] ...]
[-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] ...]
[-touchz ...]
[-truncate [-w] ...]
[-usage [cmd ...]]
Generic options supported are:
-conf specify an application configuration file
-D define a value for a given property
-fs specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
-jt specify a ResourceManager
-files specify a comma-separated list of files to be copied to the map reduce cluster
-libjars specify a comma-separated list of jar files to be included in the classpath
-archives specify a comma-separated list of archives to be unarchived on the compute machines
The general command line syntax is:
command [genericOptions] [commandOptions]
[atguigu@node1 ~]$
1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt
输入：
shuguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -moveFromLocal ./shuguo.txt /sanguo
2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt
输入：
weiguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo
3）-put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt
输入：
wuguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo
4）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt
输入：
liubei
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt
P045【045_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令下载&直接操作】16:41
HDFS直接操作
1）-ls: 显示目录信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo
2）-cat：显示文件内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
3）-chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chown atguigu:atguigu /sanguo/shuguo.txt
4）-mkdir：创建路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo
5）-cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo
6）-mv：在HDFS目录中移动文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo
7）-tail：显示一个文件的末尾1kb的数据
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
8）-rm：删除文件或文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
9）-rm -r：递归删除目录及目录里面内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo
10）-du统计文件夹的大小信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
27 81 /jinguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -h /jinguo
14 42 /jinguo/shuguo.txt
7 21 /jinguo/weiguo.txt
6 18 /jinguo/wuguo.tx
说明：27表示文件大小；81表示27*3个副本；/jinguo表示查看的目录
11）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt
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。
P046【046_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API环境准备】08:20
P047【047_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API创建文件夹】10:54
idea，ctrl+p+enter：查看参数。
package com.atguigu.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
/**
* 客户端代码常用套路
* 1、获取一个客户端对象
* 2、执行相关的操作命令
* 3、关闭资源
* HDFS zookeeper
*/
public class HdfsClient {
//创建目录
@Test
public void testMkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
//连接的集群nn地址
URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
//创建一个配置文件
Configuration configuration = new Configuration();
//用户
String user = "atguigu";
//1、获取到了客户端对象
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, configuration, user);
//2、创建一个文件夹
fileSystem.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan"));
//3、关闭资源
fileSystem.close();
}
}
package com.atguigu.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
/**
* 客户端代码常用套路
* 1、获取一个客户端对象
* 2、执行相关的操作命令
* 3、关闭资源
* HDFS zookeeper
*/
public class HdfsClient {
private FileSystem fs;
@Before
public void init() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
// 连接的集群nn地址
URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
// 创建一个配置文件
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.replication", "2");
// 用户
String user = "atguigu";
// 1、获取到了客户端对象
fs = FileSystem.get(uri, configuration, user);
}
@After
public void close() throws IOException {
// 3、关闭资源
fs.close();
}
/*
@Test
public void testMkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
//连接的集群nn地址
URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
//创建一个配置文件
Configuration configuration = new Configuration();
//用户
String user = "atguigu";
//1、获取到了客户端对象
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, configuration, user);
//2、创建一个文件夹
fileSystem.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan"));
//3、关闭资源
fileSystem.close();
}*/
//创建目录
@Test
public void testMkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
// //连接的集群nn地址
// URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
// //创建一个配置文件
// Configuration configuration = new Configuration();
//
// //用户
// String user = "atguigu";
//
// //1、获取到了客户端对象
// FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, configuration, user);
//2、创建一个文件夹
fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan2"));
// //3、关闭资源
// fileSystem.close();
}
}P048【048_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API上传】06:42
package com.atguigu.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
/**
* 客户端代码常用套路
* 1、获取一个客户端对象
* 2、执行相关的操作命令
* 3、关闭资源
* HDFS zookeeper
*/
public class HdfsClient {
private FileSystem fs;
@Before
public void init() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
// 连接的集群nn地址
URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
// 创建一个配置文件
Configuration configuration = new Configuration();
// 用户
String user = "atguigu";
// 1、获取到了客户端对象
fs = FileSystem.get(uri, configuration, user);
}
@After
public void close() throws IOException {
// 3、关闭资源
fs.close();
}
// 上传
@Test
public void testPut() throws IOException {
// 参数解读，参数1：表示删除原数据、参数2：是否允许覆盖、参数3：原数据路径、参数4：目的地路径
fs.copyFromLocalFile(false, true, new Path("D:\\bigData\\file\\sunwukong.txt"), new Path("hdfs://node1/xiyou/huaguoshan"));
}
}P049【049_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API参数的优先级】05:08
将hdfs-site.xml拷贝到项目的resources资源目录下
dfs.replication
1
参数优先级排序，hdfs-default.xml => hdfs-site.xml=> 在项目资源目录下的配置文件 => 代码里面的配置。
- 客户端代码中设置的值
- ClassPath下的用户自定义配置文件
- 然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml）
- 服务器的默认配置（xxx-default.xml）
P050【050_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件下载】08:24
//文件下载
@Test
public void testGet() throws IOException {
//参数的解读，参数一：原文件是否删除、参数二：原文件路径HDFS、参数三：Windows目标地址路径、参数四：crc校验
// fs.copyToLocalFile(false, new Path("hdfs://node1/xiyou/huaguoshan2/sunwukong.txt"), new Path("D:\\bigData\\file\\download"), false);
fs.copyToLocalFile(false, new Path("hdfs://node1/xiyou/huaguoshan2/"), new Path("D:\\bigData\\file\\download"), false);
// fs.copyToLocalFile(false, new Path("hdfs://node1/a.txt"), new Path("D:\\"), false);
}P051【051_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件删除】04:12
//删除
@Test
public void testRm() throws IOException {
//参数解读，参数1：要删除的路径、参数2：是否递归删除
//删除文件
//fs.delete(new Path("/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz"),false);
//删除空目录
//fs.delete(new Path("/xiyou"), false);
//删除非空目录
fs.delete(new Path("/jinguo"), true);
}P052【052_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件更名和移动】05:03
//文件的更名和移动
@Test
public void testmv() throws IOException {
//参数解读，参数1：原文件路径、参数2：目标文件路径
//对文件名称的修改
fs.rename(new Path("/input/word.txt"), new Path("/input/ss.txt"));
//文件的移动和更名
fs.rename(new Path("/input/ss.txt"), new Path("/cls.txt"));
//目录更名
fs.rename(new Path("/input"), new Path("/output"));
}P053【053_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件详情查看】07:57
//获取文件详细信息
@Test
public void fileDetail() throws IOException {
//获取所有文件信息
RemoteIterator listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
//遍历文件
while (listFiles.hasNext()) {
LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
System.out.println("========== " + fileStatus.getPath() + " =========");
System.out.println(fileStatus.getPermission());
System.out.println(fileStatus.getOwner());
System.out.println(fileStatus.getGroup());
System.out.println(fileStatus.getLen());
System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
System.out.println(fileStatus.getReplication());
System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
//获取块信息
BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
}
} P054【054_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件和文件夹判断】03:20
//判断是文件夹还是文件
@Test
public void testFile() throws IOException {
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
for (FileStatus status : listStatus) {
if (status.isFile()) {
System.out.println("文件：" + status.getPath().getName());
} else {
System.out.println("目录：" + status.getPath().getName());
}
}
}P055【055_尚硅谷_Hadoop_HDFS_写数据流程】11:38
HDFS写数据流程，剖析文件写入。
（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）。
P056【056_尚硅谷_Hadoop_HDFS_节点距离计算】04:31
P057【057_尚硅谷_Hadoop_HDFS_机架感知（副本存储节点选择）】06:07
Apache Hadoop 3.1.3 – HDFS Architecture
- 第一个副本在Client所处的节点上；如果客户端在集群外，随机选一个。
- 第二个副本在另一个机架的随机一个节点。
- 第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。
P058【058_尚硅谷_Hadoop_HDFS_读数据流程】05:04
（1）客户端通过DistributedFileSystem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。
P059【059_尚硅谷_Hadoop_HDFS_NN和2NN工作机制】13:28
第5章
P060【060_尚硅谷_Hadoop_HDFS_FsImage镜像文件】09:33
1）oiv查看Fsimage文件
（1）查看oiv和oev命令
[atguigu@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
[atguigu@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/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。
16386
DIRECTORY
user
1512722284477
atguigu:supergroup:rwxr-xr-x
-1
-1
16387
DIRECTORY
atguigu
1512790549080
atguigu:supergroup:rwxr-xr-x
-1
-1
16389
FILE
wc.input
3
1512722322219
1512722321610
134217728
atguigu:supergroup:rw-r--r--
1073741825
1001
59
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。
P061【061_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Edits编辑日志】04:49
2）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
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.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。显示结果如下。
-63
OP_START_LOG_SEGMENT
129
OP_ADD
130
0
16407
/hello7.txt
2
1512943607866
1512943607866
134217728
DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1
192.168.10.102
true
atguigu
supergroup
420
908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561
0
OP_ALLOCATE_BLOCK_ID
131
1073741839
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132
1016
OP_ADD_BLOCK
133
/hello7.txt
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0
1016
-2
OP_CLOSE
134
0
0
/hello7.txt
2
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25
1016
atguigu
supergroup
420
P062【062_尚硅谷_Hadoop_HDFS_检查点时间设置】
CheckPoint时间设置
1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
[hdfs-default.xml]
dfs.namenode.checkpoint.period
3600s
2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。
dfs.namenode.checkpoint.txns
1000000
操作动作次数
dfs.namenode.checkpoint.check.period
60s
1分钟检查一次操作次数
P063【063_尚硅谷_Hadoop_HDFS_DN工作机制】07:36
P064【064_尚硅谷_Hadoop_HDFS_数据完整性】07:07
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）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）
（5）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。
CRC（循环冗余校验）在线计算_ip33.com
P065【065_尚硅谷_Hadoop_HDFS_掉线时限参数设置】04:44
P066【066_尚硅谷_Hadoop_HDFS_总结】03:44
一、Hadoop入门
1、常用端口号
hadoop3.x
HDFS NameNode 内部通常端口：8020/9000/9820
HDFS NameNode 对用户的查询端口：9870
Yarn查看任务运行情况的：8088
历史服务器：19888
hadoop2.x
HDFS NameNode 内部通常端口：8020/9000
HDFS NameNode 对用户的查询端口：50070
Yarn查看任务运行情况的：8088
历史服务器：19888
2、常用的配置文件
3.x core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml workers
2.x core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml slaves二、HDFS
1、HDFS文件块大小（面试重点）
硬盘读写速度
在企业中，一般128m（中小公司）、256m（大公司）
2、HDFS的Shell操作（开发重点）
3、HDFS的读写流程（面试重点）