HDFS：Hadoop分布式文件系统

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HDFS：Hadoop分布式文件系统

自学整理，学习笔记链接：https://www.yuque.com/shiwozack/vlklkx/sqhczr

一、课前准备

  1. 安装VMware15虚拟化软件
  2. 安装CentOS 7虚拟机3个
  3. 安装3节点的apache hadoop-3.1.4集群
  4. windows或mac安装IDEA
  5. windows做好hadoop环境配置

二、课堂主题

  1. hadoop发展历史
  2. hadoop版本介绍及选择
  3. hadoop模块简介
  4. hdfs功能详解

三、课堂目标

  1. 理解分布式文件系统
  2. 理解hdfs架构
  3. 熟练hdfs基本命令使用
  4. 掌握hdfs编程
  5. 理解namenode及secondarynamenode交互

四、知识要点

1. hadoop的发展历史

在这里插入图片描述

  • Apache Lucene是一个文本搜索系统库

  • Apache Nutch作为前者的一部分

  • Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

  • 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

    ——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储

    ——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。

  • Nutch的开发人员2004年、2005年分别完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目(同年，cloudera公司成立)，迎来了它的快速发展期。

  • Hadoop作者Doug Cutting
    在这里插入图片描述

  • 狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件

  • 广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件

在这里插入图片描述

2. hadoop的版本介绍

  • 0.x系列版本：hadoop当中最早的一个开源版本，在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本

  • 1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等

  • 2.x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性，也是现在生产环境当中使用最多的版本

  • 3.x版本系列：在2.x版本的基础上，引入了一些hdfs的新特性等，且已经发型了稳定版本，未来公司的使用趋势

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3. hadoop生产环境版本选择

  • Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。

    • Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
    • Cloudera在大型互联网企业中用的较多。
    • Hortonworks文档较好。

  • mapr

  • Apache Hadoop

    官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html

    下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/

  • Cloudera Hadoop

    官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html

    下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

    • 2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
    • 2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
    • CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。
    • Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。
    • Cloudera的标价为每年每个节点4000美元。
    • Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。

  • Hortonworks Hadoop

    官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/

    下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform

    • 现cloudera与hortonworks已合并。
    • 2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
    • 公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
    • 雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。
    • Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
    • HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已集成到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大的优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。
    • Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。

    注意：Hortonworks已经与Cloudera公司合并

4. hadoop的架构模块介绍

在这里插入图片描述

  • Hadoop由三个模块组成：分布式存储HDFS、分布式计算MapReduce、资源调度引擎Yarn

在这里插入图片描述

  • 关键词：

    • 分布式
    • 主从架构

  • HDFS模块：

    • namenode：主节点，主要负责HDFS集群的管理以及元数据信息管理

    • datanode：从节点，主要负责存储用户数据

    • secondaryNameNode：辅助namenode管理元数据信息，以及元数据信息的冷备份

  • Yarn模块：

    • ResourceManager：主节点，主要负责资源分配
    • NodeManager：从节点，主要负责执行任务

5. hdfs功能详解

1. 理解分布式文件系统

[1、基础环境及hdfs.docx 中的 演示文稿.pptx](assets\1、基础环境及hdfs.docx 中的 演示文稿.pptx)

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  • 最直观的理解便是三个臭皮匠，顶个诸葛亮。

  • 很多的磁盘加一起就可以装下天下所有的avi

  • 类似于你出五毛，我出五毛，我们一起凑一块的效果

2. hdfs的架构详细剖析

1. 分块存储&机架感知&3副本

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 分块存储

    • 保存文件到HDFS时，会先默认按128M的大小对文件进行切分成block块
    • 数据以block块的形式存在HDFS文件系统中
      • 在hadoop1当中，文件的block块默认大小是64M
      • hadoop2、3当中，文件的block块大小默认是128M，block块的大小可以通过hdfs-site.xml当中的配置文件进行指定
    <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>块大小 以字节为单位</value><!-- 只写数值就可以 -->
</property>

    • hdfs-default.xml参考默认属性

    • 例如：

      如果有一个文件大小为1KB，也是要占用一个block块，但是实际占用磁盘空间还是1KB大小

      类似于有一个水桶可以装128斤的水，但是我只装了1斤的水，那么我的水桶里面水的重量就是1斤，而不是128斤

    • block元数据：每个block块的元数据大小大概为150字节

  • 3副本存储

    • 为了保证block块的安全性，也就是数据的安全性，在hadoop2当中，采用文件默认保存三个副本，我们可以更改副本数以提高数据的安全性
    • 在hdfs-site.xml当中修改以下配置属性，即可更改文件的副本数
    <property>
          <name>dfs.replication</name>
          <value>3</value>
    </property>
2. 抽象成数据块的好处

  1. 文件可能大于集群中任意一个磁盘
    10T*3/128 = xxx块 10T 文件方式存—–>多个block块，这些block块属于一个文件

  2. 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统

    hdfs将所有的文件全部抽象成为block块来进行存储，不管文件大小，全部一视同仁都是以block块的形式进行存储，方便我们的分布式文件系统对文件的管理

  3. 块非常适合用于数据备份；进而提供数据容错能力和可用性

3. HDFS架构

在这里插入图片描述

  • HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。

    • NameNode负责管理整个文件系统的元数据，包括hdfs目录树、每个文件有哪些块、每个块存储在哪些datanode
    • DataNode 负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个datanode上存储多个副本。
    • Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。最主要作用是辅助namenode管理元数据信息

  • NameNode与Datanode的总结概述

在这里插入图片描述

4. 扩展
  1. 块缓存

  • 通常DataNode从磁盘中读取块，但对于访问频繁的文件，其对应的块可能被显示的缓存在DataNode的内存中，以堆外块缓存的形式存在。

  • 默认情况下，一个块仅缓存在一个DataNode的内存中，当然可以针对每个文件配置DataNode的数量。作业调度器通过在缓存块的DataNode上运行任务，可以利用块缓存的优势提高读操作的性能。

    例如：
    连接（join）操作中使用的一个小的查询表就是块缓存的一个很好的候选。
    用户或应用通过在缓存池中增加一个cache directive来告诉namenode需要缓存哪些文件及存多久。缓存池（cache pool）是一个拥有管理缓存权限和资源使用的管理性分组

  1. hdfs的文件权限验证

  • hdfs的文件权限机制与linux系统的文件权限机制类似

    r:read w:write x:execute 权限x对于文件表示忽略，对于文件夹表示是否有权限访问其内容

    如果linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS当中的owner就是zhangsan

    HDFS文件权限的目的，防止好人做错事，而不是阻止坏人做坏事。HDFS相信你告诉我你是谁，你就是谁

    hdfs 权限-》kerberos、ranger、sentry来做

3. hdfs的shell命令操作

  • HDFS命令有两种风格，均可使用，效果相同：
    • hadoop fs开头的
    • hdfs dfs开头的
  1. 如何查看hdfs或hadoop子命令的帮助信息，如ls子命令
hdfs dfs -help ls
hadoop fs -help ls #两个命令等价
  1. 查看hdfs文件系统中指定目录的文件列表。对比linux命令ls
hdfs dfs -ls /
hadoop fs -ls /
hdfs dfs -ls -R /
  1. 在hdfs文件系统中创建文件
hdfs dfs -touchz /edits.txt
hdfs dfs -ls /
  1. 向HDFS文件中追加内容
hadoop fs -appendToFile edit1.xml /edits.txt #将本地磁盘当前目录的edit1.xml内容追加到HDFS根目录 的edits.txt文件
  1. 查看HDFS文件内容
hdfs dfs -cat /edits.txt
hdfs dfs -text /edits.txt
  1. 从本地路径上传文件至HDFS
#用法：hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径
hdfs dfs -put /linux本地磁盘文件 /hdfs路径文件
hdfs dfs -copyFromLocal /linux本地磁盘文件 /hdfs路径文件  #跟put作用一样
hdfs dfs -moveFromLocal /linux本地磁盘文件 /hdfs路径文件  #跟put作用一样，只不过，源文件被拷贝成功后，会被删除
  1. 在hdfs文件系统中下载文件
hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径
hdfs dfs -copyToLocal /hdfs路径 /本地路径  #根get作用一样
  1. 在hdfs文件系统中创建目录
hdfs dfs -mkdir /shell
  1. 在hdfs文件系统中删除文件
hdfs dfs -rm /edits.txt

将文件彻底删除（被删除文件不放到hdfs的垃圾桶里）
how？
hdfs dfs -rm -skipTrash /xcall
  1. 在hdfs文件系统中修改文件名称（也可以用来移动文件到目录）
hdfs dfs -mv /xcall.sh /call.sh
hdfs dfs -mv /call.sh /shell
  1. 在hdfs中拷贝文件到目录
hdfs dfs -cp /xrsync.sh /shell
  1. 递归删除目录
hdfs dfs -rm -r /shell
  1. 列出本地文件的内容（默认是hdfs文件系统）
hdfs dfs -ls file:///home/hadoop/
  1. 查找文件
# linux find命令
find . -name 'edit*'
# HDFS find命令
hadoop fs -find / -name part-r-00000 # 在HDFS根目录中，查找part-r-00000文件
  1. 总结

  • 输入hadoop fs 或hdfs dfs，回车，查看所有的HDFS命令

  • 许多命令与linux命令有很大的相似性，学会举一反三

  • 有用的help，如查看ls命令的使用说明：hadoop fs -help ls

  • 绝大多数的大数据框架的命令，也有类似的help信息

4. hdfs安全模式

  • 安全模式是hdfs的一种保护机制，主要是为了保存block块数量的完整性，避免数据出现丢失的可能性
  • 安全模式是HDFS所处的一种特殊状态
    • 文件系统只接受读请求
    • 不接受写请求，如删除、修改等变更请求。
  • 在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式
    • DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。
    • 如果HDFS处于安全模式下，则文件block不能进行任何的副本复制操作，因此达到最小的副本数量要求是基于datanode启动时的状态来判定的
    • 启动时不会再做任何复制（从而达到最小副本数量要求）
    • hdfs集群刚启动的时候，默认30S钟的时间是处于安全期的，只有过了30S之后，集群脱离了安全模式，然后才可以对集群进行操作
  • 何时退出安全模式
    • namenode知道集群共多少个block（不考虑副本），假设值是total；
    • namenode启动后，会上报block report，namenode开始累加统计满足最小副本数（默认1）的block个数，假设是num
    • 当num/total > 99.9%时，退出安全模式

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[hadoop@node01 hadoop]$ hdfs dfsadmin -safemode  
Usage: hdfs dfsadmin [-safemode enter | leave | get | wait]

5. hdfs的java API开发

第一步：windows中的hadoop环境配置
  • windows操作系统需要配置一下hadoop环境
  • mac本质上是unix系统，不需要配置
  • 参考文档《Windows&Mac本地开发环境配置》
第二步：创建maven工程并导入jar包

先设置一下IDEA中的maven

  • 指定自己安装的maven
  • 指定settings.xml
  • 指定本地仓库路径
    <properties>
        <hadoop.version>3.1.4</hadoop.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.testng</groupId>
            <artifactId>testng</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.0</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                    <!--   <verbal>true</verbal>-->
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.4.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <minimizeJar>true</minimizeJar>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
第三步：开发hdfs的javaAPI操作

  • 注意依赖下载：

    • 在开始编程之前，请先确保相关依赖已经下载完成；等下图的②进度完成，且maven界面不报错
    • 如果依赖下载不下来，直接使用老师提供的本地仓库文件夹，粘贴到自己的本地仓库目录即可

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tuJ1SWxK-1614609971930)(assets/image-20200925170117276.png)]

  • 编写测试代码

  • 如何熟悉框架api

​ 一、api文档

​ 二、工程关联框架源码

  1. 创建文件夹

    编程时，注意导入正确的包

    小技巧：让IDEA自动导包

image-20200925162638215 
    //简化版
    @Test
    public void mkDirOnHDFS() throws IOException {
    
    
        //配置项
        Configuration configuration = new Configuration();
        //设置要连接的hdfs集群
        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:8020");
        //获得文件系统
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        //调用方法创建目录；若目录已经存在，则创建失败，返回false
        boolean mkdirs = fileSystem.mkdirs(new Path("/kaikeba/dir1"));
        //释放资源
        fileSystem.close();
    }

    //指定目录所属用户
    @Test
    public void mkDirOnHDFS2() throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException {
    
    
        //配置项
        Configuration configuration = new Configuration();
        //获得文件系统
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), configuration, "test");
        //调用方法创建目录
        boolean mkdirs = fileSystem.mkdirs(new Path("/kaikeba/dir2"));
        //释放资源
        fileSystem.close();
    }

    //创建目录时，指定目录权限
    @Test
    public void mkDirOnHDFS3() throws IOException {
    
    
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:8020");

        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        FsPermission fsPermission = new FsPermission(FsAction.ALL, FsAction.READ, FsAction.READ);
        boolean mkdirs = fileSystem.mkdirs(new Path("hdfs://node01:8020/kaikeba/dir3"), fsPermission);
        if (mkdirs) {
    
    
            System.out.println("目录创建成功");
        }

        fileSystem.close();
    }

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9lbOo3QN-1614609971931)(assets/image-20201029205741024.png)]

  1. 文件上传
    /**
     * 说明：
     * 将文件hello.txt上传到/kaikeba/dir1
     * 如果路径/kaikeba/dir1不存在，那么结果是：
     * 在hdfs上先创建/kaikeba目录
     * 然后，将upload.txt上传到/kaikeba中，并将文件upload.txt重命名为dir1
     * 如果路径/kaikeba/dir1存在，那么将hello.txt上传到此路径中去
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void uploadFile2HDFS() throws IOException {
    
    
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:8020");
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        fileSystem.copyFromLocalFile(new Path("file://E:\\模块化课程\\hadoop 3.x全解析\\2、HDFS\\3、数据\\hello.txt"),
                new Path("/kaikeba/dir1"));//hdfs路径
        fileSystem.close();
    }
  1. 文件下载
    @Test
    public void downloadFileFromHDFS() throws IOException {
    
    
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:8020");
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        fileSystem.copyToLocalFile(new Path("hdfs://node01:8020/kaikeba/dir1/hello.txt"), new Path("file:///C:\\mydata\\hello.txt"));
        //删除文件
        //fileSystem.delete()
        //重命名文件
        //fileSystem.rename()
        fileSystem.close();
    }
  1. 自主完成hdfs文件删除操作
  2. 自主完成hdfs文件重命名操作
  3. 查看hdfs文件相信信息
    @Test
    public void viewFileInfo() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
    
    
        // 1获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), configuration);

        // 2 获取文件详情
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("hdfs://node01:8020/kaikeba/"), true);

        while (listFiles.hasNext()) {
    
    
            LocatedFileStatus status = listFiles.next();
            // 输出详情
            // 文件名称
            System.out.println(status.getPath().getName());
            // 长度
            System.out.println(status.getLen());
            // 权限
            System.out.println(status.getPermission());
            // 分组
            System.out.println(status.getGroup());
            // 获取存储的块信息
            BlockLocation[] blockLocations = status.getBlockLocations();

            for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {
    
    
                // 获取块存储的主机节点
                String[] hosts = blockLocation.getHosts();
                for (String host : hosts) {
    
    
                    System.out.println(host);
                }
            }
        }
        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }
IO流操作hdfs文件
  1. 通过io流进行数据上传操作
    @Test
    public void putFileToHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
    
    
        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), configuration);
        // 2 创建输入流 不需要加file:///，否则报错
        FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("C:\\mydata\\hello.txt"));
        // 3 获取输出流 父目录不存在，会自动创建
        FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("hdfs://node01:8020/kaikeba/dir3/hello.txt"));
        // 4 流对拷 org.apache.commons.io.IOUtils
        IOUtils.copy(fis, fos);
        // 5 关闭资源
        IOUtils.closeQuietly(fos);
        IOUtils.closeQuietly(fis);
        fs.close();
    }

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  1. 自主实现通过IO流从hdfs上面下载文件

    提示：fileSystem.open()

  2. hdfs的小文件合并

    /**
     * 小文件合并：读取所有本地小文件，写入到hdfs的大文件里面去
     */
    @Test
    public void mergeFile() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
    
    
        //获取分布式文件系统hdfs
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration(), "hadoop");

        FSDataOutputStream fsDataOutputStream = fileSystem.create(new Path("hdfs://node01:8020/kaikeba/bigfile.xml"));

        //获取本地文件系统 localFileSystem
        LocalFileSystem localFileSystem = FileSystem.getLocal(new Configuration());
        //读取本地的文件
        FileStatus[] fileStatuses = localFileSystem.listStatus(new Path("file:///E:\\模块化课程\\hadoop 3.x全解析\\2、HDFS\\3、数据\\smallfile"));
        for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
    
    
            //获取每一个本地的文件路径
            Path path = fileStatus.getPath();
            //读取本地小文件
            FSDataInputStream fsDataInputStream = localFileSystem.open(path);

            IOUtils.copy(fsDataInputStream, fsDataOutputStream);
            IOUtils.closeQuietly(fsDataInputStream);
        }

        IOUtils.closeQuietly(fsDataOutputStream);
        localFileSystem.close();
        fileSystem.close();
    }

6. NameNode和SecondaryNameNode功能剖析

1. namenode与secondaryName解析
  • NameNode主要负责集群当中的元数据信息管理，而且元数据信息需要经常随机访问，因为元数据信息必须高效的检索
    • 元数据信息保存在哪里能够快速检索呢？
    • 如何保证元数据的持久安全呢？
  • 为了保证元数据信息的快速检索，那么我们就必须将元数据存放在内存当中，因为在内存当中元数据信息能够最快速的检索，那么随着元数据信息的增多（每个block块大概占用150字节的元数据信息），内存的消耗也会越来越多。
  • 如果所有的元数据信息都存放内存，服务器断电，内存当中所有数据都消失，为了保证元数据的安全持久，元数据信息必须做可靠的持久化，在hadoop当中为了持久化存储元数据信息，将所有的元数据信息保存在了FSImage文件当中，那么FSImage随着时间推移，必然越来越膨胀，FSImage的操作变得越来越难，为了解决元数据信息的增删改，hadoop当中还引入了元数据操作日志edits文件，edits文件记录了客户端操作元数据的信息，随着时间的推移，edits信息也会越来越大，为了解决edits文件膨胀的问题，hadoop当中引入了secondaryNamenode来专门做fsimage与edits文件的合并

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Mm1cxElt-1614609971933)(assets/checkpoint.gif)]

  1. namenode工作机制

    （1）第一次启动namenode格式化后，创建fsimage和edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

    （2）客户端对元数据进行增删改的请求

    （3）namenode记录操作日志，更新滚动日志。

    （4）namenode在内存中对数据进行增删改查

  2. Secondary NameNode工作

    （1）Secondary NameNode询问namenode是否需要checkpoint。直接带回namenode是否检查结果。

​ （2）Secondary NameNode请求执行checkpoint。

​ （3）namenode滚动正在写的edits日志

​ （4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode

​ （5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。

​ （6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint

​ （7） 拷贝fsimage.chkpoint到namenode

​ （8）namenode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage

属性 值 解释
dfs.namenode.checkpoint.period 3600秒(即1小时) The number of seconds between two periodic checkpoints.
dfs.namenode.checkpoint.txns 1000000 The Secondary NameNode or CheckpointNode will create a checkpoint of the namespace every ‘dfs.namenode.checkpoint.txns’ transactions, regardless of whether ‘dfs.namenode.checkpoint.period’ has expired.
dfs.namenode.checkpoint.check.period 60(1分钟) The SecondaryNameNode and CheckpointNode will poll the NameNode every ‘dfs.namenode.checkpoint.check.period’ seconds to query the number of uncheckpointed transactions.
2. FSImage与edits详解
  • 所有的元数据信息都保存在了FsImage与Eidts文件当中，这两个文件就记录了所有的数据的元数据信息，元数据信息的保存目录配置在了hdfs-site.xml当中
    <!-- namenode保存fsimage的路径 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/namenodeDatas</value>
    </property>
    <!-- namenode保存editslog的目录 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
        <value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/edits</value>
    </property>

  • 客户端对hdfs进行写文件时会首先被记录在edits文件中

    edits修改时元数据也会更新。

    每次hdfs更新时edits先更新后，客户端才会看到最新信息。

    fsimage:是namenode中关于元数据的镜像，一般称为检查点。

    一般开始时对namenode的操作都放在edits中，为什么不放在fsimage中呢？

    因为fsimage是namenode的完整的镜像，内容很大，如果每次都加载到内存的话生成树状拓扑结构，这是非常耗内存和CPU。

    fsimage内容包含了namenode管理下的所有datanode中文件及文件block及block所在的datanode的元数据信息。随着edits内容增大，就需要在一定时间点和fsimage合并。

3. FSimage文件当中的文件信息查看
cd  /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/namenodeDatas/current
hdfs oiv    #查看帮助信息
hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000864 -p XML -o /home/hadoop/fsimage1.xml
4. edits当中的文件信息查看
cd /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/edits/current
hdfs oev     #查看帮助信息
hdfs oev -i edits_0000000000000000865-0000000000000000866 -o /home/hadoop/myedit.xml -p XML
5. namenode元数据信息多目录配置

  • 为了保证元数据的安全性

    • 我们一般都是先确定好我们的磁盘挂载目录，将元数据的磁盘做RAID1 namenode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性。
    • 多个目录间逗号分隔

  • 具体配置如下：

    hdfs-site.xml

<property>
   <name>dfs.namenode.name.dir</name>
   <value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/namenodeDatas,file:///path/to/another/</value>
</property>

五、拓展点、未来计划、行业趋势

  1. 打开hadoop的官网，简单浏览下官网的目录

  2. 机架感知

  3. dn宕机或重启，block副本数变少或变多，nn会如何响应 -> 副本恢复3个

    参考

  4. 查看linux目录树

sudo yum -y install tree
tree path

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-dN4VgiYY-1614609971933)(assets/image-20201029212854135.png)]

  1. 画图工具draw io下载地址
  2. markdown课件，配套软件：https://www.typora.io/

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eb7lvaRx-1614609971934)(assets/image-20200930100340138.png)]

六、总结

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qTNr4CGR-1614609971934)(assets/image-20201029213157065.png)]

七、作业

练习：

  1. 基本的hdfs命令练习下
  2. 自主完成hdfs文件删除操作
  3. 自主完成hdfs文件重命名操作

八、互动问答

九、题库-本堂课知识点

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转载自blog.csdn.net/weixin_44589991/article/details/114273911
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