文章目录
课程大纲（HDFS详解）
学习目标：
HDFS基本概念篇
- 1.1HDFS前言
- 1.2HDFS的概念和特性
HDFS基本操作篇
- 2.1HDFS的shell(命令行客户端)操作
- 2.1.1 HDFS命令行客户端使用
- 2.2 命令行客户端支持的命令参数
- 2.3 常用命令参数介绍
HDFS原理篇
hdfs的工作机制
- 3.1 概述
- 3.2 HDFS写数据流程
- 3.2.1 概述
- 3.2.2 详细步骤图
- 3.2.3 详细步骤解析
- 3.3. HDFS读数据流程
- 3.3.1 概述
- 3.3.2 详细步骤图
- 3.3.3 详细步骤解析
- 4 NAMENODE工作机制
- 4.1 NAMENODE职责
- 4.2 元数据管理
- 4.2.1 元数据存储机制(元数据是对象，有特定的数据结构，可以理解为hashmap结构)
- 4.2.2 元数据手动查看
- 4.2.3 元数据的checkpoint
- 4.2.4 元数据目录说明
- 5 DATANODE的工作机制
- 5.1 概述
- 5.2 观察验证DATANODE功能
- 5.3元数据目录(自己添加,实测有效)
HDFS应用开发篇
- 6. HDFS的java操作
- 6.1 搭建开发环境
- 6.2 获取api中的客户端对象
- 6.3 DistributedFileSystem实例对象所具备的方法
- 6.4 HDFS客户端操作数据代码示例：
- 6.4.1 文件的增删改查
- 6.4.2 通过流的方式访问hdfs
- 6.4.3 场景编程
7. 案例1：开发shell采集脚本
- 7.1需求说明
- 7.2需求分析
- 7.3技术分析
- 7.4实现流程
- 7.4.1日志产生程序
- 7.4.2伪代码
- 7.5代码实现
- 7.6效果展示及操作步骤
8. 案例2：开发JAVA采集程序
- 8.1 需求
- 8.2 设计分析
HDFS基本概念篇
1.1HDFS前言
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
补充：
hdfs是架在本地文件系统上面的分布式文件系统，它就是个软件，也就是用一套代码把底下所有机器的硬盘变成一个软件下的目录，和mysql没有什么区别，思想一样。
mysql 本质是一个解析器，把sql变成io去读文件，再把数据转换出来给用户，存文件的底层就是使用linux或者windows的文件系统，文件名就是表名，目录名就是库名。
1.2HDFS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）
补充：同一个block不会存储多份(大于1)在同一个datanode上，因为这样没有意义。
（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
2.1HDFS的shell(命令行客户端)操作
2.1.1 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：
2.2 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 ...]]
2.3 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
–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：这三个命令跟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
-getmerge
功能：合并下载多个文件
示例：比如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： hadoop dfsadmin -report 用这个命令可以快速定位出哪些节点down掉了，HDFS的容量以及使用了多少，以及每个节点的硬盘使用情况。
HDFS原理篇
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
3.1 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(整个hdfs文件系统的目录树和每个文件的block信息)
- 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
3.2 HDFS写数据流程
3.2.1 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
3.2.2 详细步骤图
3.2.3 详细步骤解析
- 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
- namenode返回是否可以上传
- client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
- namenode返回3个datanode服务器ABC
- 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
- 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
- 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。
3.3. HDFS读数据流程
3.3.1 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
3.3.2 详细步骤图
3.3.3 详细步骤解析
- 跟namenode通信查询元数据，namenode找到文件块所在的datanode服务器
- 挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
- 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）
- 客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
4 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：
- 集群启动后，可以查看文件，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？
- Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据？
- 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？
- 文件的blocksize究竟调大好还是调小好？
……
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
4.1 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）
4.2 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(fsimage)
- 数据操作日志文件（edits可通过日志运算出元数据）
4.2.1 元数据存储机制(元数据是对象，有特定的数据结构，可以理解为hashmap结构)
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
补充:
1、fsimage文件是线性结构，都是0和1，很难查找或者修改某条数据，所以才会定期checkpoint。
2、edits记录的是操作步骤，类似于mysql的binlog
3、fsimage记录的是这个文件备份了几份，分别叫什么名称
4、secondary namenode建议不和namenode在一个节点启动，因为它会拷贝元数据，加载到内存生成fsimage，会占用namenode的内存。(最简版)
5、在hadoop的高可用机制+Federation机制中，没有SecondaryNamenode，可以通过启动SecondaryNamenode进行验证，会报一个错误:“它的功能被StandbyNamenode取代”。(在启动的那台机器的logs文件夹里面的SecondaryNamenode.log)。(完全版)
4.2.2 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
4.2.3 元数据的checkpoint
每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上最新的edits(下载过的namenode会删除)和fsimage(第一次时会下载fsimage,以后不会)下载到secondary namenode中，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://KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 36:
…/namesecondary #̲以上两个参数做checkpoi…{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
checkpoint的附带作用
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。
4.2.4 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。
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
5 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
5.1 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）
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>3600000</value>
<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。
<property> <name>heartbeat.recheck.interval</name> <value>2000</value> </property> <property> <name>dfs.heartbeat.interval</name> <value>1</value> </property>
5.2 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
5.3元数据目录(自己添加,实测有效)
其中的dfs.data.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
</property>
dfs. datanode data.dir属性可以配置多个目录，
如/data1/dfs/ data,/data2/dfs/ data,/data3/dfs/ data,…。datanode配置多块磁盘后，会将这些磁盘统一看成它的空间。并发时有优势，可以往不同的磁盘写数据，磁盘可以并行。相当于扩容。
补充：block块默认128M，最小配置为1M
HDFS应用开发篇
6. 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
6.1 搭建开发环境
1.引入依赖
<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.1</version> </dependency>
注：如需手动引入jar包，hdfs的jar包----hadoop的安装目录的share下
2. window下开发的说明
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、在windows的某个目录下解压一个hadoop的安装包
B、将安装包下的lib和bin目录用对应windows版本平台编译的本地库替换
C、在window系统中配置HADOOP_HOME指向你解压的安装包
D、在windows系统的path变量中加入hadoop的bin目录
6.2 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
6.3 DistributedFileSystem实例对象所具备的方法
6.4 HDFS客户端操作数据代码示例：
6.4.1 文件的增删改查
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://hdp-node01:9000"); /** * 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", "3"); // 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hadoop用户 fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop"); } /** * 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 Path src = new Path("g:/redis-recommend.zip"); // 要上传到hdfs的目标路径 Path dst = new Path("/aaa"); fs.copyFromLocalFile(src, dst); 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("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"), new Path("d:/")); fs.close(); } @Test public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException { // 创建目录 fs.mkdirs(new Path("/a1/b1/c1")); // 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("/aaa"), 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angelababy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 = "d-- "; for (FileStatus fstatus : listStatus) { if (fstatus.isFile()) flag = "f-- "; System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName()); } } }
6.4.2 通过流的方式访问hdfs
/** * 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(); fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop"); } /** * 通过流的方式上传文件到hdfs * @throws Exception */ @Test public void testUpload() throws Exception { FSDataOutputStream outputStream = fs.create(new Path("/angelababy.love"), true); FileInputStream inputStream = new FileInputStream("c:/angelababy.love"); IOUtils.copy(inputStream, outputStream); } @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); } /** * 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("c:/iloveyou.line.2.txt")); IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true); } /** * 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("/iloveyou.txt")); IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024); } }
6.4.3 场景编程
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
@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(); }
7. 案例1：开发shell采集脚本
7.1需求说明
点击流日志每天都10T，在业务应用服务器上，需要准实时上传至数据仓库（Hadoop HDFS）上
7.2需求分析
一般上传文件都是在凌晨24点操作，由于很多种类的业务数据都要在晚上进行传输，为了减轻服务器的压力，避开高峰期。
如果需要伪实时的上传，则采用定时上传的方式
7.3技术分析
HDFS SHELL: hadoop fs –put xxxx.tar /data 还可以使用 Java Api 满足上传一个文件，不能满足定时、周期性传入。 定时调度器： Linux crontab crontab -e */5 * * * * $home/bin/command.sh //五分钟执行一次 系统会自动执行脚本，每5分钟一次，执行时判断文件是否符合上传规则，符合则上传
7.4实现流程
7.4.1日志产生程序
日志产生程序将日志生成后，产生一个一个的文件，使用滚动模式创建文件名。
日志生成的逻辑由业务系统决定，比如在log4j配置文件中配置生成规则，如：当xxxx.log 等于10G时，滚动生成新日志
log4j.logger.msg=info,msg log4j.appender.msg=cn.maoxiangyi.MyRollingFileAppender log4j.appender.msg.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.msg.layout.ConversionPattern=%m%n log4j.appender.msg.datePattern='.'yyyy-MM-dd log4j.appender.msg.Threshold=info log4j.appender.msg.append=true log4j.appender.msg.encoding=UTF-8 log4j.appender.msg.MaxBackupIndex=100 log4j.appender.msg.MaxFileSize=10GB log4j.appender.msg.File=/home/hadoop/logs/log/access.log
细节：
1、如果日志文件后缀是123等数字，该文件满足需求可以上传的话。把该文件移动到准备上传的工作区间。
2、工作区间有文件之后，可以使用hadoop put命令将文件上传。
阶段问题：
1、待上传文件的工作区间的文件，在上传完成之后，是否需要删除掉。
7.4.2伪代码
使用ls命令读取指定路径下的所有文件信息， ls | while read line //判断line这个文件名称是否符合规则 if line=access.log.* ( 将文件移动到待上传的工作区间 )
//批量上传工作区间的文件
hadoop fs –put xxx
脚本写完之后，配置linux定时任务，每5分钟运行一次。
7.5代码实现
代码第一版本，实现基本的上传功能和定时调度功能
代码第二版本：增强版V2(基本能用，还是不够健全)
7.6效果展示及操作步骤
1、日志收集文件收集数据，并将数据保存起来，效果如下：
2、上传程序通过crontab定时调度
3、程序运行时产生的临时文件
4、Hadoo hdfs上的效果
8. 案例2：开发JAVA采集程序
8.1 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
8.2 设计分析
