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HDFS

设计思想：分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务
重点概念：文件切块，副本存放，元数据

1. 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位置信息(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，默认是3）

（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

(注：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)

HDFS基本操作篇

2. HDFS的shell(命令行客户端)操作

2.1 HDFS命令行客户端使用

HDFS提供shell命令行客户端，使用方法如下：

可以使用以下两种形式：

hadoop fs -… <args>

hdfs dfs -… <args>

命令行客户端支持的命令参数

[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]

[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]

[-checksum <src> ...]

[-chgrp [-R] GROUP PATH...]

[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]

[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]

[-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]

[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]

[-count [-q] <path> ...]

[-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>]

[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]

[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]

[-df [-h] [<path> ...]]

[-du [-s] [-h] <path> ...]

[-expunge]

[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]

[-getfacl [-R] <path>]

[-getmerge [-nl] <src> <localdst>]

[-help [cmd ...]]

[-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]

[-mkdir [-p] <path> ...]

[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]

[-moveToLocal <src> <localdst>]

[-mv <src> ... <dst>]

[-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]

[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]

[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]

[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]

[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]

[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]

[-stat [format] <path> ...]

[-tail [-f] <file>]

[-test -[defsz] <path>]

[-text [-ignoreCrc] <src> ...]

[-touchz <path> ...]

[-usage [cmd ...]]

2.2 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

功能：合并下载多个文件

示例：比getmerge 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

补充：查看dfs集群工作状态的命令

hdfs dfsadmin -report

官网查看：http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html

HDFS应用开发篇

3. HDFS的java操作

hdfs在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从hdfs提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件

3.1 搭建开发环境

1、引入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.6.4</version>
    </dependency>
   <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
        <version>2.6.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
       <artifactId>hadoop-client</artifactId>
       <version>2.6.4</version>
    </dependency>
</dependencies>

2、window下开发的说明注：如需手动引入jar包，hdfs的jar包----hadoop的安装目录的share下

建议在linux下进行hadoop应用的开发，不会存在兼容性问题。如在window上做客户端应用开发，需要设置以下环境：

A、用老师给的windows平台下编译的hadoop安装包解压一份到windows的任意一个目录下

B、在window系统中配置HADOOP_HOME指向你解压的安装包目录

C、在windows系统的path变量中加入HADOOP_HOME的bin目录

3.2 获取api中的客户端对象

在java中操作hdfs，首先要获得一个客户端实例

Configuration conf = new Configuration()
FileSystem fs = FileSystem.get(conf)

而我们的操作目标是HDFS，所以获取到的fs对象应该是DistributedFileSystem的实例；

get方法是从何处判断具体实例化那种客户端类呢？

——从conf中的一个参数 fs.defaultFS的配置值判断；

如果我们的代码中没有指定fs.defaultFS，并且工程classpath下也没有给定相应的配置，conf中的默认值就来自于hadoop的jar包中的core-default.xml，默认值为： file:///，则获取的将不是一个DistributedFileSystem的实例，而是一个本地文件系统的客户端对象

3.3 DistributedFileSystem实例对象所具备的方法

实例：

package com.itcast.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
public class TestHDFS {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();

        // 获取hdfs客户端对象的时候，需要指定文件系统的类型为hdfs,同时也要注意用户的身份问题
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000");

        // 可以通过如下的方法进行客户端身份的伪造
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
        // 首先需要一个hdfs的客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        // 思考：为什么返回迭代器，而不是List之类的容器
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), false);

        // 通过这个迭代器就可以遍历出我们hdfs文件系统根目录下的 文件

//        while (listFiles.hasNext()) {
//            LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
//            Path path = fileStatus.getPath();
//            String filename = path.getName();
//            System.out.println(filename);
//
//        }

//        fs.copyFromLocalFile(new Path("d://Hello.txt"), new Path("/"));
//        fs.close();

        /*
         * 如在window上做客户端应用开发，需要设置以下环境：
            A、用老师给的windows平台下编译的hadoop安装包解压一份到windows的任意一个目录下
            B、在window系统中配置HADOOP_HOME指向你解压的安装包目录
            C、在windows系统的path变量中加入HADOOP_HOME的bin目录
         */
//        fs.copyToLocalFile(new Path("/hello.txt"), new Path("e://"));
        fs.copyToLocalFile(false, new Path("/Hello.txt"), new Path("e://"), true);
        fs.close();

    }
}

进行客户端身份的伪造的另一种方法：

3.4 HDFS客户端操作数据代码示例：

3.4.1 文件的增删改查

package cn.itcast.hdfs;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;

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;

public class HdfsClient {

    FileSystem fs = null;

    @Before
    public void init() throws Exception {

        // 构造一个配置参数对象，设置一个参数：我们要访问的hdfs的URI
        // 从而FileSystem.get()方法就知道应该是去构造一个访问hdfs文件系统的客户端，以及hdfs的访问地址
        // new Configuration();的时候，它就会去加载jar包中的hdfs-default.xml
        // 然后再加载classpath下的hdfs-site.xml
        Configuration conf = new Configuration();
        // conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000");
        /**
         * 参数优先级： 1、客户端代码中设置的值 2、classpath下的用户自定义配置文件 3、然后是服务器的默认配置
         */
        /*conf.set("dfs.replication", "2");
        conf.set("dfs.block.size", "64m");*/

        // 获取一个hdfs的访问客户端，根据参数，这个实例应该是DistributedFileSystem的实例
        // fs = FileSystem.get(conf);

        // 如果这样去获取，那conf里面就可以不要配"fs.defaultFS"参数，而且，这个客户端的身份标识已经是root用户
        fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://mini1:9000"), conf, "root");

        // 获取文件系统相关信息
        /*
         * DatanodeInfo[] dataNodeStats = ((DistributedFileSystem)
         * fs).getDataNodeStats(); for(DatanodeInfo dinfo: dataNodeStats){
         * System.out.println(dinfo.getHostName()); }
         */

    }

    /**
     * 往hdfs上传文件
     * 
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testAddFileToHdfs() throws Exception {

        // 要上传的文件所在的本地路径

        // 要上传到hdfs的目标路径*/
        Path src = new Path("e:/mysql-connector-java-5.1.28.jar");
        Path dst = new Path("/");
        fs.copyFromLocalFile(src, dst);

        fs.close();
    }
    
    /**
     * 通过流的形式往hdfs上传数据
     * @throws Exception
     */
    @SuppressWarnings("resource")
    @Test
    public void testAddFileToHdfs2() throws Exception {

        FileInputStream in = new FileInputStream("e://Eclipse快捷键.pdf");
        
        Path path = new Path("/woon.pdf");
        FSDataOutputStream out = fs.create(path);
        
        IOUtils.copy(in, out);

        fs.close();
    }
    
    

    /**
     * 从hdfs中复制文件到本地文件系统
     * 
     * @throws IOException
     * @throws IllegalArgumentException
     */
    @Test
    public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException {

        // fs.copyToLocalFile(new Path("/mysql-connector-java-5.1.28.jar"), new
        // Path("d:/"));
        fs.copyToLocalFile(false, new Path("/mysql-connector-java-5.1.28.jar"), new Path("d:/"), true);
        fs.close();

    }
    
    
    /**
     * 通过流的形式从hdfs下载数据
     * @throws Exception
     */
    @SuppressWarnings("resource")
    @Test
    public void testDownloadFileToLocal2() throws Exception {

        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/hello.txt"));
        
        FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("d:/a.txt"));
       
        IOUtils.copy(in, out);

        fs.close();
    }
    
    
    
    /**
     * 目录操作
     * 
     * @throws IllegalArgumentException
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException {

        // 创建目录
//        fs.mkdirs(new Path("/nihao/henhao/yeah"));

//        // 删除文件夹 ，如果是非空文件夹，参数2必须给值true
        fs.delete(new Path("/nihao/henhao"), true);
//
//        // 重命名文件或文件夹
//        fs.rename(new Path("/a1"), new Path("/a2"));

    }

    /**
     * 查看目录信息，只显示文件
     * 
     * @throws IOException
     * @throws IllegalArgumentException
     * @throws FileNotFoundException
     */
    @Test
    public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {

        // 思考：为什么返回迭代器，而不是List之类的容器
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);

        while (listFiles.hasNext()) {

            LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();

            System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
            System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
            System.out.println(fileStatus.getPermission());
            System.out.println(fileStatus.getLen());
            BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
            for (BlockLocation bl : blockLocations) {
                System.out.println("block-length:" + bl.getLength() + "--" + "block-offset:" + bl.getOffset());
                String[] hosts = bl.getHosts();
                for (String host : hosts) {
                    System.out.println(host);
                }

            }

            System.out.println("--------------为allen打印的分割线--------------");

        }

    }

    /**
     * 查看文件及文件夹信息
     * 
     * @throws IOException
     * @throws IllegalArgumentException
     * @throws FileNotFoundException
     */
    @Test
    public void testListAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {

        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));

        String flag = "";
        for (FileStatus fstatus : listStatus) {

            if (fstatus.isFile()) {
                flag = "f-- ";
            } else {
                flag = "d-- ";
            }
            System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName());
            System.out.println(fstatus.getPermission());

        }

    }

}

3.4.2 通过流的方式访问hdpackage cn.itcast.bigdata.hdfs.diceng;import java.io.File;

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

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.FsStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

/**
 * 相对那些封装好的方法而言的更底层一些的操作方式
 * 上层那些mapreduce   spark等运算框架，去hdfs中获取数据的时候，就是调的这种底层的api
 * @author
 *
 */
public class StreamAccess {
    
    FileSystem fs = null;

    @Before
    public void init() throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000");
        fs = FileSystem.get(conf);
//        fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop01:9000"), conf, "root");

    }
    
    
    
    @Test
    public void testDownLoadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException{
        
        //先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"));
        
        //再构造一个文件的输出流----针对本地的
        FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/jdk.tar.gz"));
        
        //再将输入流中数据传输到输出流
        IOUtils.copyBytes(in, out, 4096);
        
        
    }
    
    @Test
    public void testUploadByStream() throws Exception{
        
        //hdfs文件的输出流
        FSDataOutputStream fsout = fs.create(new Path("/aaa.txt"));        
        //本地文件的输入流
        FileInputStream fsin = new FileInputStream("c:/111.txt");        
        IOUtils.copyBytes(fsin, fsout,4096);           
    }      
    /**
     * hdfs支持随机定位进行文件读取，而且可以方便地读取指定长度
     * 用于上层分布式运算框架并发处理数据
     * @throws IllegalArgumentException
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testRandomAccess() throws IllegalArgumentException, IOException{
        //先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));
        
        
        //可以将流的起始偏移量进行自定义
        in.seek(22);
        
        //再构造一个文件的输出流----针对本地的
        FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("d:/iloveyou.line.2.txt"));
        
        IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true);
        
    }        
    /**
     *在mapreduce 、spark等运算框架中，有一个核心思想就是将运算移往数据，或者说，就是要在并发计算中尽可能让运算本地化，这就需要获取数据所在位置的信息并进行相应范围读取
     *以下模拟实现：获取一个文件的所有block位置信息，然后读取指定block中的内容
     * @throws IOException 
     * @throws IllegalArgumentException 
     */
    @Test
    public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{
        
        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
        //拿到文件信息
        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
        //获取这个文件的所有block的信息
        BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(listStatus[0], 0L, listStatus[0].getLen());
        
        
        //第一个block的长度
        long length = fileBlockLocations[0].getLength();
        //第一个block的起始偏移量
        long offset = fileBlockLocations[0].getOffset();
        
        System.out.println(length);
        System.out.println(offset);
        
        //获取第一个block写入输出流
//        IOUtils.copyBytes(in, System.out, (int)length);
        byte[] b = new byte[4096];
        
        FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("d:/block0"));
        while(in.read(offset, b, 0, 4096)!=-1){
            os.write(b);
            offset += 4096;
            if(offset>length) return;
        };
        
        os.flush();
        os.close();
        in.close();           
    }
}

HDFS原理篇

4. hdfs的工作机制

（工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解，以及增强遇到各种问题时的分析解决能力，形成一定的集群运维能力）

注：很多不是真正理解hadoop技术体系的人会常常觉得HDFS可用于网盘类应用，但实际并非如此。要想将技术准确用在恰当的地方，必须对技术有深刻的理解

4.1 概述

HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode (Secondary Namenode)
NameNode负责管理整个文件系统的元数据
DataNode 负责管理用户的文件数据块
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
每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
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
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

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

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

4.3.3 详细步骤解析

1、跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器

2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流

3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）

4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件

5. NAMENODE工作机制

学习目标：理解namenode的工作机制尤其是元数据管理机制，以增强对HDFS工作原理的理解，及培养hadoop集群运营中“性能调优”、“namenode”故障问题的分析解决能力

问题场景：

1、集群启动后，可以查看目录，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？

解释：

safemode是namenode的一种状态（active/standby/safemode安全模式）

namenode进入安全模式的原理：

a、namenode发现集群中的block丢失率达到一定比例时（0.01%），namenode就会进入安全模式，在安全模式下，客户端不能对任何数据进行操作，只能查看元数据信息（比如ls/mkdir）

b、如何退出安全模式？

找到问题所在，进行修复（比如修复宕机的datanode）

或者可以手动强行退出安全模式（没有真正解决问题）： hdfs namenode --safemode leave

c、在hdfs集群正常冷启动时，namenode也会在safemode状态下维持相当长的一段时间，此时你不需要去理会，等待它自动退出安全模式即可

(原理：

namenode的内存元数据中，包含文件路径、副本数、blockid，及每一个block所在datanode的信息，而fsimage中，不包含block所在的datanode信息，那么，当namenode冷启动时，此时内存中的元数据只能从fsimage中加载而来，从而就没有block所在的datanode信息——>就会导致namenode认为所有的block都已经丢失——>进入安全模式——>datanode启动后，会定期向namenode汇报自身所持有的blockid信息，——>随着datanode陆续启动，从而陆续汇报block信息，namenode就会将内存元数据中的block所在datanode信息补全更新——>找到了所有block的位置，从而自动退出安全模式)

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

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？

4、文件的blocksize究竟调大好还是调小好？--结合mapreduce

……

诸如此类问题的回答，都需要基于对namenode自身的工作原理的深刻理解

5.1 NAMENODE职责

NAMENODE职责：

负责客户端请求的响应

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：

内存元数据(NameSystem)

磁盘元数据镜像文件

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)

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

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）

checkpoint的详细过程

checkpoint操作的触发条件配置参数

dfs.namenode.checkpoint.check.period=60  #检查触发条件是否满足的频率，60秒
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
#以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}
dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3  #最大重试次数
dfs.namenode.checkpoint.period=3600  #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录

namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据checkpoint的附带作用

5.2.4 元数据目录说明

在第一次部署好Hadoop集群的时候，我们需要在NameNode（NN）节点上格式化磁盘：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构

current/

|-- VERSION

|-- edits_*

|-- fsimage_0000000000008547077

|-- fsimage_0000000000008547077.md5

`-- seen_txid

其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：

<property>

  <name>dfs.name.dir</name>

  <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>

</property>

hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默认值如下

<property>

  <name>hadoop.tmp.dir</name>

  <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>

  <description>A base for other temporary directories.</description>

</property>

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）、layoutVersion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

问题场景：

1、集群容量不够，怎么扩容？

2、如果有一些datanode宕机，该怎么办？

3、datanode明明已启动，但是集群中的可用datanode列表中就是没有，怎么办？

以上这类问题的解答，有赖于对datanode工作机制的深刻理解

6.1 概述

1、Datanode工作职责：

存储管理用户的文件块数据

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>

<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。

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

</property>

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

</property>

6.2 观察验证DATANODE功能

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-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalized

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dengrenning/p/9453632.html

HDFS

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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

checkpoint的详细过程

checkpoint操作的触发条件配置参数

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6.2 观察验证DATANODE功能

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