Hadoop学习-3-HDFS简介及Python操作HDFS

HDFS(分布式文件系统)

HDFS简介

• 分布式文件系统解决大数据存储的问题，横跨多台计算机上的存储系统
• 是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统，高容错，适用于具有大数据集的应用程序
• 提供统一的访问接口
• 一次写入，多次读取；用于批处理，不是交互式的分析
• 主要以流式读取数据
• 适合场景：
  • 大文件
  • 流式读取
  • 高容错

HDFS架构

• 一主多从（master/slave），一个namenode和一定数量的dataNode
  

• 分块存储

  • 物理上分块存储（block），HDFS中block中默认为128M（dfs.blocksize参数设置）

• 副本机制

  • HDFS最好为3副本，dfs.replication参数设置

• namespace（命名空间）

  • 可以创建目录树，类似于windows/linux文件系统中的目录
  • 可以进行创建、删除、移动等操作
  • 提供统一的抽象目录树

• 元数据管理

  • 两种类型
    • 文件自身属性：名称、权限、大小等
    • 文件块位置映射信息：文件块与dataNode之间的映射信息（文件块位于哪个节点）

• dataNode负责数据块的存储

python操作HDFS

python连接HDFS

• Hdfs-site.xml文件配置, 否则无法访问webhdfs

  <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabledname>
    <value>truevalue>
  property>
  

• 安装hdfs三方库，pip install hdfs

• 连接hdfs

  import hdfs
  
  # 创建客户端
  hdfs_client = hdfs.client.InsecureClient(
  	url="http://node-01:9870"  # hdfs web url
    user='root',
    root='/' # 根目录
  )
  

• python操作hdfs的函数（方法）

  hdfs_client.list('hdfs_path')  # 查看文件
  hdfs_client.makedirs('hdfs_path') # 创建文件夹
  hdfs_client.delete('hdfs_path') # 删除文件夹
  hdfs_client.upload('hdfs_path', 'local_path') # 上传文件
  hdfs_client.down_load('hdfs_path', 'local_path') # 下载文件
  hdfs_client.read('hdfs_path') # 读取文件
  hdfs_client.write('hdfs_path', data, overwrite=True/False) # 写入文件（清空写入、追加）
  
  hdfs_client.set_replication('hdfs_file_path', 2) # 修改文件副本数
  hdfs_client.set_permission('hdfs_file_path', permission_info) # 修改文件权限
  hdfs_client.rename(old_path, new_path) # 修改名称
  hdfs_client.walk('hdfs_path') # 遍历文件夹
  

• python操作HDFS底层原理就是使用http协议操作HDFS

HDFS http协议访问

• 访问http://master_node:9870/

基于REST的代理服务(httpFs)

• HttpFS是一个提供restFul接口的网关的服务器，支持所有HDFS文件系统的操作

  • 对于文件CURD的操作提交给HttpFS服务进行中转，然后由HttpFS去跟HDFS集群交互

  • 本质是一个代理服务，底层通过映射到hdfs的Http restful api调用实现的

• 配置HttpFS

<property>
	<name>hadoop.proxyuser.root.hostsname>
  <value>*value>
property>
<property>
	<name>hadoop.proxyuser.root.groupsname>
  <value>*value>
property>

• 启动httpfs

  hdfs --daemon start httpfs
  

• 访问httpfs

​ http://node-01:14000/static/index.html

​ http://node-01:14000/webhdfs/v1?op=&user.name=root

Hadoop文件存储格式

• 从实际操作上面，hadoop可以存储任何格式的数据
• hadoop处理最多的都是文本数据
• orc文件，parquet、avro文件

行式存储和列式存储

• 行式存储
  • 同一行的数据存储在一起
  • 场景
    • select * 查询
    • 写入性能高
    • 更新操作
• 列式存储
  • 同一列的数据存储在一起
  • 场景
    • 数据计算
    • 按列查询（查询部分字段）

丰富的文件存储格式

• text文本
  • 纯文本格式，行式存储
  • 不支持块级别压缩
  • 易读性好
• sequence file
  • 序列化文件，以key、value键值对进行序列化存储
  • 支持record、block级别压缩，支持文件切分
  • 通常作为中间数据存储格式
• avro file
  • 基于行存储，文件中包含json格式的schema定义
  • 支持切分、块压缩
  • 适合于大量频繁写入的宽表数据，序列化和反序列化的性能很好
• RCFile
  • 支持压缩、切分
  • 行、列存储结合
  • 不支持schema扩展，如果需要增加新列，需重写文件
• ORCFile
  • 支持多种压缩方式，可切分
  • 支持schema扩展
  • 以二进制方式存储，不可以直接读取
• parquet File
  • 面向分析型业务的列式存储
  • 由行组、列块、页组成，支持块压缩
  • 以二进制形式存储
• arrow
  • 跨语言格式，是一种列式内存数据结构
  • 主要用于构建数据系统
  • 促进多组件之间的通信，缩减了通信时序列化、反序列化的时间

文件压缩格式

• hadoop支持的压缩格式

  • defile

  • gzip

  • bzip2

    • 支持文件切割

  • lzo

  • lz4

  • snappy

HDFS异构存储和存储策略

• 冷、热、温、冻数据

• 异构存储

  • 根据数据的冷热分区，存储在不同的介质上面

• 内存，ssd，hdd，archive（高密度存储介质）

• 需要修改文件存储路径，设置存储介质类型

  <property>
    <name>Dfs.datanode.data.dirname>
    <value>[SSD]file:///pathvalue>
  property>
  
  

• 块存储的类型选择策略

  • 对hdfs的数据块副本存储
  • 存储策略模式
    • HOT
      • 所有副本存储在DISK中
      • 用于存储和计算
    • COLD
      • 仅适用于计算量有限的存储，不使用的 数据从热存储放到冷存储中，所有副本都是在archive
    • WARM
      • 部分冷、部分热数据
      • 部分副本在DISK中，其余的在ARCHIVE中
    • ALL_SSD
      • 所有副本在SSD中
    • ONE_SSD
      • 一个副本存在SSD，其他的在DISK中
    • LAZY_PERSIST
      • 首先写入内存，后续延迟保存在DISK中
  • 设置存储策略