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day07 eclipse使用本地库文件访问HDFS

常用命令

1. hdfs dfsadmin -report 查看系统的各台机器状态

 HDFS的概念和特性
首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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；

重要特性如下：
（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M

（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

（3）目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担
——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）


（4）文件的各个block的存储管理由datanode节点承担
---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）

（5）HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改

1. 把haddop文件放在某I个位置用来引用

4.进行jar包的添加

其中把所有的common lib添加，然后添加

接着把hdfs的所有lib添加和添加

------------------------------------------在Windows系统端配置HDFS环境------------------

PS:因为系统的不同平台问题，  首先把  windos系统编译好的bin和lib文件替换掉，然后再到系统环境变量 里配置HADOOP_HOME环境变量，可以测试代码

package cn.itcast.bigdata.hdfs;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
/**
 * 
 * 客户端去操作hdfs时，是有一个用户身份的
 * 默认情况下，hdfs客户端api会从jvm中获取一个参数来作为自己的用户身份：-DHADOOP_USER_NAME=hadoop
 * 
 * 也可以在构造客户端fs对象时，通过参数传递进去
 * @author
 *
 */
public class Study {
    FileSystem fs = null;
    Configuration conf = null;
    @Before
    public void init() throws Exception{
        conf = new Configuration();
        //拿到一个文件系统的客户端实例
    //    fs = FileSystem.get(conf );
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.8.10:9000");    //其实这个ip就是我的bee1
        
        //拿到一个文件系统操作的客户端实例对象
        /*fs = FileSystem.get(conf);*/
        //可以直接传入 uri和用户身份
        fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.8.10:9000"),conf,"root"); //最后一个参数为用户名
    }
    
    @Test
    public void testUpload() throws Exception, IOException{
        Thread.sleep(2000);
        fs.copyFromLocalFile(false,new Path("D:/contact.xml"), new Path("/contact.xml.copy"));//这个false，是因为使用了win10系统
        fs.close();
    }
}

HDFS原理篇

4. hdfs的工作机制

1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode (Secondary Namenode)

2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据（文件放置的位置，和切分大小）

3. DataNode 负责管理用户的文件数据块

4. 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

5. 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上

6. 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

7. 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的概念和特性

首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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；

重要特性如下：

（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M

（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

（3）目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担

——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）

（4）文件的各个block的存储管理由datanode节点承担

---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）

（5）HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改

-----------------

4.2 HDFS写数据流程

4.2.1 概述

客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本

4.2.2 详细步骤图

4.2.3 详细步骤解析

PS:比如说要上次一个300M的电影。 
1.想namenode请求说，你要上传的文件与路径。  namenode查找过以后说ok，然后就可以响应上传了
2.请求第一个block，请返回打ndatanode，返回相应相应的设备（这里选择的选择策略还是比较复杂的，总之是为了数据的安全性）
3.上面都好了，就可以传输了，他们会建好管道线，以packet传（每一个64k），中间有读写的缓冲层。

1、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

2、namenode返回是否可以上传

3、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上

4、namenode返回3个datanode服务器ABC

5、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，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端

6、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

7、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。

--------------------

4.3. HDFS读数据流程

4.3.1 概述

客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件

4.3.2 详细步骤图

PS:客户端请求文件时，namenode会根据元数据进行查找  block的位置然后返回给客户端，然后客户端就可以根据文件的位置进行下载了。

5. NAMENODE工作机制-------主要看/home/hadoop/hdpdata1文件

5.1 NAMENODE职责

NAMENODE职责：

1 . 负责客户端请求的响应

2 . 元数据的管理（查询，修改）

5.2 元数据管理

namenode对数据的管理采用了三种存储形式：

1.内存元数据(NameSystem)

2.磁盘元数据镜像文件

3.数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）

5.2.1 元数据存储机制

A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data) 序列化

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

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

5.2.2 元数据手动查看

可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息

bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml

bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml

5.2.3 元数据的checkpoint

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）

PS: namenode是怎样工作的呢？ 看上图，每当有新的文件上传的时候，namenode都会查询和返回，这件放置的位置都放在fsimage这个镜像文件中，但不是实时的。 
namenode会把正在执行的操作，放入edits这个日志文件中。为了安全备份考虑，secondary namenode 它为 镜像文件和日志记录重新生成新的镜像，来跟新以前的镜像。
namenode丢失的话，可以从secondary namenode找回来。但是找到也是之前的数据，终有一些是丢失的，所以要在多台设备上配置dfs.name.dir，保证数据的不丢失
PS:可以看到namenode有128g大小  ，  hdfs适合放置大文件。
--------------------------------------------------------------------------
PS : hdpdata是防止 元数据的位置，如下图
tree hdpdata

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：

#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013

namespaceID=934548976

clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196

cTime=0

storageType=NAME_NODE

blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115

layoutVersion=-47

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）ayoutVersion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

a、使用如下命令格式化一个Namenode：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]

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 <cluster_id>

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 <cluster_ID>

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

6. DATANODE的工作机制

6.1 概述

1、Datanode工作职责：

a. 存储管理用户的文件块数据

b.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）

<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>

<value>3600000</value> /**36000向namenode汇报一次信息*/

<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>

</property>

2、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。

/*内部的配置如图*/

<name>heartbeat.recheck.interval</name>

</property>

<name>dfs.heartbeat.interval</name>

</property>

6.2 观察验证DATANODE功能-----复习时可以忽略

上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况：

在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：

/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457

---------------------------HDFS访问API----------------------------------------------------------------------------------------------------

package cn.itcast.bigdata.hdfs;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.commons.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
/**
 * 
 * 客户端去操作hdfs时，是有一个用户身份的
 * 默认情况下，hdfs客户端api会从jvm中获取一个参数来作为自己的用户身份：-DHADOOP_USER_NAME=root
 * 
 * 也可以在构造客户端fs对象时，通过参数传递进去
 * @author
 *
 */
public class Study {
    FileSystem fs = null;
    Configuration conf = null;
    @Before
    public void init() throws Exception{
        conf = new Configuration();
        //拿到一个文件系统的客户端实例
    //    fs = FileSystem.get(conf );
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.8.10:9000");
        
        //拿到一个文件系统操作的客户端实例对象
        /*fs = FileSystem.get(conf);*/
        //可以直接传入 uri和用户身份
        fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.8.10:9000"),conf,"root"); //最后一个参数为用户名
    }
    /**
     * 上传文件
     * @throws Exception
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testUpload() throws Exception, IOException{
        Thread.sleep(2000);
        fs.copyFromLocalFile(false,new Path("D:/contact.xml"), new Path("/contact.xml.copy"));//这个false，是因为使用了win10系统
        fs.close();
    }
    /**
     * 下载文件
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testDownload() throws Exception {
        
        fs.copyToLocalFile(false,new Path("/contact.xml.copy"), new Path("d:/"));
        fs.close();
    }
    /**
     * 测试conf的参数，输出的都是  配置的信息
     */
    @Test
    public void testConf(){
        Iterator<Entry<String, String>> it = conf.iterator();
        while(it.hasNext()){
            Entry<String, String> entry = it.next();
            System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());
        }
    }
    /***
     * 创建文件
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testMkdir() throws Exception {
        boolean flag = fs.mkdirs(new Path("/testmkdir/aaa/bbb"));
        System.out.println(flag);
    }
    
    @Test
    public void testDelete() throws Exception {
        boolean flag = fs.delete(new Path("/testmkdir/aaa"), true);
        System.out.println(flag);
    }
    
    /**
     * 递归列出指定目录下所有子文件夹中的文件
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testLs() throws Exception {
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);//true是否迭代循环
        while(listFiles.hasNext()){
            LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();//文件状态
            System.out.println("blocksize: " +fileStatus.getBlockSize());//
            System.out.println("owner: " +fileStatus.getOwner());
            System.out.println("Replication: " +fileStatus.getReplication());
            System.out.println("Permission: " +fileStatus.getPermission());
            System.out.println("Name: " +fileStatus.getPath().getName());
            System.out.println("------------------");
            BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
            for(BlockLocation b:blockLocations){
                System.out.println("块起始偏移量: " +b.getOffset());
                System.out.println("块长度:" + b.getLength());
                //块所在的datanode节点
                String[] datanodes = b.getHosts();
                for(String dn:datanodes){
                System.out.println("datanode:" + dn);
                }
            }
        }
    }
    /**
     * 手动遍历
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testLs2() throws Exception {//手动遍历，一层一层遍历
        
        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
        for(FileStatus file :listStatus){
            
            System.out.println("name: " + file.getPath().getName());
            System.out.println((file.isFile()?"file":"directory"));
            
        }
        
    }
    
----------------------------通过流的方式访问hdfs
/**
* 用流的方式来操作hdfs上的文件
* 可以实现读取指定偏移量范围的数据
* @author
*
*/-------------------------------------------------------下面是另一个文件了

    /**
     * 通过流的方式上传文件到hdfs
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testUpload1() throws Exception {
        FSDataOutputStream outputStream = fs.create(new Path("/angelababy.love"), true);//true是否重写
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream("d:/angelababy.love");
        IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
    }

    /**
     * 通过流的方式获取hdfs上数据
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testDownLoad1() throws Exception {
        FSDataInputStream inputStream = fs.open(new Path("/angelababy.love"));        
        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("d:/angelababy.txt");
        IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
    }
    
    /**
     * 读取流的一部分
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testRandomAccess() throws Exception{
        
        FSDataInputStream inputStream = fs.open(new Path("/angelababy.love"));
    
        inputStream.seek(12);
        
        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("d:/angelababy.love.txt");
        
        IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
        
    }
    
    /**
     * 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("/angelababy.love"));
        
        IOUtils.copy(in, System.out);
        
//        IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024);
    }
    
}

---------------------------------这个没有做

9. 案例2：开发JAVA采集程序

9.1 需求

从外部购买数据，数据提供方会实时将数据推送到6台FTP服务器上，我方部署6台接口采集机来对接采集数据，并上传到HDFS中

提供商在FTP上生成数据的规则是以小时为单位建立文件夹(2016-03-11-10)，每分钟生成一个文件（00.dat,01.data,02.dat,........）

提供方不提供数据备份，推送到FTP服务器的数据如果丢失，不再重新提供，且FTP服务器磁盘空间有限，最多存储最近10小时内的数据

由于每一个文件比较小，只有150M左右，因此，我方在上传到HDFS过程中，需要将15分钟时段的数据合并成一个文件上传到HDFS

为了区分数据丢失的责任，我方在下载数据时最好进行校验



PS :就是收集起群上日志合并文件，根据下面的文件创建目录，弄个程序一直生成日志，最后跑脚本
===============================
#!/bin/bash

#set java env
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_51
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

#set hadoop env
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH


#版本1的问题：
#虽然上传到Hadoop集群上了，但是原始文件还在。如何处理？
#日志文件的名称都是xxxx.log1,再次上传文件时，因为hdfs上已经存在了，会报错。如何处理？

#如何解决版本1的问题
#       1、先将需要上传的文件移动到待上传目录
#    2、在讲文件移动到待上传目录时，将文件按照一定的格式重名名
#        /export/software/hadoop.log1   /export/data/click_log/xxxxx_click_log_{date}


#日志文件存放的目录
log_src_dir=/home/hadoop/logs/log/

#待上传文件存放的目录
log_toupload_dir=/home/hadoop/logs/toupload/


#日志文件上传到hdfs的根路径
hdfs_root_dir=/data/clickLog/20151226/

#打印环境变量信息
echo "envs: hadoop_home: $HADOOP_HOME"


#读取日志文件的目录，判断是否有需要上传的文件
echo "log_src_dir:"$log_src_dir
ls $log_src_dir | while read fileName
do
    if [[ "$fileName" == access.log.* ]]; then
    # if [ "access.log" = "$fileName" ];then
        date=`date +%Y_%m_%d_%H_%M_%S`
        #将文件移动到待上传目录并重命名
        #打印信息
        echo "moving $log_src_dir$fileName to $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date"
        mv $log_src_dir$fileName $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date
        #将待上传的文件path写入一个列表文件willDoing
        echo $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date >> $log_toupload_dir"willDoing."$date
    fi
    
done
#找到列表文件willDoing
ls $log_toupload_dir | grep will |grep -v "_COPY_" | grep -v "_DONE_" | while read line
do
    #打印信息
    echo "toupload is in file:"$line
    #将待上传文件列表willDoing改名为willDoing_COPY_
    mv $log_toupload_dir$line $log_toupload_dir$line"_COPY_"
    #读列表文件willDoing_COPY_的内容（一个一个的待上传文件名）  ,此处的line 就是列表中的一个待上传文件的path
    cat $log_toupload_dir$line"_COPY_" |while read line
    do
        #打印信息
        echo "puting...$line to hdfs path.....$hdfs_root_dir"
        hadoop fs -put $line $hdfs_root_dir
    done    
    mv $log_toupload_dir$line"_COPY_"  $log_toupload_dir$line"_DONE_"
done

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 XP实验报告
 20162319 2017-2018-1 《程序设计与数据结构》第3周学习总结
 20162319 2017-2018-1 《程序设计与数据结构》第1周学习总结
 结对编程-马尔克夫链

原文地址：https://www.cnblogs.com/bee-home/p/7866397.html

day07 eclipse使用本地 库文件 访问HDFS

******HDFS原理篇******

4. hdfs的工作机制

HDFS的概念和特性

4.2 HDFS写数据流程

4.2.1 概述

4.2.2 详细步骤图

4.2.3 详细步骤解析

4.3. HDFS读数据流程

4.3.1 概述

4.3.2 详细步骤图

5. NAMENODE工作机制-------主要看/home/hadoop/hdpdata1文件

5.1 NAMENODE职责

5.2 元数据管理

5.2.1 元数据存储机制

5.2.2 元数据手动查看

5.2.3 元数据的checkpoint

6. DATANODE的工作机制

6.1 概述

6.2 观察验证DATANODE功能-----复习时可以忽略

9. 案例2：开发JAVA采集程序

9.1 需求

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HDFS原理篇